Streaming Databases: Unifying Batch and Stream Processing (Final Release) In today's fast-paced world, real-time applications have become the norm, and building a model that works properly requires real-time data from the source inflight stream processing and low latency serving of its analytics. With this practical book, data engineers, data architects, and data analysts will learn how to use streaming databases to build real-time solutions. The authors, Hubert Dulay and Ralph M. Debusmann, take you through streaming database fundamentals, including how these databases reduce infrastructure for real-time solutions. You'll learn the difference between streaming databases, stream processing, and real-time online analytical processing (OLAP) databases, and when to use push queries versus pull queries. Additionally, you'll discover how to serve synchronous and asynchronous data emanating from streaming databases. Streaming databases are a relatively new concept in the world of data management, and many organizations are still trying to wrap their heads around the best ways to implement them. This book provides a comprehensive overview of the various flavors of streaming databases, from traditional relational databases to XML, graph, object, vector, and NoSQL databases. It also explores the benefits and limitations of each type of database and helps readers understand when to use push queries versus pull queries. The rise of Apache Kafka as the de facto streaming platform has led to a steep adoption rate in the industry over the past decade. Whether you're a seasoned database engineer or a novice developer, this book will guide you on how to unlock the full potential of streaming databases and embrace the future of data processing.

Потоковые базы данных: унификация пакетной и потоковой обработки (окончательный выпуск) В современном быстро развивающемся мире приложения реального времени стали нормой, и построение модели, которая работает должным образом, требует данных в реальном времени от источника обработки входящего потока и низкой задержки обслуживания его аналитики. Из этой практической книги инженеры данных, архитекторы данных и аналитики данных узнают, как использовать потоковые базы данных для создания решений в режиме реального времени. Авторы, Хьюберт Дюлай и Ральф М. Дебусманн, расскажут вам об основах потоковой базы данных, в том числе о том, как эти базы данных сокращают инфраструктуру для решений в реальном времени. Вы узнаете разницу между потоковыми базами данных, потоковой обработкой и базами данных оперативной аналитической обработки (OLAP) в реальном времени, а также о том, когда использовать push-запросы и pull-запросы. Кроме того, вы узнаете, как обслуживать синхронные и асинхронные данные, исходящие из потоковых баз данных. Потоковые базы данных - относительно новая концепция в мире управления данными, и многие организации до сих пор пытаются обернуть голову вокруг лучших способов их реализации. В этой книге представлен всесторонний обзор различных разновидностей потоковых баз данных, от традиционных реляционных баз данных до баз данных XML, графов, объектов, векторов и NoSQL. В нем также рассматриваются преимущества и ограничения каждого типа баз данных и показывается, когда использовать push-запросы, а когда - pull-запросы. Рост Apache Kafka в качестве стриминговой платформы де-факто привел к тому, что в течение последнего десятилетия в индустрии наблюдался крутой темп внедрения. Независимо от того, являетесь ли вы опытным инженером по базам данных или начинающим разработчиком, эта книга поможет вам раскрыть весь потенциал потоковых баз данных и охватить будущее обработки данных.

Bases de données en continu : unification du traitement par lots et en continu (sortie finale) Dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui, les applications en temps réel sont devenues la norme, et la construction d'un modèle qui fonctionne correctement nécessite des données en temps réel de la source de traitement du flux entrant et un faible délai de maintenance de ses analyses. À partir de ce livre pratique, les ingénieurs de données, les architectes de données et les analystes apprennent comment utiliser les bases de données en continu pour créer des solutions en temps réel. s auteurs, Hubert Dulay et Ralph M. Debusmann, vous expliqueront les bases de la base de données en streaming, y compris la façon dont ces bases de données réduisent l'infrastructure pour les solutions en temps réel. Vous apprendrez la différence entre les bases de données en streaming, le streaming et les bases de données de traitement analytique en ligne (OLAP) en temps réel, ainsi que le moment d'utiliser les requêtes push et les requêtes pull. En outre, vous apprendrez à servir des données synchrones et asynchrones provenant de bases de données en streaming. s bases de données en streaming sont un concept relativement nouveau dans le monde de la gestion des données, et de nombreuses organisations essaient encore de tourner la tête autour des meilleures façons de les mettre en œuvre. Ce livre présente un aperçu complet des différentes variétés de bases de données en streaming, des bases de données relationnelles traditionnelles aux bases de données XML, graphes, objets, vecteurs et NoSQL. Il examine également les avantages et les limites de chaque type de base de données et montre quand utiliser les requêtes push et quand les requêtes pull. La croissance d'Apache Kafka en tant que plate-forme de streaming de facto a entraîné un rythme de mise en œuvre rapide dans l'industrie au cours de la dernière décennie. Que vous soyez un ingénieur de base de données expérimenté ou un développeur débutant, ce livre vous aidera à exploiter tout le potentiel des bases de données en streaming et à couvrir l'avenir du traitement des données.

