MapR-DB v6发布，公布5大改进

　　MapR数据库有一个新版本，MapR-DB v6。新版本添加了本机辅助索引和改进的OJAI API。

　　MapR以其数据平台而闻名，它提供对各种大数据源（包括Apache Hadoop和Apache Spark）的访问。MapR-DB是内置数据库，旨在与数据密集型使用程序配合运用，这些使用程序遍及本地网络，边缘和云端。

　　新版本增加了一些附加功能，并且性能更好。第一个改进是支持本地二级索引。到现在为止，MapR-DB仅运用rowkey索引来优化访问。新的内置辅助索引可用于查询DB表中的任何列。可以为MapR-DB JSON表设置本机辅助索引，并利用索引的自动传播，自动缩放和自动管理。还可以在多个列上创建复合索引，运用所有数据类型，并设置散列索引。查询可以运用主索引表和辅助索引表。

　　改进了对MapR-DB OJAI 2.0 API的支持。 OJAI（开放JSON使用程序接口）已经得到改进，以增加对JSCON语法的更好的支持，以及一个新的OJAI查询界面。现在可以运用条件过滤和排序，开发人员表示，“智能查询执行，支持任何数据规模和任何查询复杂性的操作和操作分析使用程序”。

　　另一个有用的改进是更好地支持Apache Drill。这提供了对MapR-DB JSON表中数据的SQL分析。Drill是一个分布式SQL查询引擎，并作为MapR平台的统一交互式访问层，汇集了MapR-FS和MapR-DB中的数据。这些改进意味着MapR-DB上的临时SQL查询更快，因为Drill SQL查询可以运用新的MapR-DB辅助索引，包括运用过滤器，排序，偏移量和限制运算符的能力。

　　MapR-DB JSON表也与Apache Spark紧密集成，可以直接在MapR-DB表上构建和提供机器学习模型。该版本的集成增加了本机Spark连接，支持所有关键的Spark构造--DDD，Dataframes / Datasets。

　　Apache Hive支持也得到了改进，并为MapR-DB JSON表提供了一个新的Hive储存处理程序。