Verticaのマイナーバージョン「8.1」がリリースされましたので、主な新機能と強化された機能の概要をご紹介します。
今後、新機能の検証結果なども本サイトでご報告する予定です。

Vertica 8.1 の主な新機能/機能強化

パフォーマンスの向上

フラッタンテーブル(Flattened Table)の追加

非正規化したテーブルが簡単に作成でき、正規化されたテーブルのJOIN処理と比較して、高速パフォーマンスを実現します。
また、非正規化したテーブルの作成だけでなくメンテナンスも簡素化されます。


ロードパフォーマンスの向上

複数ノードにおけるスレッド処理の並列化により、データロードのパフォーマンスがさらに向上しました。

In-Database分析機能の拡充

機械学習の分類アルゴリズム「サポートベクターマシーン(SVM)」に対応

ロジスティック回帰と比較して、より大容量のデータをより高速に二項分類することが可能となります。
これにより、テキスト分類やIoT等、幅広い分野での利用が可能となりました。

<8.1で利用可能なアルゴリズム>
 線形回帰、ロジスティック回帰、K-平均法、ナイーブベイズ分類器、SVM(8.1で追加)

<参考情報>
Verticaで始める機械学習~SVM(サポートベクターマシン)アルゴリズムへの対応~
http://vertica-tech.ashisuto.co.jp/vertica-ml-svm/

機械学習のモデルをDBオブジェクトとして管理

スーパーユーザのみ許されていたモデルの作成/削除などの管理が、GRANT文で権限付与することにより、一般ユーザでも可能になりました。
また、これまでSELECT文で記述していたモデルの変更や削除などが、ALTER MODEL文やDROP MODEL文のように、他のDBオブジェクトと同様の構文で記述が可能となりました。

機械学習に関するその他新機能

新たな関数の追加により、欠損値の補完や、大量データの推定値を高速に取得することが可能になりました。

<参考情報>
Verticaで始める機械学習~ビッグデータ分析/IoTに有効な機械学習機能の紹介~
http://vertica-tech.ashisuto.co.jp/vertica-in-database-machine-learning/


その他、追加/強化された機能

マネージメントコンソール(Management Console)機能の強化

カタログサイズとそのメモリサイズのモニタリングやアラート通知が可能になりました。

カタログメモリの利用状況を確認
ワークロードアナライザ(WLA)の設定
JVMのヒープサイズの設定


フレックステーブル(Flex Table)機能の強化

半構造化データの格納が可能なフレックステーブルを「CREATE TABLE AS SELECT」で作成可能になりました。


その他

稼働環境

サポートの開始/終了

 ・RHELとCentOSの7.3をサポート
 ・Oracle Enterprise Linux (Compatible Mode)の7.3をサポート
 ・RHEL 6.8のみLVMを限定的にサポート
 ・RHELとCentOSの6.5のサポートを終了

 システム要件の詳細はこちらの記事でご確認ください。

検証バージョンについて

この記事の内容はVertica 8.1で確認しています。