MySQL之infobright介绍

MySQL之infobright介绍

今天在处理一个业务的时候，谈及利用infobright作为存储引擎，来支持业务对大量数据的查询操作，就特意看了一下这个infobright的特点，这里对它进行一个总结。

infobright是一个基于"知识网格"技术的列式数据库，所谓的知识网格，现在还没研究清楚，可以暂时理解它是一种特殊的算法。infobright支持MySQL的数据类型和表结构，在维护的时候，无需创建和维护索引就能实现很高效的查询性能，在进行数据导入的时候，这个知识网格就会自动的创建和维护数据。根据实际测试，在50T数据量的并发复杂查询时，infobright也能够用惊人的速度给出查询结果，比传统的MySQL快数十倍左右。既然这么好用，赶紧下一个看看。

今天专门上网查了查infobright的官网，发现之前的官网已经挂掉了，找不到了，源码网上也下载不到了，只有一些爱好者在CSDN还有保存。实际上，我们的线上环境中有infobright的库，一般情况下，它是被视作一个另类的存储引擎来使用的，在infobright上，select查询核普通的MySQL上的查询没有区别。

infobright的基本特征：

优点：

基于列式存储，无须创建索引，处理查询的速度特别快。对于百万、千万、上亿级别的数据，查询都不是问题；

可以存储的数据量大，TB级别的数据量，利用高度压缩的特点，极大地节省存储空间；

适合复杂的SQL查询：sum、count、avg、group by等。

举个例子吧：

mysql--root@localhost 18:26:42>>select count(*) from rlb_detail;
+------------+
| count(*)   |
+------------+
| 7672794741 |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)

像上面这样的，大概包含76亿条数据的表，进行count（*）操作，直接出结果，不带卡顿。这足以证明infobright的查询性能。

infobright支持MySQL中的所有数据类型，可以无缝对接MySQL中的数据。

缺点：

infobright不支持数据更新，导入数据只能通过load data infile的方式进行导入，不支持insert，update和delete等DML操作，这可能是它之所以没有被广泛利用的根本原因；

除此之外，infobright不支持高并发的查询。支持的并发数有限。

使用infobright的时候，有如下一些注意点：

1、infobright的数值范围和MySQL有些不一样，表现在各种数据类型的最大和最小边界上；

2、数据类型应当本着节俭的原则，如果能使用smallint就不要使用int

3、避免效率比较低的数据类型，类似text和blob之类的类型，能不使用的情况，就不要使用

4、能够使用int，就尽量使用int，varchar类型的数据，如果能使用int来表示，就尽量使用int，因为varchar类型的数据在查询的时候效率比较低。

今天下午试了试从0开始安装infobright，还是有些小问题，真个流程还没有整理出来，关于infobright的完整安装步骤，摸索完了之后会给出，希望对大家有帮助吧。同时，由于infobright已经闭源，没有人维护了，所以最新一版的infobright安装包网上也比较少，回头发一个给大家。