内存多维数据分析引擎

元年内存多维数据分析引擎

如今，基于数据中台架构的大数据应用已深入人心，得到广泛的关注和应用，加上主数据管理、数据治理能力、对外数据服务（API）、大数据和 AI 应用产品端，形成了新一代的 IT 数据架构。元年多维数据库是这一架构之上基于内存计算(In-Memory Computing)的数据分析计算引擎，它让企业大数据分析如虎添翼。

内存计算技术就是基于内存的计算，其实质就是 CPU 直接从内存而非磁盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。实现了数据的实时更新，实时计算，实时查询，输入端数据的变动即刻反应在结果端，适用于企业构建神经系统式的实时决策平台，对业务数据实时监控，帮助管理决策者即时掌握经营状态。

不仅如此，由于其架构优势，可以支持大数据分析急需的场景化分析诉求，它具备如下特点：

快速建模能力

传统的建模方式需要经过需求分析、领域建模、系统建模、开发实现等四个步骤，业务人员的需求经过层层翻译和转换才能在系统里实现，沟通成本极高；元年多维数据库通过业务语言建模，学习成本低于 EXCEL 的学习成本，非常适合业务用户快速建模使用。

独特的模拟技术

基于实时、高性能计算的技术基础，独有沙箱技术，实现场景模拟，简单调整模型参数就可以实现结果的快速测算，复杂的测算模型在几秒、十几秒内就可计算出模拟结果，常用于目标试算、模拟利润分析、投资回报试算等需要快速试算和决策的场景。

支持频繁读写

绝大多数 OLAP 技术都仅仅支持查询，不支持写入操作，或者只能通过批量加载的方式进行数据写入，元年多维库支持同时读写，非常适合同时要进行数据写入、计算、查询的场景，例如，企业级的计划预算编制、跨部门协作的投资测算、多人同时协作的场景模拟等场景。

复杂迭代计算

您可以想象 EXCEL 里跨单元格的公式引用，一个公式可以引用另一个公式的计算结果，被引用的单元格又引用别的单元格的计算结果或数据，这样不断迭代下去，元年多维库的计算过程和上面 EXCEL 的例子几乎一模一样，但元年多维库用更先进的技术实现，使得它可以支撑跨部门、企业级的迭代计算。

高并发访问

很多市面上的多维数据库（OLAP）技术虽然支持海量数据汇总，但对多用户同时读写访问的场景支持不好，或者只能支持少量用户并发查询，元年多维库为并发访问专门设计实现了多版本机制，支持大用户并发访问。

元年多维数据库产品既融合了国际软件的先进技术，又具有自主可控的知识产权。其功能设计贴近中国企业用户的实际需求，使元年客户能够以较高的性价比，使用全球领先的高端软件产品。