Eftersom dataanalys används av ett ökande antal applikationer, krävs dataanalys motorer för att utföra arbetsbelastningar med ökad samstämmighet, dvs. ett ökande antal kunder som lämnar frågor. Datahanteringssystem utformade för data analytics -en marknad domineras av kolumn-lager -dock, var initialt optimerade för enkel frågeutförande, minimerar sin svarstid. Därför behandlar de inte samsynen som en första klassens medborgare. I detta dokument experimenterar vi med en öppen källkod och två kommersiella kolumnbutiker med hjälp av TPC-H- och SSB-riktmärken i en uppsättning med ett ökande antal samtidiga klienter som ställer frågor, med fokus på om de testade systemen kan skala upp i en enda nod instans. De testade systemen för arbetsbelastning i minnet ökar i viss mån, men när servern är mättad kan de inte utnyttja den tillgängliga parallellismen fullt ut. Dessutom lyfter vi fram de oförutsägbara svarstiderna för hög samstämmighet.
I REF jämför författarna beteendet hos tre kolumnar system under samtidiga TPC-H och SSB frågor, medan skala upp de samtidiga klienterna.
Scaling up analytical queries with column-stores
{'venue': "DBTest '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}