SocialHub.AI
← สถาปัตยกรรมข้อมูล
ร้านวิเคราะห์

ร้านค้า MPP ทำให้พฤติกรรมหลายเดือนสามารถสืบค้นได้ในไม่กี่วินาที

ฐานข้อมูล MPP (การประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่) เป็นส่วนวิเคราะห์ของข้อมูลดิบในร้านค้า มันจัดเก็บบันทึกข้อมูลดิบแบบเดียวกับฐานข้อมูล SQL สำหรับธุรกรรม แต่จัดเรียงแบบคอลัมน์และกระจายอยู่ทั่วหลายโหนด ดังนั้นการสแกนขนาดใหญ่ เช่น กลุ่มตัวอย่าง ช่องทาง การรวมข้อมูลตลอดอายุการใช้งาน จึงทำงานแบบขนานแทนที่จะทำให้ฐานข้อมูลการดำเนินงานทำงานหนัก การบันทึกการเปลี่ยนแปลงข้อมูลช่วยให้สอดคล้องกับที่เก็บข้อมูล SQL ดังนั้นการวิเคราะห์จึงสะท้อนความจริงเดียวกันกับการดำเนินงาน

ชั้น
ฐานข้อมูล MPP

การจัดเก็บแบบขนานขนาดใหญ่ที่เน้นคอลัมน์ซึ่งตอบแบบสอบถามเชิงวิเคราะห์ขนาดใหญ่บนบันทึกดิบเดียวกันกับที่จัดเก็บ SQL เก็บไว้

ทำไมจึงสำคัญ

คุณค่านั้นใช้งานได้จริง ไม่ใช่แค่ทางเทคนิคเท่านั้น

เมื่อ AI วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ — ทุกเหตุการณ์สำหรับกลุ่มเป้าหมาย ตัวชี้วัดที่คำนวณตลอดหลายเดือน — มันจะส่งข้อมูลไปยัง MPP store แทนที่จะเป็นฐานข้อมูลธุรกรรม งานวิเคราะห์ขนาดใหญ่จะทำงานแบบขนานและไม่แข่งขันกับการอ่านข้อมูลเชิงปฏิบัติการ ดังนั้นทั้งสองอย่างจึงรวดเร็วและสม่ำเสมอ

ดำเนินการสแกนวิเคราะห์ขนาดใหญ่แบบขนานกันในหลายโหนด ทำให้การค้นหาแบบกลุ่มและแบบช่องทางได้ผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว

เก็บการวิเคราะห์จำนวนมากออกจากที่จัดเก็บ SQL ของธุรกรรม เพื่อปกป้องเวลาแฝงในการปฏิบัติงาน

เก็บบันทึกดิบแบบเดียวกับ SQL ซึ่งจัดชิดโดย CDC การวิเคราะห์ไม่เคยเบี่ยงเบนไปจากการดำเนินการ

ให้บริการการรวมกลุ่มขนาดใหญ่ของเลเยอร์เมตริกจากร้านค้าที่สร้างขึ้นสำหรับการค้นหาในรูปแบบนั้นทุกประการ

สัญญาสถาปัตยกรรม

สิ่งที่เลเยอร์นี้รับผิดชอบ

1

จัดเก็บบันทึกข้อมูลดิบตามคอลัมน์สำหรับการเข้าถึงการวิเคราะห์ที่สแกนหนัก

2

กระจายข้อมูลและการดำเนินการสืบค้นไปยังหลายโหนดเพื่อการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่

3

ซิงโครไนซ์กับที่เก็บข้อมูล SQL ผ่านการบันทึกการเปลี่ยนแปลงข้อมูลแทนการคัดลอกแบบกลุ่ม

4

ทำหน้าที่เมตริกของเลเยอร์นามธรรมและการสืบค้นตามรุ่นโดยไม่ต้องแตะฐานข้อมูลการปฏิบัติงาน

ครอบคลุมสัญญาณการขายปลีก

สิ่งที่ทำให้ใช้งานได้

สแกนเหตุการณ์พฤติกรรมหลายเดือนสำหรับกลุ่มประชากรตามรุ่นเดียวมูลค่าตลอดอายุการใช้งานและการรักษาฐานสมาชิกโดยรวมการวิเคราะห์ช่องทางและแคมเปญผ่านหน้าต่างบานใหญ่การรวมเมตริกที่ได้รับการควบคุมซึ่งคำนวณในระดับใหญ่
ผลกระทบจาก AI ของเอเจนซี่

นี่คือวิธีที่เลเยอร์ปรับปรุงการตัดสินใจของ AI

หากไม่มีพื้นที่จัดเก็บการวิเคราะห์โดยเฉพาะ การสืบค้นขนาดใหญ่จะทำงานกับฐานข้อมูลธุรกรรม ทำให้การอ่านการปฏิบัติงานช้าลง การหมดเวลาในการสแกนครั้งใหญ่ หรือบังคับให้มีคลังสินค้าแยกต่างหากที่ล่าช้ากว่าความจริงในการปฏิบัติงานหลายชั่วโมง

การสแกนกลุ่มลูกค้าตลอดทั้งปีสามารถดำเนินการบน MPP store ได้โดยไม่ทำให้การค้นหาข้อมูลช้าลง

ตัววัดมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของฐานสมาชิกทั้งหมดได้รับการคำนวณในร้านค้าที่สร้างขึ้นสำหรับการรวมกลุ่มจำนวนมาก

การเปลี่ยนแปลงที่ได้รับการยืนยันในฐานข้อมูล SQL จะปรากฏในฐานข้อมูล MPP ผ่านทาง CDC ไม่ใช่การโหลดข้อมูลรายวัน

ดำเนินการต่อสถาปัตยกรรม

ความสามารถแบบเรียลไทม์มาจากห่วงโซ่ทั้งหมด