2、当我们必须从源集中的多个记录或前N个或后N个记录中选择最新记录时,这将非常有用。
这是SAP HANA曾经反击的文章,今天再次翻出来阅读觉得意味深远。由于过于技术对于两家到底谁优谁劣一直没有定论,不过从SAP HANA问世起至今,SAP和Oracle的战火就从未停止过。 这段时间以来,Oracle 一直试图传播有关 SAP HANA 的负面消息,而且有愈演愈烈的趋势,这真让人难以置信。对此,SAP 的传统做法是走正道,只对这类消息做正面回应。Oracle 所传播的信息几乎是百分之百错误的,他们的目的只有一个,就是保护其现有的营业收入。您只要回顾一下 Oracle 在过去 10 年中对云计
🍅 作者:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 (优质好文持续更新中……)✍ 目录 一、kudu介绍 二、基础概念 三、设计架构 四、数据存储结构 五、表设计 六、注意事项 ---- 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性:它可以商用硬件上运行,可横向扩展,并支持高可用性操作。
HANA数据库可以存储ROW TABLE(行表)和COLUMN TABLE(列表),分别适用于不同的场景。
生产者创建消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中,生产者可能被称为发布者 或 写入者。
简单的方法是两者都做,例如以柱状和行状两种格式存储数据。通过这种方式,用户可以访问其中之一,或者其他更有意义的。当然,这个选择是有代价的。在这种情况下,数据需要存储两次——将优点和缺点结合起来。
Hey, 宝藏们!猫头虎又回来啦!🐯 最近,我发现很多小伙伴都在搜索“PostgreSQL 数据分区”,“PostgreSQL 分区优化”等关键词。数据分区是如何提高查询性能的神奇力量?让我们一起深入探索《PostgreSQL数据分区:原理与实战》吧!
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作. (1.) 表空间及分区表的概念 表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间。 分区表: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表。 ( 2).表分区的具体作用 Oracle的表分区功能通过改善可管理性、性能和可用性,从而为各式应用程序带来了极大的好处。通常,分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高。此外,分区还可以极大简化常见的管理任务,分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统的关键工具。 分区功能能够将表、索引或索引组织表进一步细分为段,这些数据库对象的段叫做分区。每个分区有自己的名称,还可以选择自己的存储特性。从数据库管理员的角度来看,一个分区后的对象具有多个段,这些段既可进行集体管理,也可单独管理,这就使数据库管理员在管理分区后的对象时有相当大的灵活性。但是,从应用程序的角度来看,分区后的表与非分区表完全相同,使用 SQL DML 命令访问分区后的表时,无需任何修改。 什么时候使用分区表: 1、表的大小超过2GB。 2、表中包含历史数据,新的数据被增加都新的分区中。 (3).表分区的优缺点 表分区有以下优点: 1、改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度。 2、增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用; 3、维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可; 4、均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能。 缺点: 分区表相关:已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能。 (4).表分区的几种类型及操作方法 一.范围分区: 范围分区将数据基于范围映射到每一个分区,这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。这种分区方式是最为常用的,并且分区键经常采用日期。举个例子:你可能会将销售数据按照月份进行分区。 当使用范围分区时,请考虑以下几个规则: 1、每一个分区都必须有一个VALUES LESS THEN子句,它指定了一个不包括在该分区中的上限值。分区键的任何值等于或者大于这个上限值的记录都会被加入到下一个高一些的分区中。 2、所有分区,除了第一个,都会有一个隐式的下限值,这个值就是此分区的前一个分区的上限值。 3、在最高的分区中,MAXVALUE被定义。MAXVALUE代表了一个不确定的值。这个值高于其它分区中的任何分区键的值,也可以理解为高于任何分区中指定的VALUE LESS THEN的值,同时包括空值。 例一: 假设有一个CUSTOMER表,表中有数据200000行,我们将此表通过CUSTOMER_ID进行分区,每个分区存储100000行,我们将每个分区保存到单独的表空间中,这样数据文件就可以跨越多个物理磁盘。下面是创建表和分区的代码,如下: CREATE TABLE CUSTOMER ( CUSTOMER_ID NUMBER NOT NULL PRIMARY KEY, FIRST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, LAST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, PHONE VARCHAR2(15) NOT NULL, EMAIL VARCHAR2(80), STATUS CHAR(1) ) PARTITION BY RANGE (CUSTOMER_ID) ( PARTITION CUS_PART1 VALUES LESS THAN (100000) TABLESPACE CUS_TS01, PARTITION CUS_PART2 VALUES LESS THAN (200000) TABLESPACE CUS_TS02 ) 例二:按时间划分 CREA
1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作.
