Dans cette vidéo, je parle à Dhruba, CTO @Rockset, de la recherche et de l'analytique en temps réel. Nous avons discuté des détails techniques de Rockset, de son architecture et de pourquoi c'est une excellente solution pour les cas d'utilisation de recherche et d'analytique en temps réel.
Chapitres :
00:00 Introduction
02:45 L'évolution des systèmes de données : de Hadoop à Rockset
07:30 Comprendre Rockset : définition de l'analytique en temps réel et de la recherche
12:01 L'avantage technique : Rockset vs. Elasticsearch
18:16 Plongée dans l'architecture et les détails internes de Rockset
28:21 Partitionnement, hachage et distribution des données dans Rockset
36:56 Exploration du stockage chaud et des couches de cache
37:40 Pourquoi le stockage chaud est essentiel pour une faible latence
39:05 Optimisation du stockage des données avec compression et encodage delta
39:49 Équilibrer coût et performance dans le stockage des données
41:50 La puissance de l'indexation convergente dans Rockset
45:50 Exécution efficace des requêtes et gestion des index
54:51 Tirer parti de la mutabilité pour l'analytique en temps réel
59:24 Plongée dans le traitement et l'optimisation des requêtes
01:04:21 Comprendre les jointures et les requêtes de reporting dans Rockset
01:12:23 Directions futures et innovations en recherche vectorielle
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