场景描述 因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。 和greenplum(postgresql)，以前使用navicat for mysql只能操作mysql数据库，navicat for postgresql只能操作postgresql。 的master地址，laowang是csv文件名称，csv文件是通过navicat右键导出的，i‘m 软件老王。 2.4 总体结论 方案执行比想象的复杂，一是两个数据库建表sql不一样，后通过最新的Navicat Premium 12 解决；二是直接通过navicat导入，在效率上有问题，走不通，通过外部表的方式解决 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
那么云端数据库是有哪些类型？云端数据库特点有哪些？ 云端数据库是有哪些类型 云端数据库一般是有两种类型，一种是关系型数据库，一种是非关系型数据库。 关系型数据库有：主要用于托管部署的MySQL 云数据库；主要用于开源社区系统/软件的MariaDB 云数据库；常用于商用的SQL Server云数据库；还有相对为说是目前扩展功能最强大的开源数据库PostgreSQL 而非关系型数据为则有：云数据库 MongoDB，游戏数据库 TcaplusDB，游戏数据库 TcaplusDB，图数据库 KonisGraph等等，类型比关系型数据库还要多一些。 甚至还有数据库一体机以及企业分布式数据库等。 云端数据库特点有哪些 1、云端数据库创建实例的速度是很快的，只需要用户选择好所需要的类型后，几分钟就可以创建好数据库实例。 4、可随时保证云端数据库与源数据库的数据同步，同时还不会影响源数据库的使用与运行。 而且云端数据库还具有监控与通知的功能，当监控项达到我们所设置的监控策略阀值时，系统会自动发送邮件或是短信告知管理员。
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目录 一：doris介绍 二：开源olap引擎比较 三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 3.2 架构图 四：doris数据导入 五：doris的三种数据模型 一：doris介绍 doris 是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库 3.2 架构图 四：doris数据导入 数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到doris中，方便查询和使用。 支持导入数据源有：本地文件，HDFS，kafka等 支持的导入方式有：批量导入，流式导入，实时导入 支持的数据格式有：csv, parquet, orc 五：doris的三种数据模型 代码中出现了aggregate Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的. Doris 的数据模型主要分为3类:Aggregate, Uniq, Duplicate.
虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。 “既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。 MPP架构虽然也是指的“大规模并行处理”，但是由于提出者是数据库厂商，所以MPP架构在很多人眼中就成了“分布式数据库”的代名词，它处理的也都是“结构化”的数据，常常作为企业数据仓库的解决方案。 但是，Hadoop、Spark等框架的理论基础与分布式数据库仍然是一样的。广义上讲，MPP架构是一种更高层次的概念，它的含义就是字面含义，但是它本身并没有规定如何去实现。 然而前文也讲到，由于传播上的谬误，现在人们说到MPP架构，主要指的是分布式数据库，它处理的是结构化的数据，而Hadoop生态圈是由“大数据”这套概念发展而来，最初处理的都是非结构化的数据。
对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。 ▲图1-2：面向列和行的存储中的数据布局 面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。 而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。 ; 2:24,136.16; 3:2,414.45; 4:2,232.32 为了重建数据元组（这对于连接、筛选和多行聚合可能很有用），我们需要在列级别上保留一些元数据，以标识与它关联的其他列中的数据点是哪些 ▲图1-4：WebTable的物理结构 关于作者：Alex Petrov是一位数据基础架构工程师，数据库和存储系统的狂热爱好者，Apache Cassandra 提交者和PMC成员，精通存储、分布式系统和算法
