Un tri similaire prendrait 5 heures s’il était exécuté sur une base de données leader bien connue.

La table CDR provient d’un télécom avec 6 millions d’abonnés. Stockée en base de données, elle pèse près de 2 To.

La table CDR de départ est composée de 42 fichiers différents (au format .gel_anatella), soit 1 milliard de lignes ou 42 jours de données au total. Anatella trie la table CDR sur la colonne A (qui contient plus de 6 millions de numéros d’appel différents). Ce graphe de transformation de données effectue le tri sur un ordinateur portable :

La table des tickets contient tous les achats effectués par plus de 1 million de clients pendant 2 ans à l’échelle la plus fine (une ligne de la table représente l’achat d’un produit). Nous avons d’abord extrait cette table de tickets hors de Teradata (plus de 2To dans la base de données) pour obtenir un fichier .sas7bdat de 450 Go. Ensuite, en utilisant Anatella, nous avons converti ce fichier .sas7bdat en un fichier .cgel_anatella plus compact de 23 Go. Ce nouveau fichier a servi de base pour calculer le pourcentage d’achats sur le Web. Ce graphe de transformation de données Anatella réalise l’agrégat demandé :