Web规模的应用程序需要高性能和大规模可伸缩性，以支持大量用户并拥有出色的用户体验。它们必须按需可扩展，以服务快速增长的用户群，同时提供出色的性能，敏捷性和灵活性。Web规模的应用程序越来越多地用于金融服务，医疗保健，在线业务服务，媒体，电信和其他行业，这些行业的系统用户数量在不断增长，其需求也在不断变化。

有效的分析如何成为决定性因素，以至于显而易见，掌握分析的人将蓬勃发展，但是实现这一目标的旅程并非没有障碍。常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？基于云的协作数据分析工具可帮助公司实时可视化，注释和共享数据。

随着智能手机和物联网设备紧随其后的结构化和非结构化数据的爆炸式增长，需要能够处理大量数据，对其进行挖掘并使其可访问。输入数据结构，这是一种帮助理解通过云系统传输的TB级数据的方法。

没有明确的数据政策进行操作就像在暴风雪中盲目飞行一样，它充满了风险，更重要的是，可能使组织损失数百万元，通用数据保护决议极大地改变了企业必须如何收集，跟踪和存储消费者数据的规则，因为它适用于所有在欧盟设有客户的公司，而不仅限于总部在欧洲的公司，而且可能对 违规行为处以重罚，因此各种规模的公司都有法律和财务上的诱因来使他们的数据政策机构井井有条，那仅仅是影响当今公司如何处理数据的主要法规的一个例子。

我们已经看到了将数据库用于时间序列的强烈兴趣。当组织遇到以下情况时，尤其是这种情况：（1）事件接收率很高，（2）低延迟查询，以及（3）高并发查询率，在下面的内容中，我将展示如何将MemSQL用作功能强大的时间序列数据库，并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点，这些函数将显示如何进行时间序列-频率转换，平滑等操作，我还将介绍如何在无小数位数限制的情况下快速加载时间序列数据点，使用SQL处理时间序列与大多数特定于时间序列的数据库不同，SQL支持标准SQL，包括内部和外部联接，子查询，公用表表达式，视图用于日期和时间操作的丰富标量函数，分组，聚合和窗口函数，我们支持所有常见的SQL数据类型，包

任何应用程序都可以利用仍从其源移动到数据存储甚至没有写入磁盘的数据的优势。这意味着企业不必等待查询。它实际上可以在数据仍在移动时对其进行处理，这是一项技术突破，它在应用程序堆栈中引入了许多新框架和编程抽象，并且是重写了现代开发人员团队面对实时未来所必须具备的技能。