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数据库(存储引擎

InnoDB MySQL5.5及更高版本,默认存储引擎使用InnoDB,它提供了事务安全表(兼容ACID),支持外键引用的完整性约束。支持事务的提交,回滚和紧急数据恢复。它支持行级锁定。 这是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一; 2. InnoDB 支持外键,而 MyISAM 不支持。 这也是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一; 来源:知乎 MEMORY 适用于存储的内容较小,需要频繁查询; 将数据存储在RAM中,数据的存储、查询更快; BLACKHOLE 只接收数据,不存储数据。 就像一个无底洞,放进去东西,出不来。 FEDERATED 将数据存储到远程数据库中; mysql数据库中分为行和列; 数据在计算机上存储是以页为单位存储的。

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mysql 数据引擎

15.1 Setting the Storage Engine15.2 The MyISAM Storage Engine 15.3 The MEMORY ...

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    ClickHouse读取Mysql引擎数据

    那就是读取mysql和kafka中的数据。 这里介绍下如何读取Mysql引擎中的数据。 database — 数据库的名称。 table — 表名称。 user — 数据库用户。 password — 用户密码。 MySQL 引擎不支持 Nullable 数据类型,因此,当从MySQL表中读取数据时,NULL 将转换为指定列类型的默认值(通常为0或空字符串)。 Example mysql中的数据 clickhouse查询的数据 当然也可以查询之后 直接insert 或者create,方便至极!

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    数据高速计算引擎Spark

    第一部分 Spark Core 第1节 Spark概述 1.1 什么是Spark Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点: 速度快。 Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内 存来高效处理数据流; 使用简单。 1.2 Spark 与 Hadoop 从狭义的角度上看:Hadoop是一个分布式框架,由存储、资源调度、计算三部分组 成; Spark是一个分布式计算引擎,由 Scala 语言编写的计算框架,基于内存的快速 、通 用、可扩展的大数据分析引擎; 从广义的角度上看,Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分; MapReduce的不足: 表达能力有限 磁盘IO开销大 延迟高 任务之间的衔接有IO开销 如: MapReduce / Hive 或 Impala / Storm 这样做难免会带来一些问题: 不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享,通常需要进行数据格式的转换 不同的软件需要不同的开发和维护团队

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    Mysql数据库-存储引擎

    Mysql数据库-存储引擎 1 存储引擎概述 和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。 存储引擎就是存储数据,建立索引,更新查询数据等等技术的实现方式 。存储引擎是基于表的,而不是基于库的。所以存储引擎也可被称为表类型。 Oracle,SqlServer等数据库只有一种存储引擎。 可以通过指定 show engines , 来查询当前数据库支持的存储引擎 : image-20200616104826352 创建新表时如果不指定存储引擎,那么系统就会使用默认的存储引擎, MySQL5.5 但是对比MyISAM的存储引擎,InnoDB写的处理效率差一些,并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。 如果应用对事务的完整性有比较高的要求,在并发条件下要求数据的一致性,数据操作除了插入和查询意外,还包含很多的更新、删除操作,那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。

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    Kafka 流数据 SQL 引擎 -- KSQL

    KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎,可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询 例如,有一个用户点击流的topic,和一个可持续更新的用户信息表,使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模 KSQL 的主要目的是为了降低流处理的操作门槛,为 Kafka 提供了简单而完善的 SQL 交互接口 之前,为了使用流处理引擎,需要熟悉一些开发语言,例如 Java, C#, Python,Kafka 的流处理引擎作为 Kafka 项目的一部分,是一个 Java 库,需要使用者有熟练的 Java 技能 相对的,KSQL 只需要使用者熟悉 SQL 即可,这使得 Kafka Stream 能够进入更广阔的应用领域 STREAM 流 stream 是一个无限的结构化数据序列,这个数据是不可修改的,新的数据可以进入流中,但流中的数据是不可以被修改和删除的 stream 可以从一个 kafka topic 中创建,或者从已存在的流或表中派生出来 输入的命令会通过 REST API 发送到集群,通过命令行,我们可以检查所有流和表、执行查询、查看请求的状态信息等等 大体上看,KSQL 的构成包括: Kafka 的 Streams API 分布式 SQL 引擎

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    ClickHouse|MergeTree引擎数据分区

    02-15',10); insert into tab_partition(dt,v) values ('2020-02-11',23),('2020-02-13',45); MergeTree 存储引擎在写入数据之后生成对应的分区文件为 MergeTree的分区目录是在写入数据的过程中被创建出来,每insert一次,就会创建一批次分区目录。也就是说如果仅创建表结构,是不会创建分区目录的,因为木有数据。 _4 对应的是 最小的数据块编号和最大的数据块编号,最后的_0 表示目前分区合并的层级。 MergeTree数据分区合并规则 随着数据的写入MergeTree 存储引擎会很多分区目录。如果分区目录数太多怎么办? 因为Clickhouse 的MergeTree 存储引擎是基于 LSM 实现的。

