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...6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建...一、OLAP简介 说起 OLAP 要追溯到 1993 年。...，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型。...做为分布式数据库，拥有良好的线性扩展能力。
本文将对Doris和ClickHouse进行技术选型对比，帮助大家了解它们的特点和适用场景。 1️⃣起源与背景 Doris： 最初由百度大数据部研发，名为百度Palo。...专为OLAP场景设计，特别适合大宽表和数据聚合查询。 在Yandex内部广泛应用于各种大数据分析场景。 2️⃣运维 Doris： Doris提供了简洁的运维体验。...ClickHouse： ClickHouse同样采用了MPP架构和列式存储格式，专注于OLAP场景的优化。 支持多种表引擎和数据复制功能以应对不同的数据存储和处理需求。...这些特点使得在选择数据库时需要根据具体业务场景进行权衡考虑。 6️⃣存储与数据模型 Doris： 采用列式存储，支持向量化执行引擎，能够高效地处理批量数据操作。...综上所述，Doris和ClickHouse都是基于MPP架构的高性能数据库系统，各自具有独特的优势和适用场景。
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。
直播时间 直播时间：1月9日（本周四）15:00-16:00 直播主题：《多场景数据库选型，中小企业数据库选型必看》 直播亮点 ①超高性能：解决热点数据高并发性能瓶颈、快速应对业务突发高峰 ②数据保障：...数据无损恢复、层层加密防护数据安全 ③弹性扩展：不停机一键扩容，确保数据迁移、均衡和路由切换无忧 技术的迭代与革新，不仅为企业发展开辟了新路径，同时也带来了诸多数据库选型、运维管理、架构部署等挑战。...本期直播将聚焦中小企业技术痛点，分享TDSQL单机版与MongoDB等数据库产品的能力优势，从不同场景维度分享业内优选实践案例，助力企业破解技术难题，加速数字化转型进程，共同探索降低运营成本、提升市场竞争力的新思路
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。...我挑了三款存储模式完全不同的数据库， 来对比一下它们的特点。 Mysql: 一款关系型数据库。 由于有RedoLog，UndoLog的存在, 支持事务，数据落地比较可靠。...Redis: 一款读写性能都很卓越的NoSql内存数据库。...LevelDB: 一款写性能卓越的NoSql数据库。...这意味着，我们必须在开服期间，就要从数据库加载所有游戏数据到游戏进程。之后只需要操作进程内数据即可。 在不考虑数据安全的情况下，甚至我们都不需要数据库。
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。...高性能：与关系型数据库相比，NoSQL 数据库针对特定的数据模型和访问模式做了优化，进一步提升了性能。...以下是一些知名的 NoSQL 数据库类 键值数据库 键值数据库成对存储数据，每个记录包含一个唯一 id 和一个值。这类数据库提供了灵活的存储结构，因为值中可以存储任意数量的非结构化数据。...内存键值数据库 不同于基于磁盘的数据库，这类数据库的数据主要保存在内存中。通过减少磁盘访问实现最小响应时间。由于所有数据都存储在内存中，在进程或服务器出现故障时，内存数据库有丢失数据的风险。...分类账数据库 分类账数据库以日志为基础，日志中记录了与数据值相关的事件。这类数据库存储用于验证数据完整性的数据更改操作。
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
