BaikalDB是一个分布式可扩展的存储系统,支持PB级结构化数据的随机实时读写. 提供MySQL接口,支持常用的SELECT,UPDATE,INSERT,DELETE语法.提供各种WHERE过滤.GROUP BY聚合,HAVING过滤,ORDER BY排序等功能,用户可以组合实现各种在线OLAP需求,具备秒级别的亿级数据扫描聚合能力.另外,为了满足各种业务的检索需求,该系统内置全文检索需求,满足大部分快速检索的业务场景. 在虚拟化部署方面,该系统采用share-nothing的架构,可部署在容

转载自: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201708/20170818_02.md?spm=a2c4e.11153940.blogcont179210.17.6f682764HWr8pC&file=20170818_02.md 背景 Greenplum支持行存和列存,支持堆表和AO表,那么他们有什么不同,如何选择呢? 行存和列存的原理 1.行存,以行为形式组织存储,一行是一个tuple,存在一起.当需要读取某列时,需要将这列前面的所有列都进

列存压缩表,简称AOCS表 数据生成 create table testao(date text, time text, open float, high float, low float, volume int) with(APPENDONLY=true,ORIENTATION=column); create index testao_idx on testao using btree (volume); insert into testao select t, t, t, t, t, t f

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

介绍 Vertica(属于HP公司),是一个基于DBMS架构的数据库系统,适合读密集的分析型数据库应用,比方数据仓库,白皮书中全名称为VerticaAnalytic Database.从命名中也可以看到,Vertica代表它数据存储是列式的,Analytic代表适合分析型需求,DB代表本身是数据库,支持SQL. 优势 和传统关系型数据库系统以及其它列式数据(仓)库相比,Vertica存在以下三点最关键的优势. 列存储 Vertica对磁盘上的数据採用列式存储,显而易见,列存储可以在数据读取的时候

说明:从严格的列式存储的定义来看,Hbase并不属于列式存储,有人称它为面向列的存储,请各位看官注意这一点. 行式存储 传统的数据库是关系型的,且是按行来存储的.如下图: 其中只有张三把一行数据填满了,李四王五赵六的行都没有填满.因为这里的行结构是固定的,每一行都一样,即使你不用,也必须空到那里,而不能没有.来一张形象的图: 不管你坐或不坐,座位都在那里,不离不弃. 列式存储 为了与传统的区别,新型数据库叫做非关系型数据库,是按列来存储的.如下图: 初次看列式存储稍微有点懵,下面给出行存与列存的

列式系统可提供的优势 对于查询内容之外的列,不必执行I/O和解压(若适用)操作 非常适合仅访问小部分列的查询.如果访问的列很多,则行存格式更为合适 相比由多行构成的数据块,列内的信息熵更低,所以从压缩角度来看,列式存储通常会非常高效.换句话说,同一列中的数据比行存数据块中的数据更为相似.当某一列的取值不多是,行存与列存在压缩效果上的差异尤为显著 数据仓库类型的应用需要在极大的数据集上对某些特定的列进行聚合操作,而列式存储格式通常很适合此类应用场景 显然,列式文件格式也常常出现在Hadoop的应用

​ "伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准.Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算流批统一的逐渐完善的同时,Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘" Flink 这几年一直在反复强调流批一体,即:使用同一套 API.同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算,进而保证处理过程与结果的一致性. 但是,之前Flink一直强调的

实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,

Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,受到广泛的应用,给整个行业带来了变革意义的改变:随着云计算时代的到来, 存算分离的架构受到青睐,企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造. 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案,他们的利弊各有哪些,希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发. Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布,这是一个 all-in-one 的套装,最早有三个核

1.string类型命令 设置值:set id 001 获取值:get id  删除键值:del id  验证键是否存在:exists id 显示所有的key:keys * incr .incrby指定增加多少.decr.decrby 指定减少多少 127.0.0.1:6379> set counter 1 OK 127.0.0.1:6379> incr counter (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr counter (integer) 3 127.0.