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数据库简介 Access Medical系列医学数据库的资源与功能包括300多部知名医学著作、医药信息库、每日更新的医学资讯、数以万计的诊断图像、海量视频和音频学习资源、自我测试和评估工具、案例分析、患者教育 目前，Access Medical系列医学数据库已经在全球65个国家得到广泛使用；95%的美国医学院已经采用了Access Medical系列医学数据库作为医学教育的重要资源。 3、快速参考工具（Quick Reference） Access Medical系列医学数据库的快速参考工具包含一系列工具书籍及指南，可以帮助读者快速找到所需的内容和信息。 《Graber and Wilbur’s Family Medicine and Board Review》是最受欢迎的案例集合。 5、自我评估工具（Study Tools） Access Medical系列医学数据库为读者提供大量的交互式自我评估和备考内容，包括选自多个医学著作的复习问题及详解、复习抽认卡等等。
数据库索引有哪些？ 是否要建索引？ 索引主要是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构。 如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。 索引的种类有哪些？ 按照逻辑功能上分，有普通索引，唯一索引，主键索引，全文索引。 普通索引是基础的索引，没有任何约束，主要用于提高查询效率。 唯一索引主要在普通索引的基础上，增加了唯一性的约束。 非聚集索引，数据库会有单独的空间存放非聚集索引，这些索引项是按照顺序存储的，但是索引项指向的内容是随机存储的。系统查找数据时会进行两次查找，先找到索引，然后根据索引找到索引对应位置的数据行。 聚集索引和非聚集索引区别 聚集索引的叶子节点存储的是数据记录，非聚集索引存储的数据位置，非聚集索引不会影响数据表的物理存储顺序。 一个表只能有一个聚集索引，但是可以有多个非聚集索引。 索引原理 索引常见的模型有：哈希表、二叉排序树、平衡二叉树、B树、B+树。 二叉排序树 二叉排序树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。
什么是索引 根据索引类型，可以分成主键索引和二级索引（非主键索引） ? 主键索引：主键索引是叶子结点保存主键对应行的全部数据， 在 InnoDB 中，主键索引，也被叫做聚簇索引。 二级索引(非主键索引）：二级索引的叶子结点保存的是索引值和主键值，当二级索引进行查询时，需要进行回表操作。 什么是覆盖索引 场景：10W条数据，我要从其中查出100条不连续的数据，给你id，来查name和password进行展示,如何才能高性能的去使用？ 这个查询里 索引 name 覆盖了我们的查询需求，我们称为是覆盖索引。 主键和索引有什么区别 主键索引 主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。 主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。
、Couchbase、Amazon DynamoDB、CouchDB、MarkLogic 无固定结构，不同的记录允许有不同的列数和列类型。 另外，SQLite 是一个非常小型的 ACID 兼容的关系数据库，适合嵌入式系统。 3. MongoDB MongoDB 是排名第一的文档数据库，属于 NoSQL 大类，诞生于 2009 年，正好是云计算兴起的前夜。 MongoDB 的主要优势包括：高性能、富查询语言（支持 CRUD、数据聚合、文本搜索和地理空间查询）、高可靠性、自动伸缩架构、支持多存储引擎。 2）节省存储空间 存储空间可能节省 2/3，而基于 Cache 的应用程序，比原来基于关系型数据库的应用程序运行有可能快 20 倍。
一、Doris Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。 什么是 MPP? MPP ( Massively Parallel Processing )，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上 非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。 简单来说，MPP 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果 ( 与 Hadoop 相似 )。 以下是百度云数据中心页面的一个截图： ? ▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ?
