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ApacheDoris分析数据库

Apache Doris 是一个现代化的 MPP(Massively Parallel Processing,即大规模并行处理)分析数据库产品。 仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持 10PB 以上的超大数据集。 Apache Doris 可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。

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分析数据库之MonetDB

MonetDB起源于二十世纪90年代,一个数据挖掘项目需要一个分析数据库,CWI开发了一叫Data Distilleries,该产品成为了MonetDB的早期产品。 腾讯数据库技术团队对内支持QQ空间、微信红包、腾讯广告、腾讯音乐、腾讯新闻等公司自研业务,对外在腾讯云上支持TencentDB相关产品,如CynosDB、CDB、CTSDB、CMongo等。 腾讯数据库技术团队专注于持续优化数据库内核和架构能力,提升数据库性能和稳定性,为腾讯自研业务和腾讯云客户提供“省心、放心”的数据库服务。 此公众号和广大数据库技术爱好者一起,推广和分享数据库领域专业知识,希望对大家有所帮助。

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    关系数据库与非关系数据库优缺点分析

    关系数据库 特点 优点 缺点 非关系数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系数据库 特点 基于单一关系模型,结构化存储,有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析,大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性,需要加锁,影响并发操作 无法适应非结构化的存储 服务器负担一般很大 数据有时候太过抽象,即数据库中存储的对象与实际的对象实体有一定的差别 扩展困难 数据库庞大,价格昂贵 非关系数据库 特点 非结构化的存储 基于多维关系模型 部署容易,开源免费,成本低 优势 处理高并发、大批量数据的能力强 支持分布式集群,负载均衡,性能高 内存级数据库

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    实时分析数据库选型:Doris

    最近有一个项目,需要给一家证券公司做用户画像系统,但是因为数据量很大,传统数据库难以承担,而且传统数据库也不擅长做分析(都需要在业务代码里实现,会造成开发量很大,而且维护很困难)。 ES在统计时,在一些场景下(例如计算客户数)为了提升性能,直接采用的是估算的算法,这在金融领域上可能会存在风险; ClickHouse:这个目前我们还没有使用过,不过早有耳闻,统计分析性能很突出。 TiDB这个数据库也是早有耳闻,近几年崛起得很快,只是没有用过,据说是NewSQL数据库,能兼顾传统SQL和NoSQL的需求,分析的性能也不错,相对于传统数据库有数量级的提升,网上很多测评数据也可以支持这个观点 还有个大优势,就是TiDB运维简单,不过在统计分析上的性能还是比ClickHouse差很多的。 在网上搜索相关信息过程中,还发现了一个Apache Doris的数据库,美团的技术团队有过一个对比: 来源:https://tech.meituan.com/2020/04/09/doris-in-meituan-waimai.html

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    分析数据库 AnalyticDB学习 —-基本介绍

    分析数据库 AnalyticDB学习 —-基本介绍 AnalyticDB简介 阿里巴巴自主研发的海量数据实时并发在线分析的云计算服务,可以在毫秒级针对千亿级数据进行多维分析和业务探索.具备海量数据的自由计算和极速响应能力 优点: 分析统计性能、大宽表查询少量列时省IO 2. 劣势:数据分布分散时一次查询很多列浪费IO 3. 特色:聚集列(预排序)缓解劣势 (2) 分级存储 1. 高性能实例:查询性能快,并发能力强,存储成本高,适用于大量数据灵活分析,高并发查询等场景。 2. 单表亿万记录的多表关联分析 (2) 高性能 1. 写入数据1秒内立即可查询分析,200万+/秒 2. 支持3万+的并发查询能力 3. 文本分析。ali分词 2. gpu硬件加速:更高性能和更低成本 3.

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    数据库深度探索」图数据库JanusGraph支持知识图谱和图分析

    我所在的团队负责分析我们每天收到的成千上万的恶意软件样本。我们使用一个图形数据库来存储关于这些恶意软件样本的信息,以便能够在相似的恶意软件样本之间找到连接。 Titan很适合我们,因为我们正在寻找一个可以水平伸缩的数据库,使我们能够找到恶意软件样本之间的连接,这是一个典型的图形数据库用例。 JanusGraph为此实现了TinkerPop(它可以被认为是图形数据库事实上的标准,因为目前大多数图形数据库都实现了它),它为用户提供了跨越不同图形数据库的基本相同的体验,类似于SQL在关系数据库中扮演的角色 有了图形数据的开放标准规范,图形数据库供应商就可以更好地提高它们在数据库市场上的份额。 现在,人们可以选择使用单个线程执行遍历(这非常适合实时使用情况),或者在使用Spark的计算集群上执行遍历(例如,用于机器学习或图形分析)。

