作为全新架构的实时分析平台，Vertica 有很多的创新，特点包括：

列式存储和计算

通过列式计算和强大的主动 数据压缩 ，大幅降低成本高昂的磁盘 I/O （主要是传统的以行为存储单位的 SQL 数据库使用），执行查询的速度可提升 50 到 1000倍， 存储成本 最高削减 90%。

“横向扩展式” 大规模并行处理 (MPP)

基于无共享的MPP 架构，支持在线添加数量不限的X86 工业标准服务器，可根据需求任意扩展解决方案。

实时分析

通过内存与磁盘混合存储架构，以及原生支持kafka 消息系统的连接，支持数据实时装载和秒级分析。

数据库 内部分析 库

开箱即用的数据库内时序 插值 和关联、事件窗口和会话处理、 模式匹配 、空间地理分析、 文本情感分析 等高级分析，以及广义 线性回归 、逻辑回归、K-Means 聚类 、 朴素贝叶斯 分类等常用 机器学习 和 预测分析 功能。您也可以获取 开源 分析库，包括源自 CRAN（综合 R 存档网络）的众多分析功能包。

完整的 关系数据库 和SQL 标准支持

Vertica 支持关系数据库 事务处理 和ACID 规范，支持SQL-92/SQL-99/SQL-2003 标准，提供 ODBC 、JDBC、 ADO.NET 接口规范 驱动，完全兼容传统关系数据库的开发、使用和管理习惯，可以轻松与现有的 ETL 和 报表工具 集成，保护客户已有的投资。

可扩展的数据库内部分析框架

采用面向用户定义的过程式分析的强大开发框架，实现了对于数据库内部处理的 开放式 访问。除了使用内置的 SQL 分析和 聚合函数 外，还可借助 C++/Java/ R语言 软件开发 人员套件 ( SDK ) 定义自己的定制函数。SDK 功能可保证沙盒安全，并使函数能够并行运行以加快 运行速度 。

原生支持 Hadoop

Vertica 可以作为SQL 分析引擎直接部署到Hadoop 集群中，直接存取HDFS上的数据；也可以通过标准SQL 直接访问 Hive 等管理的数据，并与Vertica 管理的数据进行 关联分析 ；另外Vertica 还提供应用 编程接口 ( API )支持与 MapReduce 、Pig 等框架构建结构化、半结构化和非结构化深度融合的 大数据分析 应用。

自动实现 高可用性

不间断运行，并具有数据复制、 故障转移 和恢复功能；Vertica 进行了 性能优化 ，并且对业务和运营团队完全透明。

自动优化和 性能管理

通过强大的 API 集合来监控系统的资源、 后台进程 、工作负载及性能，通过工作负载分析和 数据库设计器 自动优化数据库，简化 系统管理 。

2005年，发表《C-Store: A Column-oriented DBMS》论文，Vertica系统公司成立。

2010年，Vertica在Sybase发起的 专利侵权诉讼 中胜出，法院驳回了所有侵权请求。

2011年3月， 惠普 公司收购Vertica系统公司。

2006-2012年，发布了1.0-6.x，奠定了MPP列式 数据库引擎 地位。

2013年，发布7.0，重点增加了Flex Tables支持 半结构化数据 的快速探索、Live Aggregate Projections支持数据实时聚合。

2014年，发布7.1，重点增加地理 空间信息分析 扩展、SQL on Hadoop的新部署模式。

2015年，发布7.2，重点增加了高性能ORC/Parquet开放格式读取功能、Kafka流式数据为批量加载功能。

2016年，发布8.0，重点增加了Spark 连接器 支持高性能的双向 数据同步 、库内高性能 并行计算 的机器学习和预测分析功能、以及AWS、 Azure 云平台 按需部署模式。 On Big Data: Interview with Shilpa Lawande, VP of Engineering at Vertica. ．ODBMS Industry Watch ．2011-11-16 [引用日期2017-03-08]

列式数据库Vertica的特性分析 ．知网 [引用日期2017-07-21]

Facebook和Vertica：一个MPP数据库的案例 ．csdn [引用日期2017-07-26]

Facebook 精准广告的背后，Vertica 如何让大数据分析发挥神效？ ．科技新报 [引用日期2017-08-02]

惠普更新Vertica平台与IBM和Oracle等同步 ．腾讯 [引用日期2017-08-04]