OpenStack是一个美国国家航空航天局和Rackspace合作研发的云端运算‎软件,以Apache许可证授权,并且是一个自由软件和开放源代码项目.OpenStack是IaaS(基础设施即服务)‎软件,让任何人都可以自行建立和提供云端运算服务.此外,OpenStack也用作建立防火墙内的"私有云"(Private Cloud),提供机构或企业内各部门共享资源. Cinder提供了OpenStack的Block Service(块服务).类似于 Amazon 的 EBS 块存储服务,O

转发请注明引用和原文博客(http://www.cnblogs.com/wenBlog) 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章,但是只有非聚集列存储索引,今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引,也就是可更新列存储索引.在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式.叫做"列存储索引".前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引(http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html).其中对于在小表的指定值或者小范

简介      列存储索引其实在在SQL Server 2012中就已经存在,但SQL Server 2012中只允许建立非聚集列索引,这意味着列索引是在原有的行存储索引之上的引用了底层的数据,因此会消耗更多的存储空间,但2012中的限制最大的还是一旦将非聚集列存储索引建立在某个表上时,该表将变为只读,这使得即使在数据仓库中使用列索引,每次更新数据都变成非常痛苦的事.SQL Server 2014中的可更新聚集列索引则解决了该问题.   可更新聚集列存储索引?     聚集列存储索引的概念可以类

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

翻译没有追求信达雅,不是为了学英语翻译,是为了快速了解新特性,如有语义理解错误可以指正.欢迎加微信12735770或QQ12735770探讨oracle技术问题:) In-Memory Column Store内存列存储 Starting in Oracle Database 12c Release 1 (12.1.0.2), the In-Memory Column Store (IM column store) is an optional, static SGA pool that sto

查询引擎库介绍: http://www.infoq.com/cn/news/2012/10/Google-Supersonic/ Supersonic是一个面向列存储数据库的查询引擎库,它提供了一组数据变换原语.而且Google宣称,因为“大量使用了高速缓存感知算法.SIMD指令和矢量化执行,使之能够开发出现代超级流水线处理器的能力与资源”,这些数据变换原语“超级快速”. Supersonic有以下主要特性: 高速缓存感知 指令流水线 使用SIMD(Single Instruction Mult

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素

传统的关系数据库服务引擎往往并不是对超大量数据进行分析计算的最佳平台,为此,SQL Server中开发了分析服务引擎去对大笔数据进行分析计算.当然,对于数据的存放平台SQL Server数据库引擎而言,也是需要强大的数据处理能力的. 在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.本文将在对SQL Server 2012列存储索引简单介绍的基础上,进一步解释SQL Serve

Druid是一个开源的.分布式的.列存储系统,特别适用于大数据上的(准)实时分析统计.且具有较好的稳定性(Highly Available). 其相对比较轻量级,文档非常完善,也比较容易上手. Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala.Shark 的比较基本上可以归结为需要设计什么样的系统 Druid被设计用于: 一直在线的服务 获取实时数据 处理slice-n-dice式的即时查询 查询速度不同: Druid是列存储方式,数据经过压缩加入

概述 SQL Server 2014被号称是微软数据库的一个革命性版本,其性能的提升的幅度是有史以来之最. 可更新的列存储索引作为SQL Server 2014的一个关键功能之一,在提升数据库的查询性能方面贡献非常突出.据微软统计,在面向OLAP查询统计类系统中,相比其他SQL传统版本的数据库,报表查询的性能最大可提升上十倍. 下面我们从存储的角度来了解下SQL Server 2014的可更新列存储索引. 什么是列存储 微软为了提升SQL Server的查询性能,更好的支持大数据分析,早在SQL

一.概述 列存储索引是SQL Server 2012中为提高数据查询的性能而引入的一个新特性,顾名思义,数据以列的方式存储在页中,不同于聚集索引.非聚集索引及堆表等以行为单位的方式存储.因为它并不要求存储的列必须唯一,因此它可以通过压缩将重复的列合并,从而减少查询时的磁盘IO,提高效率. 为了分析列存储索引,我们先看看B树或堆中的数据的存储方式,如下图,在page1上,数据是按照行的方式存储数据的,假设一行有10列,那么在该页上,实际的存储也会以每行10列的方式存储,如下图中的C1到C10. 假

