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= Funcionamento =
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*SciDB é um SGBD inteiramente ACID (Atomicidade, Consistência, isolamento e Durabilidade) que armazena dados em matrizes multidimensionais com fortes atributos tipados dentro de cada célula.
*Matrizes é a maneira natural de organizar, armazenar, e recuperar dados pedidos ou multifacetados.
*O Multidimensional Array Clustering (Agrupamento de matrizes multidimensionais) do SciDB oferece uma velocidade extrema para seleção (selections) e uniões (joins).
*Selecionando duas dimensões quaisquer da matriz multidimensional obtém-se uma matriz representada no formato exato para realizar analíticas complexas que resultam em modelos proféticos.
*Um distribuído processamento de arquitetura massivamente paralelo permite o armazenamento e acessos de quantos dados forem precisos através do dimensionamento em hardware cômodos (commodity hardware).
*Álgebra linear no banco de dados significa mais tempo analisando e menos tempo movendo dados para um agrupamento de softwares de cálculos. Como os cálculos são executados em dados distribuídos, não há a necessidade de criar uma amostra ou selecionar um subconjunto de dados para caber na memória disponível de um único computador.


= Algoritmos utilizados =
= Algoritmos utilizados =

Edição das 23h19min de 13 de julho de 2015

Conceito

  • SciDB é um sistema de gestão computacional de banco de dados escalável, projetado para análises complexas em dados multidimensionais.

Funcionamento

  • SciDB é um SGBD inteiramente ACID (Atomicidade, Consistência, isolamento e Durabilidade) que armazena dados em matrizes multidimensionais com fortes atributos tipados dentro de cada célula.
  • Matrizes é a maneira natural de organizar, armazenar, e recuperar dados pedidos ou multifacetados.
  • O Multidimensional Array Clustering (Agrupamento de matrizes multidimensionais) do SciDB oferece uma velocidade extrema para seleção (selections) e uniões (joins).
  • Selecionando duas dimensões quaisquer da matriz multidimensional obtém-se uma matriz representada no formato exato para realizar analíticas complexas que resultam em modelos proféticos.
  • Um distribuído processamento de arquitetura massivamente paralelo permite o armazenamento e acessos de quantos dados forem precisos através do dimensionamento em hardware cômodos (commodity hardware).
  • Álgebra linear no banco de dados significa mais tempo analisando e menos tempo movendo dados para um agrupamento de softwares de cálculos. Como os cálculos são executados em dados distribuídos, não há a necessidade de criar uma amostra ou selecionar um subconjunto de dados para caber na memória disponível de um único computador.

Algoritmos utilizados

Exemplos de Aplicação

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Referências bibliográficas