SQream

高性能
       SQream DB引入了GPU加速，充分的利用了GPU的并行处理能力。SQream DB数据的压缩和解压、执行算子均可以有效的利用GPU的加速能力。SQreamDB对于查询是并行处理，计算过程中无数据shuffle和网络交互过程。使得在传统OLAP数据库运行缓慢的分析，在SQream DB里达到数十倍的提速。

简单易用
       SQream DB支持标准的ANSI SQL92和丰富的函数扩展,  使得用户非常容易上手，只要数据已加载进SQream DB, 即可按照你想要的维度开启分析之旅, SQream DB对外提供标准的JDBC协议，客户的BI SaaS工具很容易与SQream DB集成。对于普通的数据开发者来说，SQream DB提供了简单易用的SQL IDE, 满足用户日常的数据开发需求。

可以通过标准的ODBC/JDBC接口轻松与第三方ETL和BI工具进行集成，目前的已经支持的有Pentaho、Talend、Informatica、DataStage、SSIS、Tableau、QlikView、Spotfire、Zeppelin等。 
 

灵活扩展
        SQream DB具有非常好的成本收益的同时，还可以通过不断的增加GPU计算节点，轻松的扩展超大规模。多个SQream DB服务器可以连接到同一个外部共享存储系统，使得一台或多台GPU服务器同时处于服务状态。SQream DB的LoadBalancer能够检测到活动的实例，并将接收到的请求发送至当前可用的实例。如果活动服务器发生故障，其他服务器会继续响应查询，而不会丢失任何数据，因此数据和查询服务的有着高可靠性保障。多个GPU实例组成一个SQream DB集群，用户可以通过扩容GPU计算节点让SQream DB获得更高的查询并发。通过横向增加GPU节点获得更高的并发性，是SQream DB架构设计上的一大特有的优势。

可运维性好
        SQream DB是一个面向列存储的数据库，数据表按照列存储为data chunk，每个包含数百万个值。 SQream DB对于每个column和data chunk，可以自动创建智能元数据。智能元数据起到了传统数据库索引的作用，用来减少逻辑和物理IO，提升检索效率。同时避免了传统数据库在写入新数据时，构建索引带来的极大的资源开销。使用SQream DB不需要为优化查询性能而考虑如何建索引。智能元数据构建是自动化的，在数据装载和写入阶段，针对column和data chunk进行收集。对于使用者来说，只需要关注用最有效的方式对数据进行建模，无需对SQream DB进行任何有针对性的调整。当然，为了操作和维护一个SQream DB，DBA应该具备基本的SQL和Linux的知识。除此之外，不需要对SQream DB做任何针对性的调优，运维起来足够省心和简单。