为什么像Snowflake和Redshift这样的柱状数据库不能改变列的顺序？

像Snowflake和Redshift这样的柱状数据库不能改变列的顺序，是因为它们采用了列存储的方式来存储数据。

列存储是一种将数据按列存储的技术，与传统的行存储方式相比，它具有更高的压缩率和查询性能。在列存储中，数据按列存储在磁盘上，而不是按行存储。这意味着每个列的数据是连续存储的，可以更好地利用数据的局部性和压缩算法，从而提高查询性能和存储效率。

由于列存储的特性，柱状数据库在查询时只需要读取需要的列数据，而不需要读取整行数据。这样可以减少磁盘IO和网络传输的数据量，提高查询效率。然而，由于列存储的特性，改变列的顺序会导致数据在磁盘上的存储位置发生变化，从而影响到查询性能和存储效率。

因此，为了保持柱状数据库的高性能和高效率，Snowflake和Redshift等柱状数据库不支持改变列的顺序。如果需要改变列的顺序，通常需要重新创建表或者使用其他方式来实现。

对于柱状数据库的应用场景，它们适用于大规模数据分析和查询的场景，例如数据仓库、商业智能、大数据分析等。它们具有高性能、高并发、高可扩展性的特点，可以处理大量的数据并提供快速的查询结果。

腾讯云提供了类似的柱状数据库产品，例如TDSQL-C和TDSQL-D。TDSQL-C是一种基于列存储的云数据库，适用于大规模数据分析和查询的场景。TDSQL-D是一种基于分布式架构的云数据库，具有高性能和高可用性。您可以通过腾讯云官网了解更多关于TDSQL-C和TDSQL-D的信息和产品介绍。

TDSQL-C产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc TDSQL-D产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsqld

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深度：为什么中国数据库领域没有出现像Snowflake这样的巨头？

毕竟很多东西只能慢工出细活，大刀阔斧的做事可能会把诸多细节忽略。既然中国的工程师都这么高效，为什么中国在数据库领域目前还没有出现像 Snowflake 这样的巨头？...而在中国，通常是像 BAT 这样的行业巨头在主导教育市场，他们在内部已经通过重资本投入打造了大一统系统，并且会向各个公司推销自己使用的大一统系统的理念。...这样的市场结构包括一些头部企业，它们在市场中数量较小但处于主导地位，还有大量的中部企业，它们构成市场的核心，“橄榄型”的另一端则是由许多长尾小企业所构成。为什么这么说呢？...在美国，数据库厂商和云厂商更多是互相促进的关系，即数据库厂商的繁荣将促进云厂商的繁荣，双方互惠互利。以 Snowflake 和 AWS 为例。...Snowflake 的产品与 AWS Redshift 存在直接竞争关系，但 AWS 并没有将 Snowflake 下架。

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Modern data stack的前世今生

Kubernetes 项目不仅改变了软件开发流程，同样也改变了 Hadoop 等大数据技术。借由 Hadoop 生态圈积累的大量的经验和 Kubernetes 项目，云平台获得了新生。...Snowflake 而引爆的，但是 Tristan Handy 认为现代数据栈的源头应该追溯到 Redshift (2012)。...Redshift 带给技术圈最大的影响在于它第一次把数据分析使用的数据库性能提升了10-1000倍，并且是第一个你可以按照160美元一个月进行购买而不是一年花超过10万美金购买的服务。...对于中小公司而言，这个问题并不能成为大问题，但是像央企、国企等大型企业，数据安全就是一个超级大问题了。...虽然云原生让开发者使用方便了，但是一旦自己公司的数据存上了某个云服务公司，后续就会受限于这家公司所能提供的服务。也正因为这样，各大运营商都有着自己的云服务，像移动云、联通云和翼云。

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这个云数仓，居然比ClickHouse还快三倍

ClickHouse 也和 Redshift 或者 Snowflake 一样，给自己的 MergeTree 提供了不同的索引结构，比如说 inverted index 索引，bloom filter 索引等...从这两个角度来看，云数仓比如 Snowflake 或者 Redshift 的性能在多表关联查询场景下，都会比 ClickHouse 好很多。...那么，SelectDB Cloud 在多表关联查询下的表现到底是更像 ClickHouse 呢，还是更像 Redshift 和 Snowflake 呢？这个发布会告诉我们，是后者。...一方面，SelectDB Cloud 在优化器的实现上采用了 RBO 和 CBO 相结合的办法， RBO 完成常量折叠，公共表达式提取，列裁剪，算子合并，谓词下推等优化。...比如说 ClickHouse 也采用了列存和向量化执行引擎。又比如说，Redshift 和 Snowflake 都实现了 CBO。

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够的！

性能是像我这样的数据库迷用来衡量数据库的最常见指标，并且像体育迷一样，我们倾向于选择我们支持的球队来对抗其他球队。如果您最喜欢的数据库赢得了基准性能测试战争，那么您就有了在饮水机旁边吹牛的权利。...Azure 数据仓库是迄今为止最快的，其次是 Redshift。Snowflake 和 BigQuery 远远落后。...当时的市场结果几乎与基准相反：Snowflake 和 BigQuery 最终的销量比 Redshift 好得多，而 Redshift 的销量比 Azure 好得多。...很容易理解为什么数据库人员只关注数据库服务器的相应时间；毕竟那是他们能掌控的范围。但真正对用户产生影响的是完成一项任务所需的时间，这两个时间这不是一回事。...例如，从长远来看，Redshift 没有比 Snowflake 更快或更慢的根本原因。

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透过 849亿市值的数仓 Snowflake,看数据库的未来

/MapR/Amazon RedShift/GCP BigTable 这样的巨型平台，为什么会在数仓市场出现这么一匹黑马呢？...后台回复 Snowflake，可得 Snowflake论文与叶总的这份PPT 看到这幅图，如果你胆子大点，肯定会预判单体的数据库平台，将来一定会受到云数据库的冲击。...Snowflake 做了创新，计算资源与存储，严格区分开来： ? image 比如10台计算节点和5台存储节点，而且某个用户可以随时启动更多计算节点，也可以关闭更多计算节点。...市面上，云数据库也有很多，比如 Amazon 的 redshift, Microsoft SQL DW, Google 的BigTable, Spanner，国内也有很多巨头有自己的云数据库，阿里 PolarDB..., ADB, 腾讯 TDSQL, 华为高斯数据库，为什么偏偏 snowflake 会获得这么多资本的青睐呢？

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15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

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企业如何使用SNP Glue将SAP与Snowflake集成？

为什么公司会使用Snowflake?...你可以使用流行的人工智能库和框架与Snowflake一起构建和训练模型。用简单的话来总结:Snowflake是一个在集群系统上的非常强大的数据库，它是按规模构建的，并提供了大量的优势。...保留你的选择余地话虽如此，每个超大规模企业都有一个相互竞争的技术，例如redshift (AWS)、Synapse(微软)、Big Query (GC)，甚至DataBricks。...客户使用SNP Glue与基于云的数据仓库集成，选择Snowflake是因为它是一个真正的SaaS解决方案，像数据库一样理解SQL(但像Hadoop一样扩展)，并且像数据库一样快速返回数据。...表驱动的数据集成是经典的集成方法，它是全表加载，然后是增量捕获(又名CDC)和近实时数据复制。在初始满负载之后，传输相当小的数据包。这一切通常都是基于经典数据库表，而不是业务对象。

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MySQL HeatWave Lakehouse

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