OLAP database query optimizer and performance

OLAP workloads

Online analytical processing, or OLAP, is an approach to answer multi-dimensional analytical queries swiftly in computing.

https://en.wikipedia.org/wiki/Online_analytical_processing

OLAP VS. OLTP: THE DIFFERENCES

OLAP is used for complex data analysis, while OLTP is used for real-time processing of online transactions at scale.

https://www.snowflake.com/guides/olap-vs-oltp/

Luft: OLAP database for Airbridge

https://engineering.ab180.co/stories/introducing-luft

Airbridge dashboard demo

Let's take a look at what you'd do if you implemented.

1. Retention
2. Funnel

TrailDB to Ziegel (C++ to GO)

https://marsettler.com/go/c++-to-go/

Revisiting TODO

1. Remove TrailDB compatibility
2. More efficient memory management
3. Support very fast autoscale
4. Download partial column only if needed
   • Pre requirment for the very fast autoscale
5. User level filter

오늘 할 이야기

• Luft 성능 리포트 2: 더 많은 코호트에 대한 리텐션 집계
• 제안서: Luft 의 대형 쿼리 처리에 관하여
• AWS Lambda 를 활용한 Luft 스케일링

Luft 성능 리포트 2

더 많은 코호트에 대한 리텐션 집계

https://engineering.ab180.co/stories/luft-performance-report-2

제안서: Luft 의 대형 쿼리

처리에 관하여

https://engineering.ab180.co/stories/luft-query-optimizer-and-scale

AWS Lambda 를 활용한

Luft 스케일링

https://engineering.ab180.co/stories/luft-task-executor-with-aws-lambda

Q & A

Reference

• Luft: 유저 행동 분석에 최적화된 OLAP 데이터베이스
• C++ to Go: Introducing Ziegel
• Luft 성능 리포트 2: 더 많은 코호트에 대한 리텐션 집계
• 제안서: Luft 의 대형 쿼리 처리에 관하여
• AWS Lambda 를 활용한 Luft 스케일링