OLAP数据库图片ClickHouseClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎，真正的列式数据库管理系统。
OLAP数据库初探 |0x00 OLAP简介 OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”，与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。...有感于此，关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念，认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决，并作为一类单独的产品，与OLTP区分开来。...可以说，OLAP的核心特点是“多维”，OLAP技术也可以称之为“多维度数据分析工具”。...|0x01 OLAP的特点 Codd提出了关于OLAP的12条准则： 1：Multidimensional conceptual view OLAP 模型必须提供多维概念视图； 2：Transparency...有点类似于“蒙代尔不可能三角”，目前没有一个引擎能够在数据量、灵活性和速度上做到完美统一，针对不同的场景，每种数据库的使用范围不同。
大多数 OLAP 系统的核心，OLAP 多维数据集是一个基于数组的多维数据库，与传统的关系数据库相比，它可以更快、更高效地处理和分析多个数据维度。...关系数据库表的结构类似于电子表格，以二维、逐列的格式存储各个记录。数据库中的每个数据“事实”都位于两个维度（行和列）的交集处，例如区域和总销售额。...SQL 和关系数据库报告工具当然可以查询、报告和分析存储在表中的多维数据，但随着数据量的增加，性能会降低。并且需要大量的工作来重新组织结果以专注于不同的维度。 这就是 OLAP 多维数据集的用武之地。...HOLAP HOLAP 或混合 OLAP 尝试在单个 OLAP 体系结构内创建关系数据库和多维数据库之间的最佳分工。关系表包含大量数据，OLAP 多维数据集用于聚合和推测处理。...此外，其复杂的架构通常需要更频繁的更新和维护，因为它必须存储和处理来自关系数据库和多维数据库的所有数据。出于这个原因，HOLAP 最终可能会变得更加昂贵。
目前主流的OLAP数据库计算层架构有Master-Slave和Master-Master两种形态，但大多数选择的是Master-Slave架构，Master-Slave有助于控制流和计算流的分离，更简单的部署方式...（Master集成元数据）等优势，下面是关于各个数据库或数据仓库产品的调研结果。...GreenPlumGreenPlum是share-nothing架构的分布式数据库，计算层架构分为Master Servers和Segment Servers，Segment Servers是实际的计算节点...他对底层的存储系统解耦，不像数据库要求那么严格，不同的底层存储都可以联合查询。图片图片上图是impala整体的架构图，可以简单的把impala集群看成三种角色服务。
OLTP 概念 OLTP(OnLine Transacion Processing)，是传统关系型数据库的主要应用，主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易等。...我们日常开发中，用到比较多的就是 OLTP 类型的数据库，而通常我们说的 sql 的执行时间，即可以理解为 OLTP 响应时间。...OLAP 概念 OLAP(OnLine Analysis Processing)，具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效。...OLAP的特点是交易量相对较低。查询通常非常复杂并涉及聚合。OLAP应用程序被数据挖掘技术广泛使用。在OLAP数据库中有聚合的历史数据，存储在多维模式(通常是星型模式)中。...这些场景显然 OLAP 更适合。
OLTP 和 OLAP 的基本区别在于 OLTP 是一个在线数据库修改系统，而 OLAP 是一个在线数据库查询回答系统。...OLAP 数据库中的表未规范化。IntegrityOLTP 数据库必须维护数据完整性约束OLAP 数据库不会被频繁修改。因此，数据完整性不受影响。 OLTP的定义 OLTP 是一个在线事务处理系统。...OLTP 系统成为 OLAP 的数据源。 OLAP的定义 OLAP 是一个在线分析处理系统。OLAP 数据库存储 OLTP 输入的历史数据。它允许用户查看多维数据的不同摘要。...使用 OLAP，您可以从大型数据库中提取信息并对其进行分析以制定决策。 OLAP 还允许用户执行复杂的查询以提取多维数据。...OLTP 数据库中的表必须进行规范化（3NF），而 OLAP 数据库中的表可能未进行规范化。
在线分析处理 (OLAP) 使用复杂的查询来分析来自 OLTP 系统的汇总历史数据。 什么是 OLTP？ OLTP 系统在数据库中捕获和维护事务数据。...每个事务都涉及由多个字段或列组成的单个数据库记录。示例包括银行和信用卡活动或零售结账扫描。 在 OLTP 中，重点是快速处理，因为 OLTP 数据库经常被读取、写入和更新。...什么是 OLAP？ OLAP 对从 OLTP 数据库和其他来源聚合而成的大量历史数据应用复杂查询，用于数据挖掘、分析和商业智能项目。在 OLAP 中，重点是对这些复杂查询的响应时间。...OLAP 数据库和数据仓库使分析师和决策者能够使用自定义报告工具将数据转化为信息。OLAP 中的查询失败不会中断或延迟客户的事务处理，但会延迟或影响商业智能洞察的准确性。...ETL：连接OLTP和OLAP的力量 来自一个或多个 OLTP 数据库的数据通过称为提取、转换、加载 (ETL) 的过程被摄取到 OLAP 系统中。
