DB2 BLU 提供数据过滤功能，它为每一张列式存储表自动创建一个 synopsis 表，数据表中的每 1024 行记录，会在 synopsis 表中插入一行记录用来记载其最小值及最大值，当对数据表进行扫描时，DB2 with BLU Acceleration 会查找 synopsis 表自动过滤不符合条件的数据块，节省大量 IO、内存和 CPU 开销。synopsis 表的大小基本为用户数据表的 0.1%，它的创建及维护完全由 DB2 BLU 负责，无需任何 DBA 的管理工作。 dashDB：内置 Netezza高级分析功能
IBM Netezza (IBM PureData System for Analytics) 提供功能丰富的数据库内分析能力，包括常见的 k-Means Clustering、Decision Tree、Linear Regression、Geospatial 等数据挖掘算法，这些能力现在已经加入到 dashDB 中。 dashDB 同 IBM 云生态环境
IBM 云服务最主要的优势是其整体的、统一的体系结构，多个 as-a-Service 平台不是分立的而是深度整合在一起，如下图所示： 在系统栈最底层是 IaaS（Infrastructure as a Service）平台 IBM SoftLayer，SoftLayer 作为 IBM 的 IaaS 平台，提供了业界独特的优势：
不仅可以提供多租户方式，还提供了独特的裸机（Bare metal）方式
采用裸机（Bare metal）方式，可以提供专用的性能、单租户模式、噪音隔离等优势
SoftLayer 有超过 40 个数据中心遍布世界各地，实现全球可达性，可以更好地服务于本地
dashDB 运行在 IBM PaaS（Platform as a Service）平台 Bluemix 上，它可以通过 Cloudant 进行配置（Provisioning）或者直接在 Bluemix 平台上进行配置。dashDB 包含两种配置，一个是 dashDB for Analytics，主要用于分析或"Systems of Insight"；另一个是 dashDB for Transactions，主要用于云上的事务处理或"Systems of Record"。
Cloudant 是 IBM NoSQL 数据库解决方案，主要用于构建 Web 及移动应用，我们称之为"Systems of Engagement"。应用程序主要通过 RESTful Web-based API 访问 Cloudant 数据库。我们可以在 Cloudant 图形化管理界面中点击一个按钮来调用 Cloudant SDP (the Schema Discovery Process)组件自动将 NoSQL JSON 文档转换为 BLU 列式结构化数据、在 Bluemix 上创建 dashDB 数据仓库并装载数据进行分析。我们还可以在创建 dashDB 数据仓库时指定自动增量复制 Cloudant 数据到 dashDB，不需要每次重新扫描整个 Cloudant 数据库，这样，我们就可以将 Cloudant 中的热点数据实时同步到 dashDB 数据仓库中，实现对"Systems of Engagement"系统进行实时分析。
我们可以通过 IBM DataWorks，现在叫 Bluemix Data Connect，它是 Bluemix 上的数据抽取、提炼、加载服务来实现本地及云之间关系数据存储的整合。不管是"Systems of Record"系统，包括 DB2、Oracle、HDP、flat file、dashDB for transactions 等，还是 Systems of Insight 系统，包括 Watson Analytics、dashDB for Analytics 等，我们都可以通过 Bluemix Data Connect 服务实现彼此之间的数据读写操作，进行数据交换。
dashDB 本身可以通过 JDBC or ODBC drivers 来连接 IBM 及第三方的查询、分析工具，包括 Cognos、 SPSS、 SAS、Tableau 及 ESRI ArcGIS。
所有的 Cloudant、 Bluemix 及 dashDB 都部署在 IBM SoftLayer 上充分保证其性能、安全性及可扩展性。
dashDB Local–基于私有云数据仓库解决方案dashDB Local 是 IBM 针对私有云或虚拟私有云如 AWS 及 Microsoft Azure 数据仓库解决方案，如下图所示： 它采用目前流行的 Docker 容器技术打包 dashDB Local 软件并进行分发，软件的部署、运维快速、简单，可以灵活部署到用户数据中心本地或 AWS、Azure 等公有云的虚拟私有云环境。dashDB Local 源于 dashDB，采用了 dashDB 多种领先的技术，包括 BLU 列式存储、动态内存加速、可行数据压缩、并行向量处理、数据忽略等技术；Netezza 数据库内数据分析技术；Oracle 兼容特性等，使 dashDB Local 查询效率比传统数据仓库高出 25 倍或更高，同时，存储空间减少 10 倍或更多，不需要将数据采样或装载到单独的分析引擎中进行数据挖掘分析，直接在 dashDB Local 数据库中完成即可，另外，用户如果采用 Oracle 应用程序，也几乎不需要修改，直接就可以运行在 dashDB Local 数据库上，兼容性可达 98%。
dashDB Local 还提供了大规模并行处理 Massively Parallel Processing（MPP）弹性伸缩能力。
dashDB Local 基于软件定义 SDE（Software Defined Environment）方式，数据库可以根据主机环境自动配置、优化，运维虽然需要用户自己完成，但工作量、复杂度极小。
dashDB Local 不同于 dashDB，它是部署在用户数据中心本地或私有云环境，数据、应用及环境完全由用户自己掌控，符合用户对隐私以及来自监管方面的要求，同时又拥有云所带来的简单、快速的优势。
dashDB Local 优势dashDB Local 提供了云的简单、快速的优势，同时，又保证了用户自己拥有、掌控数据，满足数据安全、隐私及合规的要求，是一个性能优异、安全合规的私有云或虚拟私有云数据仓库解决方案。它的优势主要体现在以下四个方面，如下图所示： dashDB Local 优势: 开放
dashDB 提供数据库内分析能力，不需要将数据迁移到单独的分析引擎上，而是直接针对数据库中的数据进行分析，效率高，可以实现全量数据挖掘、分析，而不仅仅是针对抽样数据进行建模分析。
在系统栈最底层是 IaaS（Infrastructure as a Service）平台 IBM SoftLayer，SoftLayer 作为 IBM 的 IaaS 平台，提供了业界独特的优势：
它采用目前流行的 Docker 容器技术打包 dashDB Local 软件并进行分发，软件的部署、运维快速、简单，可以灵活部署到用户数据中心本地或 AWS、Azure 等公有云的虚拟私有云环境。dashDB Local 源于 dashDB，采用了 dashDB 多种领先的技术，包括 BLU 列式存储、动态内存加速、可行数据压缩、并行向量处理、数据忽略等技术；Netezza 数据库内数据分析技术；Oracle 兼容特性等，使 dashDB Local 查询效率比传统数据仓库高出 25 倍或更高，同时，存储空间减少 10 倍或更多，不需要将数据采样或装载到单独的分析引擎中进行数据挖掘分析，直接在 dashDB Local 数据库中完成即可，另外，用户如果采用 Oracle 应用程序，也几乎不需要修改，直接就可以运行在 dashDB Local 数据库上，兼容性可达 98%。
dashDB Local 优势: 开放