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English(EN) Load terabytes of data in minutes into Lakebase Postgres

Databricks 通过 Spark 驱动的 LTAP 架构加速 Lakebase Postgres 数据加载

Databricks 为 Lakebase Postgres 推出了一种 LTAP(Lake Transactional/Analytical Processing)架构,旨在显著加快批量数据加载操作。这种新架构将加载 TB 级数据等繁重任务从主要的 Lakebase Postgres 计算卸载到 Apache Spark 等分布式引擎。通过使 Spark 能够并行构建 Postgres 页面和索引并直接写入存储,数据加载速度可提高 147 倍,同时确保实时 OLTP 查询不受影响并保持性能。 AI

影响 提高了处理大型数据集的数据处理效率,可能有利于依赖快速数据摄取的 AI/ML 工作流。

排序理由 这是针对特定数据库产品的更新,而非核心 AI 模型发布或重大的行业性事件。

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Databricks 通过 Spark 驱动的 LTAP 架构加速 Lakebase Postgres 数据加载

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