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？

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Modern data stack的前世今生

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这个云数仓，居然比ClickHouse还快三倍

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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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OceanBase Cloud大战PolarDB，好戏上演。。。

这一点来看，OceanBase和Snowflake以及Databricks都比较像了。OceanBase自从独立成立公司以后，也是放飞自我了，不再把自己局限在阿里云里面，和各路豪杰都开始做生意了。...要知道，Snowflake能够有今天的江湖地位，不是说云厂商没有产品和Snowflake竞争，不然的话Redshift是干嘛的，BigQuery是干嘛的。...所以OceanBase想做好OceanBase Cloud这样的跨云SaaS，有Snowflake这样的江湖地位，自然也是要和各个云厂商的云原生类似的产品PK。...这场仗，OceanBase想打也得打，不想打也得打，只能打赢不能输。不然的话，各大公有云自己的数据库服务不香吗？用户干嘛非要用你的。输了，OceanBase Cloud就没什么前途了。...Snowflake能做好，当然是一一适应的非常的好，好到以至于Redshift明显有云原生整合优势，还是搞不定Snowflake。

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正确完成检索增强生成（RAG）：数据库数据

您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上，但在许多情况下，您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres...当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？对于LLM来说，这是一个非常重要的用例。...数据库表中的数据被结构化为列，在准备用于生成式 AI 的数据时，必须考虑数据架构并决定如何最好地准备它在 RAG 上下文中使用。...2.可以通过从一列或多列及其值创建“人工句子”来构造文本。例如，标题和第二部分都是以这种方式构造的。 3.某些字段用作元数据（如 LONGITUDE 和 LATITUDE）。...虽然我们在这里处理的是像 Snowflake 或 Redshift 这样的数据库系统，但值得一提的是，如果您的文件驻留在 CSV 文件或任何其他行为类似于数据库中的结构化数据的格式中，则遵循“文档构建计划

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Snowflake，价值120亿美元的云端数据仓库公司

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