Vertica（一）概述

Vertica官方给自己的定义，独立于硬件平台之上的最快的、可扩展的数据分析平台，提供了大规模并行处理、高级分析和机器学习等高性能服务。国外在美国银行、Uber、Cerner等公司使用，国内了解到在光大证券和东方财富等公司投入使用。

其主要有以下特征，大规模并行处理，列式存储，高性能压缩和数据映射等机制，以及广泛的生态系统整合。后续学习中会一一深入了解。

初步印象，与基于hadoop平台的impala相比，其在提供高性能的数据分析服务的同时，支持数据插入和更新，为开发和维护提供了更高的灵活性。Impala数据不可更新的机制还是对开发提出了较多的约束和限制。

版本选择上，提供了标准版和企业版，从特征上，标准版有较多有价值的功能缺失，见下表，如SQL分析函数、模式匹配和时间序列，以及对机器学习算法的支持等等。

生态系统整合方面，vertica作为数据存储与服务方，可以方便支持hadoop，云计算平台等底层基础平台；数据输入方面，一方面支持传统的ETL工具，如Informatica，同时也对Kafka和spark等新的实时流处理有着较好的支持；在对外输出方面，通过ODBC/JDBC/OLEDB等接口方式，可以和多种BI工具整合使用。