其实标题中有两层意思:第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业,可以通过Excel中的ODBC数据接口,与数据库或者数据仓库建立连接,直接快速取数,提高工作效率;第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具,即便不能从数据库直接获取,也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化,并做到实时更新,也能提高工作效率。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
在之前的《大数据开发:OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中,我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍,今天的大数据开发分享,我们具体来讲解其中的Presto查询引擎,是什么,为什么会出现,又能够解决什么样的数据处理需求。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
Druid是一个高效的数据查询系统,主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入,进入到Druid后立即可查,同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件,事实发生后进入Druid,外部系统就可以对该事实进行查询。 Druid采用的架构: shared-nothing架构与lambda架构 Druid设计三个原则: 1.快速查询(Fast Query) : 部分数据聚合(Partial Aggregate) + 内存华(In-Memory) + 索引(Index) 2.水平拓展能力(Horizontal Scalability):分布式数据(Distributed data)+并行化查询(Parallelizable Query) 3.实时分析(Realtime Analytics):Immutable Past , Append-Only Future
上一篇文章已经编写了http请求的基本类方法封装,那么本章节我们来继续编写使用mysql查询后的拼接数据发送POST请求。
SQL(Structure Query Language)语言是数据库的核心语言。
中间件分表是不是一个好的主意?通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案,通过中间件将应用的数据在中间层进行路由,通过路由将一张表的数据,映射到不同物理数据库上的表,通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策,以及基本的策略,
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结:
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
Mapreduce是一种模式,一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式,一种分布式运算技术,也是简化的分布式编程模式,它主要用于解决问题的程序开发模型,也是开发人员拆解问题的方法。 如下图所示,ma
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇,总结了MySQL的索引相关知识。
第2章 Druid的架构 Druid总体包含以下5类节点: 中间管理节点(middleManager node):及时摄入实时数据,已生成Segment数据文件。 历史节点(historical
在各种数据岗招聘中,SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据,有数据的地方就会有数据库,有数据库的地方就会有SQL。
在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库,在海量数据分析场景中,能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程,更多的是自己的一些理解和思考,如有不对,欢迎指出和交流。
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题,那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢?Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢?我们好好来分析一下。
关键词:分库分表,路由机制,跨区查询,MySQL 数据变更,分表数据查询管理器与线程技术的结合,Cache
导语 | 缓存+存储的系统架构是目前常见的系统架构,缓存层负责加速访问,存储层负责存储数据。这样的架构需要业务层或者是中间件去实现缓存和存储的双写、冷热数据的交换,同时还面临着缓存失效、缓存刷脏、数据不一致等问题。本文是对腾讯云数据库高级产品经理邹鹏老师在「云加社区沙龙online」的分享整理,希望与大家一同交流~ 点击视频,查看完整直播回放 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下,存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了10倍,用户的增长带动了数据量的指数级增长,因为激烈的市场竞争,企
作为企业的运维人员,经常会担心公司的服务被黑客攻击了而头疼。一旦被攻击就要为了恢复业务,就需要运维人员保障业务连续,需要从备份中恢复数据。但这种情况对于运维人员来说并不容易,不仅备份恢复时间长、恢复数据不准确等问题,让领导跟业务方都很火大。关键时刻备份系统不给力, IT运维又得背锅了~
在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下,存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了10倍,用户的增长带动了数据量的指数级增长,因为激烈的市场竞争,企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高,在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验,是数据库面临的挑战。
做Java的项目的时候,发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql,就看看跟SQL server有什么区别,发现大区别没有,SQL语言类似的,并不像SQL server使用T-SQL语言
视图是从一个表或者多个表导出来的表,它是一种虚拟存在的表,并且表的结构和数据都依赖于基本表。通过视图不仅可以看到存放在基本表中的数据,并且还可以像操作基本表一样,对视图中的数据进行查询、修改和删除。
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询,前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询,在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例: 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员,同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 📷 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
分表是一种数据库分割技术,用于将大表拆分成多个小表,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行分表,例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。
truncate和不带where子句的delete,以及drop都会删除表内的数据
视图是存放数据的一个接口,也可以说是虚拟的表。这些数据可以是从一个或几个基本表(或视图)的数据。也可以是用户自已定义的数据。其实视图里面不存放数据的,数据还是放在基本表里面,基本表里面的数据发生变动时,视图里面的数据随之变动。
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
在实施etl过程中,经常会遇到不同类型之间的转换,方式有很多种,下面是项目中使用etl-engine进行数据类型转换的收集整理,方便日后工作中查阅。
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(Columnar DBMS)。
将create_time中时间(yyyy-MM-dd HH-mm-ss)格式化为只有时间的(yyyy-MM-dd) 使用DATE_FORMAT( )函数
这个是数据存储介质本身的查询实现原理决定的,分页查询场景,是按照某个顺序进行查询,分页靠后的查询请求,需要将按照该顺序排序的之前所有页的数据给排除掉,然后取对应页数据返回。该问题瓶颈主要就是排除掉之前页数据这里,比如DB(MySQL)和ES(elasticsearch)都存在该问题。
clickhouse 相对于mysql,除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外,而其他的clickhouse的优化空间还是很大的,对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点,今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
MySQL学习小结 一、数据库:存储、维护和管理数据的集合。 DB、DBMS 二、SQL:结构化查询语言 SQL的分类 (1) DDL:数据定义语言,定义数据库对象,对对象进行操作的。 create alter drop (2) DML:数据管理语言,对数据库表中的数据进行操作的。 insert update delete (3) DQL:数据查询语言,对数据进行查
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似与Google,百度等。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述,包括我们遇到的问题,面临的挑战,以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况,包括Apache Doris在京东“618”,“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考,也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
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