Bases de datos en streaming: unificación por lotes y streaming (versión final) En el mundo actual de rápido desarrollo, las aplicaciones en tiempo real se han convertido en la norma, y la construcción de un modelo que funcione correctamente requiere datos en tiempo real de la fuente de procesamiento de flujo entrante y una baja latencia en el mantenimiento de sus analíticas. A partir de este práctico libro, ingenieros de datos, arquitectos de datos y analistas de datos aprenden a utilizar bases de datos en streaming para crear soluciones en tiempo real. autores, Hubert Dulay y Ralph M. Debusmann, le hablarán sobre los fundamentos de la base de datos de streaming, incluyendo cómo estas bases de datos reducen la infraestructura para soluciones en tiempo real. Aprenderá la diferencia entre las bases de datos de streaming, el procesamiento de streaming y las bases de datos de procesamiento analítico en línea (OLAP) en tiempo real, así como cuándo utilizar las solicitudes de inserción y las solicitudes de pulso. Además, aprenderá a mantener los datos sincrónicos y asíncronos que emanan de las bases de datos de streaming. bases de datos en streaming son un concepto relativamente nuevo en el mundo de la gestión de datos, y muchas organizaciones todavía están tratando de envolver su cabeza en torno a las mejores formas de implementarlas. Este libro ofrece una visión general completa de las diferentes variedades de bases de datos de streaming, desde bases de datos relacionales tradicionales hasta bases de datos XML, grafos, objetos, vectores y NoSQL. También se analizan las ventajas y limitaciones de cada tipo de base de datos y se muestra cuándo utilizar las solicitudes de inserción y cuándo hacerlo. crecimiento de Apache Kafka como plataforma de streaming de facto ha llevado a la industria a experimentar un ritmo de implementación rápido durante la última década. Ya sea que sea un ingeniero de bases de datos experimentado o un desarrollador novato, este libro le ayudará a descubrir todo el potencial de las bases de datos en streaming y a cubrir el futuro del procesamiento de datos.

Streaming-Datenbanken: Vereinheitlichung von Batch- und Streaming-Verarbeitung (endgültige Veröffentlichung) In der heutigen schnelllebigen Welt sind Echtzeitanwendungen zur Norm geworden, und der Aufbau eines Modells, das ordnungsgemäß funktioniert, erfordert Echtzeitdaten von der Verarbeitungsquelle des eingehenden Streams und eine geringe Latenz der Wartung seiner Analyse. In diesem praktischen Buch lernen Dateningenieure, Datenarchitekten und Datenanalysten, wie sie mit Streaming-Datenbanken Echtzeitlösungen erstellen können. Die Autoren, Hubert Dulay und Ralph M. Debusmann, werden e über die Grundlagen der Streaming-Datenbank informieren, einschließlich der Frage, wie diese Datenbanken die Infrastruktur für Echtzeitlösungen reduzieren. e lernen den Unterschied zwischen Streaming-Datenbanken, Streaming-Verarbeitung und Online Analytical Processing (OLAP) -Datenbanken in Echtzeit kennen und erfahren, wann Push-Requests und Pull-Requests verwendet werden. Darüber hinaus erfahren e, wie e synchrone und asynchrone Daten aus Streaming-Datenbanken verwalten. Streaming-Datenbanken sind ein relativ neues Konzept in der Welt des Datenmanagements, und viele Organisationen versuchen immer noch, ihre Köpfe um die besten Möglichkeiten zu wickeln, sie zu implementieren. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Arten von Streaming-Datenbanken, von traditionellen relationalen Datenbanken bis hin zu XML-Datenbanken, Graphen, Objekten, Vektoren und NoSQL. Es befasst sich auch mit den Vorteilen und Einschränkungen jedes Datenbanktyps und zeigt, wann Push-Abfragen und wann Pull-Abfragen verwendet werden. Der Aufstieg von Apache Kafka als Streaming-Plattform hat de facto dazu geführt, dass die Branche in den letzten zehn Jahren ein steiles Tempo bei der Einführung erlebt hat. Ob e ein erfahrener Datenbankingenieur oder ein aufstrebender Entwickler sind, dieses Buch wird Ihnen helfen, das volle Potenzial von Streaming-Datenbanken auszuschöpfen und die Zukunft der Datenverarbeitung zu erreichen.

