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OLAP在线分析引擎介绍及应用场景

核心原理: 1. 多维数据模型: OLAP的核心是一个多维数据模型,通常体现为数据立方体(Data Cube)。数据立方体由维度(Dimensions)、层次(Levels)和度量(Measures)组成。维度代表分析的角度,如时间、地理位置或产品类型;层次则提供了维度内的粒度细化,如年、季度、月;度量是分析的具体数值,如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存: 为了加快查询速度,OLAP引擎通常采用预计算(Precomputation)策略,通过预先计算并存储可能的查询结果(如聚合数据),减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建,其中汇总数据被提前计算并存储起来,以便快速响应查询。 3. MPP架构(Massively Parallel Processing): 许多现代OLAP引擎采用MPP架构,如Apache Kylin和ClickHouse,这种架构中,数据分布在多个节点上,每个节点独立处理自己的数据部分,然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性,能够处理PB级别的数据集,并保持高性能。 4. 列式存储: 与传统的行式存储相比,OLAP引擎常采用列式存储,这种存储方式特别适合于数据分析场景,因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量,并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎: 一些OLAP引擎,如ClickHouse,采用了向量化执行引擎,这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理,从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩: 为了提高数据访问速度,OLAP引擎使用高效的索引结构,如稀疏索引和B树,以及数据压缩技术,减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理: 随着技术的发展,一些OLAP引擎如Apache Druid,专注于实时或近实时分析,能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析,满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力,支撑企业决策和业务洞察。

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微信力推搜一搜,培养用户微信搜索习惯,搜一搜直接给红包

微信搜一搜在6.6.0版本中,终于从实验室功能升级为固定功能,不再是一个实验产品,也不可以关闭该功能了。从产品的演化来看,微信强化了搜一搜的功能,全力在推动微信应用内搜索。 之前搜一搜功能一直处于微信顶部,入口较深,而现在在朋友圈的位置,极大程度上把搜一搜功能又进一步强化了。 基于微信的海量信息和大数据社交互动以及优质的信息检索和分发技术,微信搜索必将能为用户提供更为精准的搜索内容,使用户在移动端获取信息的速度、内容质量更高效。 同时搜一搜主要展现或者优先展现的是小程序,这简直是为小程序推广注入了一剂强心剂

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