大数据是当今商业中最有价值的商品之一，但前提是组织有能力分析它并使其为他们服务。
术语“大数据”代表了来自几个不同来源的大量结构化和非结构化数据。随着越来越多的公司发现自己掌握了大数据，他们更需要能够从庞大的信息库中提取有用见解的工具。
数据查询引擎是这类工具中最有价值的工具之一。简而言之，查询引擎允许公司连接来自任何来源、任何技术或任何格式的数据，然后使用简单的SQL命令进行查询。
在这个高级概述中，我们将了解数据查询引擎的强大功能，并提供一些实现它们的技巧。
为什么使用查询引擎?
为了利用他们的大数据，组织需要一种方法来无缝地查询、合并和连接数据，但挑战是不同数据源和格式的数量之多。
数据存在于关系数据库、CSV文件、XML电子表格、文本文件、非sql数据库和其他几个来源中，每一个都有完全不同的格式和结构，这使得分析非常困难。
旧的经典解决方案是将所有这些非结构化数据上传到单个关系数据库，但这需要大量脚本和ETL(提取、转换和加载)程序来处理许多不同的格式。关系数据库在处理数据时也相当缓慢，因为它们通常没有处理许多数据源的计算能力。
为了从这些数据源中提取任何有意义的信息，公司需要将它们置于单一的通用格式下，这就是数据查询引擎的作用。查询引擎允许公司以不同格式和不同技术连接来自不同来源的数据，然后以相同的方式查询这些数据。
所有查询引擎都使用SQL，这是一种众所周知且易于学习的数据查询语言。作为一种广泛使用且可访问的查询语言，SQL是命令系统如何显示数据的事实上的标准。查询引擎提供了标准的SQL接口，同时隐藏了数据存储配置的复杂性，这使得它们非常有价值且易于使用。
分布式电源
数据查询引擎的分布方式允许组织极其快速地处理大数据。
关系数据库通常配置为一个节点、主机或服务器。它们的性能取决于它们能访问多少内存或处理能力。增加计算能力以提高关系数据库的性能称为垂直可伸缩性，这是一个昂贵的过程。
在大数据中，有一种更强大的方法被称为分布式计算，它涉及实现一组计算机或服务器，它们一起工作来解决问题。所有的数据查询引擎都是基于这种方法进行分布的，大多数情况下都有一个控制计算能力的驱动节点，一个管理节点之间工作的资源管理器，以及一组执行计算的工作节点。
使用这种架构，公司可以获得比使用简单关系数据库更好的查询响应时间。
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建议和挑战
正如我们从上面的架构示例中看到的，安装查询引擎对一些公司来说可能具有挑战性，并且学习曲线比关系型查询引擎略陡峭。
集群、驱动程序节点和资源管理器的配置需要数据工程师的专业技术知识。但是，有了数据专家团队在后端处理基础设施和部署，公司就可以专注于完善SQL知识、执行查询和从数据中收集见解。
虽然SQL是一种广泛使用的查询语言，但要最有效地使用它需要相当多的培训和经验。大多数人可以在几周内学习SQL的基础知识，但当寻求更深入的见解和更准确的报告，或试图理解如何在查询失败时调试查询时，可能需要几个月的时间才能掌握。
笔记本是改进SQL查询的一个很好的工具，因为它允许人们自动完成查询，为语法添加颜色，启用实时语法验证和突出显示错误行，使SQL更容易学习。笔记本还提供简单的可视化，以及导出结果的功能。
查询引擎的主要商业利益
任何拥有大量数据的组织都会很快看到使用查询引擎的优势。
它们允许企业快速、轻松地搜索他们的整个数据池，而不需要高级技术知识。有正确的数据专家负责部署和安装过程，并掌握一些SQL的基本知识，公司就可以在相对较短的时间内开始分析和报告其结构化和非结构化数据。
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