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    AnalyticDB_分布式分析数据库

    修改记录 时间 内容 2020年9月13日 第一次发布 一、概述 1.1 定义 ​ 分析数据库AnalyticDB(原名 ADS)是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统,可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索 在分析数据库中,数据库是⽤户和系统管理员的管理职权的分界点 分析数据库是以数据库为粒度对⽤户的宏观资源进⾏配置,因此创建数据库时⽤户需要输⼊资源数⽬和资源类别来进⾏的资源分配。 分析数据库的⽤户不能直接通过CREATE DATABASE的DDL语句创建数据库,只能通过DMS控制 台界⾯来创建需要的业务数据库. 在分析数据库中,⼀个数据库对应⼀个⽤于访问的域名URL和端⼝号,同时有且只有⼀个owner即 数据库的创建者,如果数据库重建了,即便用回原来的数据库名,但URL和端口号还是要重新分配才能使用数据库分析数据库中表组分为两类:维度表组和事实表组。 ​ 一个数据库可以创建多个表组。

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    关系数据库和非关系数据库

    一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系(所有列与主键列发生的都是直接关系) 生活中的主键:ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系 集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引(二叉树模型需哦延展的平衡二叉树) 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。 RDBMS(关系数据库系统) HBASE(NOSQL --> not only sql) 非关系数据库的优势:1. 关系数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。 对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

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    关系数据库与非关系数据库

    首先来说我们的关系数据库,既然称为关系数据库,肯定围绕关系二字,即建立在关系型模型基础上的数据库,借助集合代数数学概念方法处理的数据,那什么事关系模型呢? 1)易理解:二维的数据表很贴近我们的逻辑,层次等很容易使我们理解,比如我们看表结构很轻松的就看懂了 2)通用SQL:关系数据库的sql语言都大同小异,我们使用起来很方便 3)成熟性:关系数据库发展多年 ,bug、事务等方面做的很完善 NoSql: 在互联网2.0时代的来临,我们的传统数据库显出了不足,尤其是对大规模和高并发的方案,而此时,非关系数据库出现,并且得到了迅速发展,非关系数据库很好理解, 就是文档,其实文档与key-value类似,只不过他的value变成了结构化而已 4 图形数据库,Neo4J,常用于及时通信等 Nosql之所以推广如此迅速,离不开他的简单部署(只需简单压缩,配置路径就可以 关系数据库和非关系数据库都是为了适应更好的场景而生,没有谁比谁更好,只要满足满足于我们的生产环境,它就是更好的。

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    2022爱分析· 中国分析数据库市场研究报告 | 爱分析报告

    中国分析数据库市场规模 4.分析数据库厂商关键竞争要素 5.分析数据库市场竞争格局 6.国内代表厂商分析 结语:国内分析数据库厂商的机遇 前言:为什么要研究分析数据库 随着数据成为驱动社会与经济发展的核心生产要素 一、分析数据库的定义与发展历程 分析数据库的诞生 分析数据库最早是从交易数据库衍生而来。 分析数据库的发展历程 分析数据库已经经历了数十年的发展,期间伴随了多个关键概念的提出,以及众多厂商推出的重要产品,这些事件成了串联分析数据库发展历程的关键节点,也大致勾勒出了分析数据库的演进趋势 中国分析数据库市场规模 中国分析数据库市场发展的驱动因素 近期因素:企业数据处理与分析需求升级 分析数据库市场发展的近期驱动因素是企业的数据处理与分析需求的升级。 分析数据库典型产品分类 重点关注国内提供新一代分析数据库的厂商。

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    打造次世代分析数据库(五):复杂查询分析工具

    作者介绍 shuobjli(李硕),腾讯云数据库专家工程师,主要研究方向为数据库优化器、执行器、索引管理等,目前主要负责CDW PG优化器方面的研发工作。 CDW PG作为分布式数据库,执行query需要多个CN和DN交互运行,对于复杂查询,甚至会出现多层调用的情况。 每行显示一个服务器进程,同时详细描述与之关联的用户会话和查询,可以有效帮助用户分析排查当前运行的SQL任务以及异常问题。

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    关系数据库

    关系数据库分为两类:一类是桌面数据库,例如Access、FoxPro和dBase等;另一类是客户/服务器数据库,例如SQLServer、Oracle和Sybase等。 一般而言,桌面数据库用于小型的、单机的应用程序,它不需要网络和服务器,实现起来比较方便,但它只提供数据的存取功能。 客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统,应用程序包括两部分:一部分驻留在客户机上,用于向用户显示信息及实现与用户的交互;另一部分驻留在服务器中,主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理

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    Mysql-关系数据库与非关系数据库

    数据库管理系统是一个软件,是数据库管理的程序实现。 二、什么是关系数据库 关系数据库是依据关系模型来创建的数据库。 三、常见的关系数据库   Oracle、Mysql、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access 四、关系数据库的特点 安全(因为存储在磁盘中 “非关系模型”的数据库(由于关系太大,所以一般用“非关系”来表示其他类型的数据库) 非关系型模型比如有: 列模型:存储的数据是一列列的。 关系数据库以一行作为一个记录,列模型数据库以一列为一个记录。 六、常见的非关系数据库 列模型:Hbase 键值对模型:redis,MemcacheDB 文档类模型:mongoDB 七、非关系数据库的特点 效率高(因为存储在内存中)、 但不安全(断电丢失数据,但其中

