MariaDB ColumnStore利用分布式列式存储和大规模并行处理(MPP)共享无架构扩展了MariaDB企业服务器,将其转变为独立或分布式数据仓库,用于复杂SQL查询和高级分析,而无需创建任何索引。
原因: 之前已经写过一篇关于列存储索引的简介https://cloud.tencent.com/developer/article/1032222,很粗糙但是基本阐明了列存储索引的好处。为了更好的理解列存储索引,接下来我们一起通过列存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的列存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍列存储,因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。 测试场景 我创建了5个测试,尽量保证测试环境避免来自外界的重负载进而影响到结果。测试结果基于两个独立的表,分别是: FactTra
3、字段类型不同 join 关联查询报错,比如表1的id字段为int,表2的字段id为varchar,进行关联查询join就会报错
官方文档:https://mariadb.com/kb/en/lib... 步骤:
列存储索引(columnstore index)在SQL Server 2012中已经引入,其带来性能提升的同时也有很多限制,比如对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE时,会遇到如下错误提示:
为了更直观回答这个问题,我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库(及其列存扩展),分析型数据库和大数据计算引擎进行对比,分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
最近群里一些小伙伴总是问各种生态工具的问题,这里简单做个总结 (主要以开源工具为主,不包括商业产品)。
1.3 SQL Server 2012 的组成1.3.1 SQL Server数据库引擎
以柏睿数据内存分布式数据库RapidsDB来说明的话,自动优化体现在2个阶段:数据入库过程和数据入库后。我这里重点分享一下数据入库后。
SQL Server 2012基于SQL Server 2008,其提供了一个全面的、灵活的和可扩展的数据仓库管理平台,可以满足成千上万的用户的海量数据管理需求,能够快速构建相应的解决方案实现私有云与公有云之间数据的扩展与应用的迁移。
https://www.memsql.com/blog/linux-off-cpu-investigation/
微软已经发布了众所期待的 SQL Server 2012,让我们来看看这个新版给我们带来了什么激动人心的功能吧。
转发请注明引用和原文博客(https://cloud.tencent.com/developer/user/1217611/activities) 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(https://cloud.tencent.com/developer/artic
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围的查询来讲,尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI,在查询中将会对大量数据进行全扫描,例如事实表,这时候列存储索引就是更好地选择。
COUNT(*)是每个初学者的最爱,但凡漂亮的按下回车时,看着转啊转的进度条,总是有种莫名的喜感。平时总被老板催着干这干那,现在我也能指挥下电脑帮我跑跑数据!
前段时间收到吴老师的邀请,是参加青云QingCloud分布式数据库(RadonDB)的一个技术体验活动,从今天的技术体验来算,收获还是很多的,大家相聊甚欢,交流了很多工作中和工作之外的想法,原来那些我们看起来难走的路大家都曾经走过。
今天聊下几类关系型数据库的数据解决方案,算是抛砖引玉,近期也要对技术方向上做一些扩展,也算是前期的小结吧。 Oracle 目前市面上的主流版本应该还是11gR2,记得很多年前有个网站做过一次调查,10g,11g的版本比例差不多是6:3,我想现在11gR2的版本比例应该能够占到90%以上,剩下的份额应该是12c的,现在用10g版本的数据库是少之又少,更早版本的除非业务足够稳定,实在是找不出什么理由不升级了。 来简单说说Oracle的方案。 从灾备的角度来说,那就是毫无悬念的Oracle Data Gu
Microsoft SQL Server 2012是由微软推出的新一代数据库平台,最新版的SQL Server 2012在功能对云平台进行了支持,可以使开发者更加得心应手。本页面为您提供的是SQL Server 2012 64位下载,该平台可帮助企业对整个组织有突破性的深入了解,并且能够快速在内部和公共云端重部署方案和扩展数据。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性,有别去其他。从这个意义上说,数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中,我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
原来的主库读写压力都很大,最后做了读写分离,读节点的压力开始激增,而且随着业务的扩展,统计查询的需求越来越多,比如原来是有10个查询,现在可能变成了30个,这样一来统计压力变大,导致系统响应降低,从而导致从库的延迟也开始变大。最大的时候延迟有3个小时,按照这种情况,统计的意义其实已经不大了。
NoSQL是指非关系型的数据库,NoSQL(Not Only SQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS(Social Networking Services,即社会性网络服务)类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
MariaDB 有几十种存储引擎,但并不一定都是最佳。官网有简单针对各种用于,建议使用不同的引擎。大概如下:
通过前面几篇文章学会如何安装 MySQL 以及基础知识后,我们还需要学习体系结构,MySQL 和 Oracle 体系结构类似,如果学过 Oracle 可以类比记忆,基础牢固才能学好数据库,才能做一个合格的 DBA,下面一起来看看。
2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型,就是内存列存储索引。这种索引应用了一种基于列的存储模式,也是一种新的查询执行的批处理模式,并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。它是如何构建?如何工作?又是为什么能对性能有如此大的提升,接下来我们用简明的描述和详尽的示例来解释说明。 那么列存储索引究竟是什么?大多数时候,列存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上,你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。然而,即使在OLTP数据库中,你也会遇到一些要从大量数据表中获取数据的
企业里随着数据量的增加,以及日趋复杂的分析性业务需求,主要适用于OLTP场景的MySQL压力越来越大。多年前还能免费试用的infobright社区版也早就销声匿迹,infinidb被MariaDB收入囊中之后改头换面变成ColumnStore,但最近几年发展的平平淡淡,都不是理想的OLAP方案。
使用MySQL的有Facebook、Github、YouTube、Twitter、PayPal、诺基亚、Spotify、Netflix等。
http://www.infoq.com/cn/articles/mariadb-vs-mysql
这类问题引起了我的兴趣和好奇心,经过和业务方沟通了解,这个业务是记录回执数据的,简单来说就好比你发送了一条微博,想看看有多少人已读,有多少人留言等。所以这类场景不存在事务,会有数据的密集型写入,会有明确的统计需求。
原文地址:https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
上周组内技术分享我选择了ClickHouse这个主题,对我来说,是个纯新的技术,从零开始,无论是原理理解上,还是环境搭建,碰到了很多问题,顶多是踉踉跄跄踏入了ClickHouse,
国庆、中秋八天假期期间,投融资事件多发生在国外。 本周硬科技领域投融资事件共24起,其中人工智能领域占比最多,融资事件共15起,另有4起收购事件。3R(VR、AR、MR)领域内有1起收购事件,未来医疗
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议。
从集群角度考虑,MySQL做主备集群复制如果只用作备份,有些浪费,和负载均衡结合使用一种相辅相成的作用。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司,Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日,数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分,云数据库近些年来发展迅速。2020年,Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看,云数据库已占据整体数据库市场份额的40%,且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测,到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说,云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析,窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点,如有偏颇,欢迎指正。
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