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数据库市场似乎已经良久没有足以撼动MySQL地位的数据库出现了，我们习惯于看到MySQL占据各大年夜数据库排行榜的首位。MySQL确切是很棒的一款开源数据库，也是今朝应用最广泛的数据库。甚至不少业内人士都认为将来属于MySQL，但事实不雅真如斯吗？
为了商量这个问题，本文特意邀请了SQream Technologies首席履行官Ami Gal，他的不雅点是GPU数据库才是将来的趋势，来看看他的来由是什么吧！
Ami拥有跨越20年的技巧和创业经验，技巧背景深挚，曾担负Magic Software (MGIC)营业成长副总裁，在高机能和复杂数据集成情况中创造了新的增长引擎。他有这个设法主意的原因很简单：GPU可以远高于CPU的速度攫取和处理数据，每年的机能进步速度大年夜约为40%阁下（等于数据增长率）。
今朝，在几个核心范畴（如深度进修，虚拟实际和主动驾驶汽车）之外的计算机范畴，图形处理单位（GPU）的功能仍然相对未知。事实上，对于大年夜多半仁攀来说，应用GPU进行非图形计算的设法主意也是前所未闻的。然而，这种设法主意立时就可以被改变，一切大年夜GPU数据库开端。
起先，解决问题的方法是创建一个新的处理单位，它具稀有千个不太复杂的内核和更快更高带宽的内核，尽力的结不雅是无论在攫取照样处理数据方面，这个新的处理单位都远远跨越了CPU。（如今你可能开端明白为什么GPU对于数据库来说是可取的，毕竟GPU本来在数据攫取和处理方面就是善于的）
其实，GPU数据库早已经成长得异常不错了！
早在2016年，数据就在以每年大年夜约40%的速度增长着，并且还有明显加快趋势。1TB存储的智妙手机出现，企业处理的数据范围也上升到了PB级别，而CPU每年只有10%—20%的晋升，数据的增长速度已经远远跨越了CPU能处理的数据，这让GPU数据库得以面世。
起先，数据库行业很多大年夜业人员并不看好GPU数据库，认为不过是一阵风，只合适于那些小众范畴，与内存数据合营应用。
就在他们坚信着将来仍将是传统数据库的世界时，GPU数据库已经在很多行业静静被采取了，包含一贯对新技巧回收程度有限的┞服府部分。美国邮政总局就是一个很好的例子，他们的数据库治理着遍布20万条送达路线的1.54亿个地址，还包含邮递员的地位数据，可想而知这个数据库的量级有多大年夜了。经由过程GPU数据库，邮政总局可以敏捷处理复杂萌芽，所用时光几乎与载入网页时光相当。
除此之外，GPU数据库在金融、电信、零售、安然等等行业均已有广泛应用。
看看如今CPU和GPU可以处理的原始FLOPS：
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CPU - 200 gigaflops - 每秒200亿次浮点运算
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GPU - 120 teraflops - 每秒120万亿次浮点运算
很多人都知道GPU是比CPU更好的计算资本。当工程师和架构师意识到在屏幕上衬着复杂图像是一个可并行化问题，也就是说，可以同时处理多个指令流的指令时，GPU就作为CPU的有效替代筹划而与大年夜众会晤了。
因为GPU可以同时处理很多计算，所以可以分而治之。大年夜问题被分化成小问题，一次解决。另一方面，基于CPU的数据库受其上内核数量的限制，并且被优化以运行序列化计算。这导致一?数据库只能同时处收成个萌芽，只好一个接一个地萌芽。
将来，很多人会开端看到GPU数据库的概绫屈性和强大年夜功能。
GPU数据库为每个GPU包含数千个内核。这使数据库可以同时运行数千个萌芽，并应用更高的带宽内存来启动。
大年夜多半企业都有投资回报率。固然一个完全的GPU办事器可能会很昂贵，但它可以匹配几十个甚至几百个传统CPU办事器的计算才能。
GPU数据若何实施？
大年夜多半GPU数据库运行在云端，实用于大年夜IBM Bluemix到亚马逊AWS的各类情况。数据库搭建完毕，可以应用行业标准的驱动法度榜样，应用标准SQL萌芽数据，驱动法度榜样包含：
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JDBC和ODBC
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Python、Jupyter和sklearn 等
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R及其他机械进修库
大年夜多半GPU数据库的搭建过程都十分简单，不须要十分强大年夜的技能，并且它们往往是与现有生态体系兼容的。对于数据科学工作而言，工作负载可以大年夜几小时缩短至几分钟，甚至更少。
所有这些都为GPU数据库的成长创造了一个异常有说服力的来由，并且很快就会导致它的广泛普及。
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本文标题：MySQL等传统关系型数据库弱爆了！GPU数据库才是未来趋势！
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