参考: http://www.slideshare.net/lucenerevolution/what-is-inaluceneagrandfinal http://www.slideshare.net/jpountz/how-does-lucene-store-your-data http://www.infoq.com/cn/articles/database-timestamp-02?utm_source=infoq&utm_medium=related_content_link&u

原文:http://www.hengtianyun.com/download-show-id-101.html 块存储,简单来说就是提供了块设备存储的接口.用户需要把块存储卷附加到虚拟机(或者裸机)上后才可以与其交互.这些卷都是持久的,它们可以被从运行实例上解除或者重新附加而数据保持完整不变.OpenStack 中的实例是不能持久化的,需要挂载 volume,在 volume 中实现持久化.Cinder 就是提供对 volume 实际需要的存储块单元的实现管理功能. 1.单机块存储 1.1 LV

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

SQLSERVER2012 列存储索引的简单研究和测试 SQLSERVER2012 列存储索引的简单研究和测试 看这篇文章之前可以先看一下下面这两篇文章: 列存储索引 http://www.cnblogs.com/qanholas/archive/2013/03/08/2949205.html 非聚集索引http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3196484.html 还有这一篇文章 SQLSERVER中的LOB页面简单研究 建立测试环境 先创建一张表 1 USE [pr

列存储索引是好的!对于数据仓库和报表工作量,它们是真正的性能加速器.与聚集列存储结合,你会在常规行存储索引(聚集索引,非聚集索引)上获得巨大的压缩好处.而且创建聚集列存储索引非常简单: CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX ccsi ON TableName GO 但这是你对聚集列存储需要知道的一切?并不是,如你在这篇文章会看到的…… 什么是列存储段(ColumnStore Segments)? 在我各个研讨会和公共培训课程期间,我经常开玩笑:一旦你开释使用聚集列

简介本文描述了一种列存储方式和对应的查询方法,这种存储方式具有更好的查询性能和更小的存储空间. And查询 本文先用直观的图形方式展示and查询时的方式,这也是算法要解决的问题核心.通常在OLAP数据查询时,需要进行and处理,例如你需要获取 year = 2017 and customer = 13 的数据,这在列存储中实际是对值 year的2017这个列和 customer的13列进行and操作,而这些列一般都使用位图的方式存储.市面上有很多位图的存储方式,比如WAH, EWAH, Conc

SQL Server 2016新特性:列存储索引新特性 行存储表可以有一个可更新的列存储索引,之前非聚集的列存储索引是只读的. 非聚集的列存储索引支持筛选条件. 在内存优化表中可以有一个列存储索引,可以在创建表的时候创建,也可以在之后的alter table语句上创建.之前内存优化表不支持列存储索引. 聚集的列存储索引可以有多个非聚集行存储索引,之前列存储索引不支持非聚集索引. 支持在聚集列存储索引上加入主键和外键约束,约束使用btree索引. 列聚集索引有一个压缩延迟选项,让事务复合收到的影响

传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的.简单来说两者的区别就是如何组织表: Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows. Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns. 行式存储下一张表的

列存储索引为MSSQL2012版本中引进的一个新特性.所有版本MSSQL中标准查询处理模式采用一次一行模型,操作符每次处理一行数据.列存储索引中增加了一种新的基于向量的查询执行功能,通过这种功能,操作符可以一次处理一批(多行)数据.这样,除了可以改善IO性能外,该功能也可以在其他方面带来好处.因为,列存储索引被做了压缩处理,并且,典型数据仓库场景的查询只会用到表列数的10~15%(这样,就可以节省大部分的不必要的磁盘IO).通过减少数据在操作附件的移动及优化的新处理算法而对性能,批处理数据又可以

作者 Jonathan Allen,译者 谢丽 SQL Server 2016的一项新特性是可以在“内存优化表(Memory Optimized Table)”上添加“列存储索引(Columnstore Index)”.要理解这是什么意思,我们应该首先解释术语列存储索引和内存优化表.列存储索引是一种按照列而不是行组织数据的索引.每个数据块只存储一个列的数据,最多包含100万行.因此,如果数据为5列1000万行,那么就需要存储在50个数据块中.当只查询部分列时,这种数据组织策略特别有效,因为数据库