HBase应用场景非常广泛;社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看;张少华同学本篇主要讲HBASE最重要的一个基础知识,rowkey的涉及,非常赞!大力推荐! 社区系列文章: 新数仓系列:HBase关键能力和特性梳理 HBase 和 Cassandra的浅谈 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) HBase由于其存储和读写高性能,在实时查询中越来越发挥重要的作用,但是由于其属于NOSQL数据库类型,对于关系型数据并不适用。HBase查询只能通过其rowkey来查询(我们可以认为是HBa
常常和分区一并提及的概念是复制,分区通常与复制结合使⽤,使得每个分区的副本存储在多个节点上。这意味着,即使每条记录属于⼀个分区,它仍然可以存储在多个不同的节点上以获得容错能⼒。分区在许多技术或框架中都有体现,例如MQ中topic下的分区消息实现,如kafka中的partion、rocketmq中的queue等;例如SQL/NoSQL中分区数据储存实现,如ElascticSearch中的Shards分片、MySQL中的分表等。
HBase的设计思想主要是LSM。参见【Flink】第十四篇:LSM-Tree一般性总结。而LSM存储引擎的主要设计思想就是不断的将内存的有序存储结构flush到磁盘,这时候会在磁盘形成一个个的小的文件,如果每次都去做新文件和旧文件的合并,这显然是没必要,并且低效的。
数据分区(也称为分片)是一种将大型数据库(DB)分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程,以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
通常来说,数据系统在分布式系统中会有三级划分:数据集(如 Database、Bucket)——分片(Partition)——数据条目(Row、KV)。通常,每个分片只属于一个数据集,每个数据条目只属于一个分片。单个分片,就像一个小点的数据库。但是,跨分区的操作的,就要复杂的多。
ClickHouse中的MergeTree是一种特殊的表引擎,它基于日志结构合并树(Log-structured Merge Tree,简称LSM Tree)的存储原理,用于高效地处理大规模的分布式数据。
范围分区是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区,例如:user表过于庞大时,将user表根据一周7天分成7个分区。
对于超大容量的表存储来说,MySQL支持分区表设计,可以按某一字段进行按范围 (Range)、按值列表(List) 或按散列算法(Hash) 等方法进行分区。
表可以按range,hash,list分区,表分区后,其上的索引和普通表上的索引有所不同,Oracle对于分区表上的索引分为2类,即局部索引和全局索引,下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。 局部索引local index
用生产者客户端 API 向 Kafka 生产消息,用消费者客户端 API 从 Kafka 读取这些消息。
列表分区能把几种不同的数据整合在一个分区里,列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
为了简化数据库大表的管理,例如在数据仓库中一般都是TB级的数量级.ORACLE8以后推出了分区选项.分区将表分离在若于不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑元限膨胀的大表,组大表在物理一级的可管理性.将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。 分区的优点: 1、 增强可用性:如果表的一个分区由于系统故障而不能使用,表的其余好的分区仍可以使用; 2、 减少关闭时间:如果系统故障只影响表的一部份分区,那么只有这部份分区需要修复,矿能比整个大表修复花的时间更少; 3、 维护轻松:
“ 数据的价值已经超越了传统企业广泛认同的价值边界,海量数据的存储将是企业所面临的的挑战。HBase正是这种背景下的产物,用以存储海量数据的,支持高并发、高性能、高可用、可伸缩、列存储等特性”
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念,其实在不影响性能的情况下,我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下,受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展,本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇:Mysql分库分表(1) --- 概念篇
对大数据集或非常高吞吐量,仅复制还不够,还需将数据拆分成为分区(partitions),也称分片(sharding)1。
在实际项目中,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:SAP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在半分钟以上。在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟。鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议。
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
Apache Kudu is an open source distributed data storage engine that makes fast analytics on fast and changing data easy.
