Как Materialize обеспечивает масштабируемость и производительность при обработке данных в реальном времени?

Materialize обеспечивает масштабируемость и производительность при обработке данных в реальном времени с помощью нескольких механизмов:

• Эффективные инкрементальные вычисления. dstglobal.ru Materialize обрабатывает только изменения данных, а не повторную обработку целых наборов данных. dstglobal.ru Это позволяет обеспечивать обновления и запросы с низкой задержкой. dstglobal.ru
• Горизонтальное масштабирование. dstglobal.ru Materialize распределяет задачи обработки по нескольким узлам или кластерам, что позволяет одновременно управлять большими объёмами потоков данных. dstglobal.ru Такая распределённая природа также обеспечивает отказоустойчивость, позволяя системе работать бесперебойно даже в случае сбоев узлов. dstglobal.ru
• Оптимизированные временные фильтры. webcatalog.io Materialize снижает использование памяти за счёт постоянного хранилища. webcatalog.io Эта оптимизация особенно полезна для рабочих нагрузок только для приложения, позволяя пользователям уменьшать ресурсы и управлять более широкими временными фильтрами без увеличения затрат. webcatalog.io
• Поддержка рекурсивных общих таблиц (CTE). webcatalog.io Materialize позволяет пользователям работать со сложными иерархическими и рекурсивными структурами данных непосредственно в SQL. webcatalog.io
• Использование Differential Dataflow. thenewstack.io Этот механизм обеспечивает не только эффективные вычисления на больших объёмах данных, но и поддерживает вычисления при изменении данных. thenewstack.io