1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个.关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性,但带来的是写性能的下降.MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库,MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高,这在很多大型站点中是可行的.因为MongoDB是非原子性的,所以如果如果应

1.Redis使用 C语言开发的.Redis 约定此版本号,为偶数的版本是稳定版(如:2.4版 2.6版),奇数版是非稳定版(如:2.5版 2.7版) 2.Redis 数据库中的所有的数据都存储在内存中,由于内存的速度远远快于硬盘,因此Redis在性能上对比其他基于硬盘存储的数据库有明显优势,在普通一台计算机上,Redis 可以在一秒内读写超过十万个键值. 3.Redis 可以为每个键设置生存时间,生存时间到期后键会自动被删除. 在性能上 Redis是单线程模型, Memcachced 支持多线

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark 都能

SQL Server 2016 CTP2.2 的关键特性 正如微软CEO 说的,SQL Server2016 是一个Breakthrough Flagship  Database(突破性的旗舰级数据库) SQL Server2016 CTP2.2是微软数据平台历史上迈出最大的一步,更快的事务处理和查询.任何设备更深入的洞察力.更先进的分析能力.全新安全技术和全新的混合云场景. SQL Server 2016带来全新突破性的  in-memory性能和分析功能来实现关键任务处理.全面的安全特性 -

一.Redis API For .Net 首先,不得不说Redis官方提供了众多的API开发包,但是目前Redis官方版本不支持.Net直接进行连接,需要使用一些第三方的开源类库.目前最流行的就是ServiceStack.Redis这个开源项目,其在GitHub上的下载地址为:https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.Redis 进入下载页面,点击“Download Zip”按钮,即可下载该API包.解压该Zip包后,其实我们所用到的只是其中的几个

在前面介绍了三篇关于MongoDB数据库的开发使用文章,严格来讲这个不能归类于MongoDB数据库开发,不过Redis又有着和MongoDB数据库非常密切的关系,它们两者很接近,Redis主要是内存中的NoSQL数据库,用来提高性能的:MongoDB数据库则是文件中的NoSQL数据库,做数据序列号存储使用的,它们两者关系密切又有所区别.本篇主要介绍Redis的安装及使用,为后面Redis和MongoDB数据库的联合使用先铺下基础. 1.Redis基础及安装 Redis是一个开源的使用ANSI C

文件并发(日志处理)--队列--Redis+Log4Net Redis简介 Redis是一个开源的,使用C语言编写,面向“键/值”对类型数据的分布式NoSQL数据库系统,特点是高性能,持久存储,适应高并发的应用场景.Redis纯粹为应用而产生,它是一个高性能的key-value数据库,并且提供了多种语言的API 性能测试结果表示SET操作每秒钟可达110000次,GET操作每秒81000次(当然不同的服务器配置性能不同). Redis目前提供五种数据类型:string(字符串),list(链表)

本文转载自: http://www.innomysql.net/article/15612.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 前言 上周参加了2015年的中国数据库大会,差不多从第二届开始就每年都会北京参会,从最早的嘉宾到这次的会场主持人,也算见证了中国数据库大会的发展吧.记得最早的时候大会只有两天,分会场也比较小,而现在各种大会变为了三天,分会场也越来越细化,赞助商也从以前的出版社演变为各种高大上的软硬件公司,这是主办方的成功,也是整个数据库从业人员的骄傲.

FOR XML PATH 有的人可能知道有的人可能不知道,其实它就是将查询结果集以XML形式展现,有了它我们可以简化我们的查询语句实现一些以前可能需要借助函数活存储过程来完成的工作.那么以一个实例为主. 一.FOR XML PATH 简单介绍              那么还是首先来介绍一下FOR XML PATH ,假设现在有一张兴趣爱好表(hobby)用来存放兴趣爱好,表结构如下: 接下来我们来看应用FOR XML PATH的查询结果语句如下: SELECT * FROM @hobby FO

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与