OLAP与OLTP介绍 OLAP(OnLine Analytical Processing) Online analytical processing (OLAP) is a system for performing...在线事务处理（OLTP）使大量人员通常通过Internet实时执行大量数据库事务。 例如 从ATM机到店内购买再到酒店预订，OLTP系统是我们日常交易的基础。...B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，，而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。...，例如OLAP应用场景。...综上列存储的数据库更适合OLAP，行存储的数据库更适合OLTP
Model ) 数据仓库设计 ( Data Warehousing design ) 数据维度 : 数据库 ( DB ) 是二维表 , 是关系模型 数据仓库 ( DW ) 是多维表 , 是多维模型 二...、OLAP 联机分析处理 引入 ---- OLTP ( On-Line Transaction Processing ) 联机事务处理 , 不能满足用户对 数据库 “查询” 和 “分析” 的需要 , 主要是...SQL 的简单查询 不能满足用户 “分析” 需要 ; OLAP 引入 : 管理者 “决策分析” 需要对 关系数据库 进行大量 查询 , 计算 , 才能得到结果 , 简单查询不能满足 用户需求 , 因此引入...与 OLTP 区别 : OLTP ( On-Line Transaction Processing ) 联机事务处理 : 对数据库 增删查改操作 , 以 数据库 为基础 ; OLAP ( On-Line...综合数据 , 都是来自与 OLTP 数据库 , OLTP 数据库为 OLAP 数据体提供底层数据支持 ; 数据预综合处理 : OLAP 数据 比 OLTP 数据 多一步 多维化 ( 预综合处理 ) 操作
OLAP概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，通过对数据大量分析，得出分析报告，提供决策支持，其侧重数据分析能力，比喻说用户行为分析。...OLAP/OLATP对比 OLAP 功能型分类 ROLAP: 关系型OLAP 特点：基于原始数据灵活的查询分析，但是其性能差 代表：Hive、Spark、Impala、Presto、Clickhouse...、Hologres MOLAP: 多维型OLAP 特点：基于预聚合数据分析，性能高，灵活性差 代表：Kylin、Druid HOLAP: 混合型OLAP 混合型OLAP同时具有ROLAP、MOLAP的特点...OLAP 选择 在当前面对大数据量、低延时、灵活查询的场景下，没有一个OLAP引擎能够完全满足所有场景，需要根据特定的场景做tradeoff. ----
时序型数据的实时OLAP分析：a.明细数据产生速率快b.原始数据量大，以简单（sum/count/min/max）为主，c.去重指标不多（1~2个）doris1、运维成本低，无外部依赖，部署简单。...多维过滤场景下性能较低2、同时负责数据导入, compaction, 查询, 这些操作之间会相互影响基于MPP高性能计算，提供灵活高的分析（主要依靠现场计算）：a.明细查询b.主键更新的场景c.百毫秒的高性能灵活d.OLAP...二、行业情况调研公司业务特点引擎使用阿里查询场景丰富、规模大、服务内部也对外提供云服务自研OLAP引擎为主、基于MPP架构和自研存储系统支持需求闭源。...典型系统：Doris腾讯查询场景丰富、大业务线有自己的OLAP团队；开源和自研OLAP都有不同业务线采用、典型系统：Clickhouse、PivotEngine（广点通自研OLAP引擎）头条查询场景集中
国产数据库-HTAP-MatrixOne的OLAP技术特性 MatrixOne是矩阵起源数据库创业公司打造的开源超融合异构数据库，能同时灵活支持OLTP、OLAP等不同工作负载。...下面学习下其关于OLAP方面的技术特性。 1、优化器 为减少IO采用的技术特性：1）列裁剪；2）谓词下推；3）谓词推荐；3）Runtime filter 列裁剪：当然基于列存，扫描时，仅扫描需要的列。...比如GreenPlum数据库，它的列存是AOCO，列存读取时会将扫描所有记录，并不会在列存上进行过滤，过滤操作在SeqScan算子这一层。这样的话，大大增加了IO的代价。
不同的是，OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作，强调事务性。...ROLAP的体系结构如下图，其中包含了数据库服务器、ROLAP服务器和前端工具。...同时因为它仅将聚合信息存储在OLAP服务器上, 而详细记录保留在关系数据库中。因此, 不会保留详细记录的重复副本，平衡了磁盘空间需求。...原生集成了 Hive、Hbase 和关系型数据库。...3.Clickhouse ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。
OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala...简介 说起 OLAP 要追溯到 1993 年。...不同的是， OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作，强调事务性。...传统OLAP根据数据存储方式的不同分为ROLAP（relational olap）以及MOLAP（multi-dimension olap） ROLAP 以关系模型的方式存储用作多为分析用的数据，优点在于存储体积小...做为分布式数据库，拥有良好的线性扩展能力。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。...ROLAP（关系型 OLAP）： ROLAP 系统将数据存储在关系数据库中，并使用关系代数来处理 OLAP 查询。这种方法可以实现更大的可扩展性和灵活性。...结论 Hive 等面向 OLAP 的数据库对于处理复杂且长时间运行的大数据分析查询至关重要。这些数据库为组织和分析大量数据提供了强大的解决方案，使企业能够做出明智的决策并获得有价值的见解。...面向 OLAP 的数据库的另一个好处是能够实现高效的数据处理。通过利用并行执行和分布式计算，这些数据库可以处理大量数据并及时执行复杂的查询。...面向 OLAP 的数据库为决策者提供有效进行数据分析所需的工具。借助这些数据库，企业可以发现隐藏的模式和趋势、发现机会并做出数据驱动的决策。
Druid：实时处理时序数据的OLAP数据库 整个数据分析的基础架构通常分为以下几类。 （1）使用Hadoop/Spark 的MR 分析。...（5）将数据源进行流式处理，对接分析数据库，例如Druid、Vertica 等。 Druid 的三个设计原则 在设计之初，开发人员确定了三个设计原则（Design Principle）。...Druid 的应用场景 从技术定位上看，Druid 是一个分布式的数据分析平台，在功能上也非常像传统的OLAP系统，但是在实现方式上做了很多聚焦和取舍，为了支持更大的数据量、更灵活的分布式部署、更实时的数据摄入...，Druid 舍去了OLAP 查询中比较复杂的操作，例如JOIN 等。...相比传统数据库，Druid 是一种时序数据库，按照一定的时间粒度对数据进行聚合，以加快分析查询。 本文选自《Druid实时大数据分析原理与实践》。 ----
OLAP 数据库存储的是 OLTP 输入的历史数据。可以允许用户查看不同纬度的数据。使用 OLAP，我们可以从大型数据库中提取信息并进行分析来做决策。...OLAP 还允许用户执行复杂的查询以提取多维数据。在 OLAP 中，即使事务在中间过程中失败，也不会损害数据完整性，因为用户使用 OLAP 系统只是从大型数据库中检索数据进行分析。...OLAP 中的事务很长，因此需要花费更多的时间以及更大的空间。与 OLTP 相比，OLAP 中的事务较少。甚至 OLAP 数据库中的表也可能不规范。...OLAP 的示例如下： 公司可能会将9月的手机销售与10月的销售进行比较，然后将这些结果与可能存储在另一个位置不同数据库的数据进行比较。...对比 比较基准 OLTP OLAP 目标 数据处理 数据分析 基本 在线交易系统，管理数据库修改 在线数据检索和数据分析系统 操作 主要操作是插入，更新和删除 提取多维数据以进行分析，并做出决策 原始数据
1.OLAP分类 2.OLAP常见的一些操作 1.上卷（Roll Up）/聚合：选定某些维度，根据这些维度来聚合事实，如果用SQL来表达就是select dim_a, aggs_func(fact_b
OLAP 与 DSM：OLAP 的查询模式一般是同时查很多对象的几个属性。...列存数据库等就是面向 OLAP 的，因此，列式存储在大数据时代这种分析型场景中火了一把，如数据仓库 HBase。 NSM 不适用于 OLAP，因为会额外读取很多不需要的列。...在实际场景中，往往 OLAP、OLTP 是同时存在的，一种解决方案是，将数据分为冷热数据，新到达的数据放在内存数据库 Redis 中，以支持 OLTP。...这样，需要在系统中部署两套系统，一套 OLTP 数据库，一套 OLAP 数据库。那么能不能用一个数据库来同时支持这两种场景呢？这种数据库就叫做 HTAP DBMS。...一种构造 HTAP DBMS 的方式就是分别针对新旧数据构建两套引擎，一套负责 OLTP，一套负责 OLAP，相当于将关系数据库和列存数据库进行结合。
所以说，对分析师而言，为什么OLAP更快更好用的原因已经呼之欲出了。 万物道理相通，数据库和人生也有共同之处。打工人做副业都明白应该这个道理：不要拿你的业余(爱好)去挑战别人的专业(饭碗)。...再说说实操 很多数据分析师容易把OLAP和某一种数据库画上等号，得出类似于clickhouse比pgsql强这种结论。这很正常，毕竟数据分析师不是DBA，这种东西不需要知道太多。...前面已经说过了，OLAP和OLTP是在不同的场景上的应用。实际对企业而言，OLAP和OLTP两种常见都需要的，那么我们在采购数据库产品的时候岂不是要选择两种？...不，这代价太大了，我们希望的选择的是，既擅长OLAP又擅长OLTP的数据库。虽然听起来这不是既要又要的典型离谱发言么，但实际上还真的是有需求的地方就有市场，有市场的地方就有勇士愿意尝试一下。...postgresql，是一专多长的全栈数据库，天生就是HTAP，完美符合了既要OLAP又要OLTP的需求。
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