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    关系数据库和非关系数据

    当需要对数据库系统进行升级和扩展时,往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳:在关系数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。 为了保证数据库的ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。 二、非关系数据库 ? 指非关系的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。 主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘。 4、不适合持久存储海量数据 分类和比较: 1、文档 2、key-value 3、列式数据库 4、图形数据库 ? ? ? ?

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    什么是关系数据库和非关系数据库_常用的三种关系数据库

    关系数据库又称为关系数据库管理系统(RDBMS),它是利用数据概念实现对数据处理的算法,达到对数据及其快速的增删改查操作。 既然被称为关系数据库,那么它的关系在哪里体现呢? 举一个例子吧。 非关系数据库 正如它的名字,每条数据间都是独立存在的,没撒子关系哩。 RDBMS 术语 在上一篇文章 第四发 数据库入门 中,我提到的数据库,表单,行,列都是RDBMS中的一些术语。 我们分析一下那个Sql代码。 向User表单插入第一条数据 我们来分析一下插入语句。 Python操作Mysql 有一个这样的库,专门针对关系数据库而有的模块。 他就是Sqlalchemy 它是一个ORM框架,是由Mako的作者创建的。 我们先使用pip3来安装一下。

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    什么是泛,怎么使用泛分析

    1、泛 1:什么是泛? 泛是编译器行为,只能在编译期有效,如果能够跨过编译器,那么泛就没有任何意义了。 2、泛类 怎么定义泛类? (一般用26个大写英文字母表示) 泛类 <具体类型> 变量名 = new 泛类<>(); 代码示例: 3、泛接口 实现类实现泛接口时不指定泛类型 那么将确定泛类型 class UserServiceImpl implements UserService<String> 代码示例: 4、泛方法 方法中使用泛 该方法就是一个泛方法 静态方法无法使用泛类中声明的泛类型 因为泛类型的确定是创建对象时确定的,而静态方法是先于对象存在的 ,如果要使用,在当前静态方法上声明泛类型

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    python从SQL数据库读写dataframe数据

    Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql 数据库中。 而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。 之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用,将数字形式的字符串直接以float读入 parse_dates: 将某一列日期字符串转换为datetime 数据,与pd.to_datetime函数功能类似。

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    非关系数据库(NOSQL)和关系数据库(SQL)区别详解

    前言: 在我们的日常开发中,关系数据库和非关系数据库的使用已经是一个成熟的软件产品开发过程中必不可却的存储数据的工具了。那么用了这么久的关系数据库和非关系数据库你们都知道他们之间的区别了吗? 关系数据库(SQL): 什么是(SQL)关系数据库: 关系数据库指的是使用关系模型(二维表格模型)来组织数据的数据库。 关系数据库存在的不足: 随着互联网企业的不断发展,数据日益增多,因此关系数据库面对海量的数据会存在很多的不足。 非关系数据库(NOSQL): 什么是(NOSQL)非关系数据库: 非关系数据库又被称为 NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是 SQL。 非关系数据库具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉的优势。 可以实现数据的分布式处理。 非关系数据库存在的不足: 非关系数据库暂时不提供 SQL 支持,学习和使用成本较高。

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    分析学习笔记

    ,Enterotype,是2011年在这篇文章中提出的,即将过去的2018年又有20多们肠道微生物的大佬对肠的概念进行了回顾和确认。 一直比较好奇怎样来用代码分析,今天找到了这个教程,放在这: 这是那篇原始的文章:Arumugam, M., Raes, J., et al. (2011) Enterotypes of the human gut microbiome, Nature,doi://10.1038/nature09944 在谷歌上一搜,作者竟然做了个分析的教程在这,学习一下:http://enterotyping.embl.de 这是国人翻译的这篇文章,http://blog.sciencenet.cn/blog-3334560-1096828.html 当然,如果你只需要获得自己的结果或者自己课题的结果,不需要跑代码的,有最新的网页版分, 下面我就边学习边做来尝试着来个分析,并把代码放在这里备忘。其实作者已经整理好了代码,我学习一下,争取实现对手上的数据进行分析

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    数据库面试题【八、关系数据库和非关系数据库区别】

    关系数据库 优点 1、容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解; 2、使用方便:通用的SQL语言使得操作关系数据库非常方便; 3、易于维护 5.支持事务 缺点 1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差; 2、固定的表结构; 3、不支持高并发读写需求; 4、不支持海量数据的高效率读写 非关系数据库 1、使用键值对存储数据

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