随着互联网技术的发展，传统的应用架构已满足不了实际需求，微服务架构就随之产生。那么传统应用架构到底出了什么问题呢?又如何解决? 接下来我们将从传统单体架构的问题开始，对为什么需要微服务架构进行详细讲解。 这样导致其他不需要扩展的服务也进行了相应的扩展，但这种扩展是不需要的，因此这种方式会极大的浪费资源。 3.影响开发效率 当一个应用越大时，启动时间就会越长。 SOA的思路是把应用中相近的功能聚合到一起，以服务的形式提供出去，因此基于SOA架构的应用可以理解为一批服务的组合。 同样以网上商城为例，一个简单的SOA系统如图1-3所示。 使用SOA可以将系统切分成多个组件服务，这种通过多个组件服务来完成请求的方式有很多好处，具体如下： l把项目拆分成若干个子项目，不同的团队可以负责不同的子项目，从而提高开发效率; l把模块拆分，使用接口通信
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python数据类型有哪些，哪些是可变类型，哪些是不可变类型？ 1.列表 2.字典 3.集合 不可变类型：当改变值得时候，会申请一块新的内存空间，不再是原来的那一块内存空间了。
目录 一、微服务架构实现需求 二、微服务架构实现技术选型：参考标准的两个维度+微服务实现框架对比 （一）技术选型的两个参考标准 1.核心组件完备性 2.关键要素实现难度 （二）微服务实现框架对比 Spring （二）微服务实现框架对比 总体来说，微服务之一种架构风格，对于一个大型复杂的业务系统，特的业务功能可以拆分为多个相互交互的微服务，各个微服务之间是松耦合的，通过各种远程协议进行同步/异步通信，各微服务均可以被独立部署 ，有太多可选项。 支持 HTTP2 是 gRPC 的一大亮点，通讯层性能比 HTTP 有很大改进。 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
那么什么是云计算呢？今天就来进行介绍。 image.png 一、什么是云计算？ 如今云计算这个词很时髦，它是指通过网络云将巨大的数据库逐渐分解成为几个小程序，再分别进行计算，将得出的计算结果及时反馈给客户，计算的时间是非常短的，但是精确度很高，有效促进了各行各业的发展，让人们体验到前所未有的便捷生活 尤其是在教育行业和金融管理行业，让超级庞大的数据运算变得普通而简单。 二、云计算的特点有哪些？ 什么是云计算？ 以上便是有关什么是云计算的介绍，如今许多行业都已经离不开云计算，它让我们在消费的时候更加方便，也让人们的日常生活走向智能化。
VxLAN 有以下优势之 可扩展性，可以跨越 IP 网络基础设施、跨越第 2 层网络。 分段和多租户： VxLAN 通过对网络进行分段来提供高级别的安全性，VxLAN 流量仅限于 VNI，因此是隔离的，这种分段也有助于多租户架构，其中必须共享单个基础架构。 VxLAN Overlay网络设计 VxLAN 是一种重叠封装技术，它创建了一个覆盖在现有物理网络基础架构之上的虚拟网络。 [1630996515644-image.png] 使用覆盖网络有很多优点。 最明显的是它的分割。 覆盖和底层网络是完全独立的，因此如果底层网络拓扑发生变化，覆盖网络不会受到影响（设计方面）。 交换结构拓扑的最佳示例是 Spine-and-Leaf，它通常用作底层网络。 Spine-and-Leaf 是一个独立的架构，它不是 VxLAN 独有的，但通常与 VxLAN 相关联。
这里有两个东西我们是必须要知道的，元素的值，集合的标号，一个元素仅可能同时存在于一个集合中，元素对集合是多对一的关系，这么看来我们可以用一个健值对的结构来表示并查集，Map 是肯定可以，但是如果对元素本身没有特定要求的话 相信到这里，你心里还是有存留一堆问题，不急，我们接着看。 index 表示）所在的集合，但是这里有一个问题就是一个集合合并到另一个集合中，我们是不是需要把集合中所有的元素对应的值都更改掉，其实是不需要的，举个例子你就理解了： {0,1,2}, {3,4}, { 有一个路径压缩的思路，还是上面的例子，上面的例子我们最后得到的是一个长长的搜索链： 1 -> 2 -> 3 -> ... -> n 优化的思路就是让这个链变短，如果我们 find(1) 的话，到最后我们可以找到 ，这个优化主要是考虑树的深度，合并的时候需要将深度小的树连到深度大的树上面去，因为这个优化对时间的影响并没有路径压缩这么大，因此这里跳过，有兴趣可以了解一下，对于一般的问题，使用路径压缩就完全够了。
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