之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过,HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成:
正文部分 SAP HANA处理大量数据速度快的机制理解 1:HANA使用列存储的数据管理优化数据存取 从列去读取数据库表,其他忽略 2:对于内存和CPU之间的访问速度差异,增加内核,压缩数据 3:使用列存储技术高效利用CPU的缓存。 行存储数据的读取方式容易造成内存的数据读取及高速缓存的丢失 4:利用新型CPU预读取的技术夹克数据的读取 就是读取一个缓存数据的同时,预读另一个缓存数据。 HANA采用了行列混合的存储模式 即在单一数据库系统中,能支持两种不同的数据存储模式。 传统意义上数据库表是一个二维表,由
随着表的不断增大,对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表,可通过把它的数据分成若干个小表,从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表,我们称为一个单个的分区。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key,其中Range比较常用:
分区表使用与查询频繁而更新数据不频繁的情况,不过要记得加全局索引,而不加分区索引,分区类型:分区分为范围分区、列表分区、HASH分区、组合分区四种,用了分区表,查询时就定位到对应的区,而不用全表,所以查询效率比普通表好,当然有很多细节,还是建议看《收获,不止sql优化》一书
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
分区表通过对分区列的判断,把分区列不同的记录,放到不同的分区中。分区完全对应用透明。Oracle的分区表可以包括多个分区,每个分区都是一个独立的段(SEGMENT),可以存放到不同的表空间中。查询时可以通过查询表来访问各个分区中的数据,也可以通过在查询时直接指定分区的方法来进行查询。
前面几篇讲了SAP HANA XS JavaScript(JS)的基础内容和相应API,这篇讲一下JavaScript如何与后台交互,此篇讲存储过程(Procedures)。
这是我在一个外文网站上看到的一篇博文,作者通过50行代码写出了区块链的简化版本.麻雀虽小,但是五脏俱全.我觉得通过实践,这是了解区块链的一个好的方式.于是我将代码实现了下.并且通过这篇文章,说说我读这个代码的时候的思路. 在这串代码里我们主要使用了两个库.这两个库都是python里边自带的,一个是hashlib,这个库里边提供了主要的摘要算法.比如MD5和SHA等.另外一个库是datatime模块.这个模块是python里提供时间日期的模块.在区块链里边,每个区块都需要储存一个时间戳(也就是当前的时间)和一
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不得不说,在数据库层面的连接类型话题,已经是一个老生常谈的话题了。(文章中有些错别字,还是感觉重新编辑一下发送比较好)
分析用例几乎只使用查询表中列的子集,并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列,并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式,因为它主要针对分析用例。
实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢?
hbase是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
分片集群是将多个Redis主从结构联合起来,每个主从结构具有一个主实例和多个从实例。Redis的分片集群可以在数据量不断增大的情况下进行水平扩容,将键值放在指定的实例中,以此来降低系统对单主节点的依赖,从而提高Redis服务的读写性能。分片集群的结构图如下。
Hbase查询单一数据采用的是get方法,写入数据的方法为put方法(可在回答时说些具体的实现思路)
一、前言 企业内容管理(EnterpriseContent Management,ECM)系统是一种管理非结构化内容的系统,传统代表为EMC Documentum或IBM Filenet等ECM解决方案。随着大数据技术的越发普及,越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。一般来说,用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类,包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。 其中,HDFS方案主要面向数据归档,对大量打成大包的文
2)无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列;
在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗。大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录)。
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