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    MySQL数据库:存储引擎

    一、什么是存储引擎: 存储引擎是MylSQL的核心,是数据库底层软件组织,数据库使用存储引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁级别、事务等功能。 存储引擎是基于表的,而非数据库。 二、常用的存储引擎: 1、InnoDB存储引擎: InnoDB是MySQL5.5版本之后的默认存储引擎,它是为了达到处理巨大数据量的最大性能而设计的,其CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系型数据引擎锁不能匹敌的 非常适合数据库分布式应用。 9、Cluster/NDB: 高冗余的存储引擎,该存储引擎用于多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大、安全和性能要求高的场景。 10、BLACKHOLE(黑洞引擎) 该存储引擎支持事务,而且支持mvcc的行级锁,写入这种引擎表中的任何数据都会消失,主要用于做日志记录或同步归档的中继存储,这个存储引擎除非有特别目的,否则不适合使用

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    数据查询引擎Presto

    Presto设计精巧,可以处理海量数据,最大化地利用硬件性能,计算全部在内存中完成,很好的利用高速网络来进行数据调度。性能基本上是Hive的10倍。 Presto集群中的数据传输、节点通信、心跳感应、计算监控、计算调度和计算分布全部都是基于RESTful服务实现的,因此Presto中的RESTful服务就是Presto所有服务的基石。 Presto支持众多数据源Connector,最常用的为Hive Connector。 Hive Connector 使用Hive的元数据,Coordinator节点通过Hive Metastore加载元数据,Presto的计算节点读取Hive表对应的HDFS数据。 Kafka Connector 支持Apache Kafka 0.8及以上版本,将Apache Kafka 中的topics 当作表进行处理,topics中每条消息在Presto中被解析为表中的一行数据

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    数据库存储引擎比较

    Mysql存储引擎简介 存储引擎的概念是MySQL 的特点,而且是一种插入式的存储引擎概念。这决定了MySQL数据库中的表可以用不同的方式存倍。 InnoDB存储引擎 InnoDB是 MySOL 数据库的一种存储引擎,InnoDB给MySQL 数据表提供了事务、回归.崩溃修复能力和多版本并发控制的事务安全,支持行锁定和外键等。 使用MyISAM引擎创建数据库,将产生3个文件。 MEMORY 存储引擎:如果只是临时存放数据,数据量不大,并且不需要较高的数据安全性,可以选择将数据保存在内存中的MEMORY引擎,MySQL 中使用 MEMORY存储引擎作为临时表存放查询的中间结果。 总之,使用哪一种引擎要根据需要灵活选择,一个数据库中的多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求,使用合适的存储引擎,将会对整个数据库的性能有帮助。

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    MySQL 常用数据存储引擎区别(转)

    mysql有多种存储引擎,目前常用的是 MyISAM 和 InnoDB 这两个引擎,除了这两个引擎以为还有许多其他引擎,有官方的,也有一些公司自己研发的。 这篇文章主要简单概述一下常用常见的 MySQL 引擎,一则这是面试中常被问到的问题,二则这也是数据库设计中不可忽略的问题,用合适的引擎可以更好的适应业务场景,提高业务效率。 因为这样可能会导致数据不一致。 D 持久性(Durability):事务的持久性是指事务执行成功以后,该事务所对数据库所作的更改便是持久的保存在数据库之中,不会无缘无故的回滚。 Memory Memory 是内存级别存储引擎数据存储在内存中,所以他能够存储的数据量较小。 因为内存的特性,存储引擎数据的一致性支持较差。锁级别为表锁,不支持事务。 而业务真发展的一定程度时,自带的存储引擎无法满足时,这时公司应该是有实力去自主研发满足自己需求的存储引擎或者购买商用的存储引擎了。

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    数据分析查询引擎Impala

    传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最大特点就是快速。 二、Impala组件构成 ? 2、Hive Metastore: 存储Impala可访问数据的元数据。 例如,这些元数据可以让Impala知道哪些数据库以及数据库的结构是可以访问的,当你创建、删除、修改数据库对象或者加载数据数据表里面,相关的元数据变化会自动通过广播的形式通知所有的Impala节点,这个通知过程由 5、Impala可以与Hive配合使用,比如先使用Hive对数据进行转换处理,然后使用Impala对处理后的数据进行快速数据分析。 hive、图数据库、传统关系型数据库、Redis等。

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    一套数据,多种引擎

    以前写过一篇文档讨论MPP DB的发展,《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?》,当时主要是想讨论下Greenplum数据库是否合适做数据存储,以及实时查询。 二、今天讨论一个思路:一套数据,多个引擎。 SQL on hadoop目前最成熟的应该是Hive,发展早,使用多。 而impala天然是继承Hive的元数据,所以完全可以综合两者的优点,同一套数据,多个引擎。Impala应对秒级的交互查询,Hive应对批量数据的分析。 如果需要更高的OLAP分析速度,可以考虑kylin,最近有ebay开源的OLAP引擎。核心思路,数据提取建模,通过HIVE将数据转换成cube,存入HBASE中方便查询。 所以需要两个引擎各自兼容对ORCFile/Parquet的支持,或者融合两种存储格式的优点,让HIVE/impala支持。