''

Akış Veritabanları: Toplu İş ve Akışın Birleştirilmesi (Son Sürüm) Günümüzün hızlı dünyasında, gerçek zamanlı uygulamalar norm haline gelmiştir ve düzgün çalışan bir model oluşturmak, gelen bir akışın işlem kaynağından gerçek zamanlı veriler ve analizlerinin düşük gecikmeli bakımını gerektirir. Bu uygulamalı kitapta, veri mühendisleri, veri mimarları ve veri analistleri, gerçek zamanlı çözümler oluşturmak için akış veritabanlarını nasıl kullanacaklarını öğrenirler. Yazarlar, Hubert Dulay ve Ralph M. Debusmann, bu veritabanlarının gerçek zamanlı çözümler için altyapıyı nasıl azalttığı da dahil olmak üzere, akış veritabanının temelleri hakkında size yol gösterecektir. Gerçek zamanlı akış veritabanları, akış ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) veritabanları ile push sorgularının ne zaman kullanılacağı ve pull sorguları arasındaki farkı öğreneceksiniz. Ayrıca, akış veritabanlarından senkronize ve asenkron verilerin nasıl korunacağını da öğreneceksiniz. Veri akışı veritabanları, veri yönetimi dünyasında nispeten yeni bir kavramdır ve birçok kuruluş hala bunları uygulamanın en iyi yollarını araştırmaya çalışmaktadır. Bu kitap, geleneksel ilişkisel veritabanlarından XML veritabanlarına, grafiklere, nesnelere, vektörlere ve NoSQL'e kadar çeşitli akış veritabanlarına kapsamlı bir genel bakış sunar. Ayrıca, her tür veritabanının yararlarını ve sınırlamalarını tartışır ve push sorgularının ne zaman kullanılacağını ve pull sorgularının ne zaman kullanılacağını gösterir. Apache Kafka'nın fiili bir akış platformu olarak büyümesi, endüstrinin son on yılda hızlı bir şekilde benimsendiğini gördü. İster deneyimli bir veritabanı mühendisi ister tomurcuklanan bir geliştirici olun, bu kitap akış veritabanlarının tüm potansiyelini ortaya çıkarmanıza ve veri işlemenin geleceğini benimsemenize yardımcı olabilir.

قواعد البيانات المتدفقة: توحيد الدفعة والبث (الإصدار النهائي) في عالم اليوم سريع الخطى، أصبحت التطبيقات في الوقت الفعلي هي القاعدة، ويتطلب بناء نموذج يعمل بشكل صحيح بيانات في الوقت الفعلي من مصدر معالجة التيار القادم وصيانة زمن الوصول المنخفض لتحليلاته. في هذا الكتاب العملي، يتعلم مهندسو البيانات ومهندسو البيانات ومحللو البيانات كيفية استخدام قواعد البيانات المتدفقة لإنشاء حلول في الوقت الفعلي. سيقودك المؤلفان، Hubert Dulay و Ralph M. Debusmann، إلى أساسيات قاعدة بيانات البث، بما في ذلك كيف تقلل قواعد البيانات هذه من البنية التحتية للحلول في الوقت الفعلي. ستتعلم الفرق بين قواعد بيانات البث في الوقت الفعلي وقواعد بيانات البث والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، ومتى تستخدم استفسارات الدفع وسحب الاستفسارات. ستتعلم أيضًا كيفية الحفاظ على البيانات المتزامنة وغير المتزامنة من قواعد البيانات المتدفقة. يعد تدفق قواعد البيانات مفهومًا جديدًا نسبيًا في عالم إدارة البيانات، ولا تزال العديد من المؤسسات تحاول الالتفاف حول أفضل الطرق لتنفيذها. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة شاملة عن مختلف أنواع قواعد البيانات المتدفقة، من قواعد البيانات العلائقية التقليدية إلى قواعد بيانات XML والرسوم البيانية والأشياء والمتجهات و NoSQL. كما يناقش فوائد وقيود كل نوع من قواعد البيانات ويوضح وقت استخدام استفسارات الدفع ومتى يتم استخدام استفسارات السحب. شهد نمو Apache Kafka كمنصة بث بحكم الواقع تجربة الصناعة بوتيرة حادة من التبني على مدار العقد الماضي. سواء كنت مهندس قواعد بيانات متمرسًا أو مطورًا ناشئًا، يمكن أن يساعدك هذا الكتاب في فتح الإمكانات الكاملة لبث قواعد البيانات واحتضان مستقبل معالجة البيانات.