本白皮书阐述了内存数据库的概念，梳理了内存数据库的发展历史和核心属性，分析了在电商、直播和电信行业的典型应用场景，并对主流的内存数据库进行了介绍和对比，从技术和管理两个角度提出了产品选型和硬件选型建议，...事务支持方面，大部分的关系型内存数据库称可以支持 ACID，但都需要在性能上作出妥协。 - 内存数据库选型建议 - 技术服务于业务，内存数据库的选型应首先遵循业务场景的需求。...在做内存数据库的选型前，建议先梳理业务需求并进行量化；再将核心数据应用特性映射成数据库技术要求；最后按筛选出的技术要求进行选型。...1).技术因素 按照技术要求进行内存数据库选型时，可主要考察业务的性能、一致性要求和 SQL 兼容性三个因素。 业务是否有很高的性能要求？...2).非技术因素 上述选型方法主要考量的是技术因素，除此以外还可以结合实际情况，引入一些其他维度的考量，进行综合评估，最终挑选出适合的产品。包括但不限于以下维度： 生态成熟度。
为了不辜负老朋友的信任，我决定写一期关于数据库选型的文章。 先说一下这个问题的背景。放在20年前，选一个数据库似乎不是啥难题，因为可选项太少了。...可是在20年后的今天，选一个合适的数据库就变得不那么容易了，因为啥呢？可选项太多了。不算外国的数据库产品，光是国产数据库就有上百种之多，怎能不叫人乱花渐欲迷人眼呢。...下面是2021年5月最新的数据库排名，先不用关注分数和排名，只看参与排名的数据库数量是不是就有点眼花缭乱了。...◆业务类型 ●业务处理（OLTP） ●数据仓库（OLAP） ●HTAP混合型数据库 ◆数据规模 ●初期规模 数据库初始导入时的数据量。...技术文档是否全面公开，社区论坛是否完善，既存客户数量，既存技术者数量等） ●扩展能力（ Share Everything、Share Storage、Share Nothing 等） 以上只是简单的列出了在数据库选型时需要考虑的几个点
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. ----
本白皮书阐述了内存数据库的概念，梳理了内存数据库的发展历史和核心属性，分析了在电商、直播和电信行业的典型应用场景，并对主流的内存数据库进行了介绍和对比，从技术和管理两个角度提出了产品选型和硬件选型建议，...事务支持方面，大部分的关系型内存数据库称可以支持 ACID，但都需要在性能上作出妥协。 7.内存数据库选型建议 技术服务于业务，内存数据库的选型应首先遵循业务场景的需求。...在做内存数据库的选型前，建议先梳理业务需求并进行量化；再将核心数据应用特性映射成数据库技术要求；最后按筛选出的技术要求进行选型。...1).技术因素 按照技术要求进行内存数据库选型时，可主要考察业务的性能、一致性要求和 SQL 兼容性三个因素。 业务是否有很高的性能要求？...2).非技术因素 上述选型方法主要考量的是技术因素，除此以外还可以结合实际情况，引入一些其他维度的考量，进行综合评估，最终挑选出适合的产品。包括但不限于以下维度： 1）生态成熟度。
来源：keakon的涂鸦馆 ， www.keakon.net/2018/07/13/key%20/%20value%20数据库的选型 引言 一直以来在我的观念中，key/value 数据库就三种选项：...我一想 TiKV 和 Pika 等很多 key/value 数据库都选用了 RocksDB，应该是比较靠谱的，于是就选它了。 接着就发现这东西的编译依赖有点多。...传统的关系型数据库大多是使用 B+ 树，这种数据结构可以很快地进行顺序读写，也能以 O(log(N)) 的时间复杂度来进行随机读，但不适合随机写（会导致 B+ 树重新调整平衡，造成写放大）。...此外，L0 变大也会影响打开数据库的耗时，因为需要读取到内存中。 FIFO FIFO 严格来说不算是合并策略，它的做法是所有的数据都放在 L0，当数据量达到上限时，就把最老的 SST 删掉。...虽然空间占用比 RocksDB 要高一些（大概 10%），但是打开数据库的速度却要快几倍，也许是只需要加载 key 的原因。
概述 memcache 和 redis 是目前使用频率最高的两个缓存服务器的选型，各公司也常常在面试中问到二者的区别。...但是，业务服务一定需要注意的是在重启后 redis 中的数据可能是与后端数据库中的数据不一致的。 因此，通常只有只读场景，或者允许短时间不一致的业务场景，可以尝试开启 redis 的持久化功能。...一旦不可用，即相当于 cache miss，通过直接从后端数据库服务器读取数据是完全可以接受的。
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