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    数据计算引擎:impala对比hive

    目录 Impala与Hive的异同 数据存储 元数据 SQL解释处理 执行计划: 数据流: 内存使用: 调度: 容错: 适用面: Impala相对于Hive所使用的优化技术 Impala的优缺点 --- - Impala与Hive的异同 数据存储 使用相同的存储数据池都支持把数据储于HDFS, HBase。 元数据 两者使用相同的元数据。 SQL解释处理 比较相似都是通过词法分析生成执行计划。 Impala的优缺点 优点: 支持SQL查询,快速查询大数据。 可以对已有数据进行查询,减少数据的加载,转换。 传送门: 大数据生态圈常用组件(一):数据库、查询引擎、ETL工具、调度工具等

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    开源大数据OLAP引擎最佳实践

    ---- 本篇内容将通过六个部分来介绍开源大数据OLAP引擎最佳实践。 一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例 01 开源OLAP综述 如今的开源数据引擎多种多样,不同种类的引擎满足了我们不同的需求 MPP引擎主要有Trino,PrestoDB和Impala。这些引擎在行业内有着广泛的应用。 02 开源数仓解决方案 接下来,我们讲讲开源大数据以及数仓的解决方案。 数据湖格式有效解决了数据统一管理的难题。其次在计算引擎方面,它具有批处理,流式计算,机器学习和引擎加速等能力。 目前,大家应用最多的离线数仓体系是Lambda架构。该架构主要分为两个部分。 但StarRocks相对于其他的OLAP引擎和行存的OLTP引擎还有一定的差距。

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    数据计算引擎,你 pick 哪个?

    ,之前还存储在 ElasticSearch 中的有 Log 数据 Log 数据存储到 Cassandra Dashboard 查询数据增加 API 查询 Cassandra 的日志数据 原先因为 Metric 那么为了满足这些实时场景的需求,衍生出不少计算引擎框架,现有市面上的大数据计算引擎的对比如下: ? 可以发现无论从 Flink 的架构设计上,还是从其功能完整性和易用性来讲都是领先的,再加上 Flink 是阿里巴巴主推的计算引擎框架,所以从去年开始就越来越火了! 专栏内容 预备篇 介绍实时计算常见的使用场景,讲解 Flink 的特性,并且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎,然后准备环境并通过两个 ▲Flink 监控 专栏作者-zhisheng 在某大型公司担任监控平台研发工程师,负责实时计算引擎开发和流式告警,现专注于实时计算开发工作。

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    海量数据搜索---搜索引擎

    那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢?为什么它搜索的速度如此之快?我们都知道是因为百度的搜索引擎,那么搜索引擎到底是个什么东西呢? 本文会向大家讲述搜索引擎的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试数据检索。让大家初步了解搜索引擎的实现。 全文索引 首先是数据库中数据的搜集,搜索引擎的自动信息搜集功能分两种: 一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索 1.3 搜索引擎能解决什么问题 高效查询数据(运用多种算法查询数据,查询速率是毫秒级别,无论是千万条数据还是上亿的数据) 比较容易,将普通的数据库切换成搜索引擎比较容易。 1.4 搜索引擎的应用场景 数据库达到百万数据级别的时候 要求检索时效性、性能要求高,Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中搜索引擎的应用Solr。那么什么是Solr呢?

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    mysql 数据引擎的区别

    一、数据引擎 数据引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据引擎可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 二、数据引擎任务   在数据引擎文档中,各主题的顺序遵循用于实现使用数据引擎进行数据存储的系统的任务的主要顺序。 为单位或客户部署实现的系统 提供日常管理支持以优化数据库的性能 三、MySQL数据引擎类别   你能用的数据引擎取决于mysql在安装的时候是如何被编译的。 四、mysql数据引擎更换方式 1、查看当前数据库支持的引擎和默认的数据引擎:   我的查询结果如下: ? Innodb引擎   Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持,并且实现了SQL标准的四种隔离级别,关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔离级别这篇文章。

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    Dataset Search | 数据集搜索专用引擎

    机器之心编译 9 月 5 日,谷歌发布了一个帮助研究者查找在线数据的免费搜索引擎 Dataset Search。谷歌表示,该引擎面向「科学家、数据记者、数据极客等人群」。 该引擎有助于促进数据的开放利用和重复利用。 该引擎读取文件内容的方式与搜索引擎搜索网页的方式不同。有专家表示,该引擎填补了这一领域的空白,可以极大地促进开放数据运动的发展,这一运动旨在实现数据的开放利用和重复利用。 Noy 和 Brickley 写道,为了帮助搜索引擎索引现有数据集,拥有数据集的人应该使用一个叫作 Schema.org 的标准化词汇表来「标记」数据集,Schema.org 是谷歌和另外三个搜索引擎巨头 搜索试验 目前谷歌已经正式对外测试开源数据集搜索引擎,用户在键入数据集名称或关键信息后,该搜索引擎会给出一系列数据源列表,每一个数据源都会有简要的介绍,例如更新日期、作者、版权和内容说明等。

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