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  • 列式数据库

    千次阅读 2018-02-27 21:15:51
    列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生。 简单来说: 行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。 列式数据库把一列...

    行式数据库是按照行存储的,行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。像SQL server, Oracle, MySQL等传统的是属于行式数据库范畴。列式存储数据库以列为单位聚合数据,然后将列值顺序地存入磁盘。列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生。

    简单来说:

    行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。
    列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一列的数据,以此类推。

    列式存储的出现主要基于这样一种假设对于特定的查询,不是所有的值都是必需的。尤其在分析型数据里面,这种情形非常常见,因此需要选择一种更为合适的存储模式。

    列式存储结构与行式存储结构

    在这种新的设计中,减少I/O只是众多主要因素之一,还有其他的优点:因为列的数据类型是天生相似的,即便逻辑上每一行之间存在轻微的不同,但仍旧比按行存储的结构聚集在一起的数据更利于压缩,因为大多数算法只关注有限的压缩窗口。

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  • 列式数据库存储原理 据库存储原理 存储原理 列式数据库存储原理 列式数据库存储原理
  • 最早的商业列式数据库是在1995年发布的SybaseIQ,但是一直到1999年左右才慢慢稳定到能够投入生产环境。现在的大多数分析型数据库都是在2003-2005年从Postgresql分支出来的。其中尤其是Vertica为代表的列数据库已经在...
  • 列式数据库和向量化

    2021-02-25 00:54:43
    列式数据库有助于减少联机分析处理(OLAP)的负载,因为查询会涉及到列的一个子集,但这些列都有大量的行数。列式存储格式使我们可以采用一些基于每列的轻量级压缩算法(lightweightcompressionalgorithms)。向量化的...
  • 列式数据库与行式数据库

    千次阅读 2016-05-16 11:19:13
    什么是列式数据库? 列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库。卢东明认为数据库发展已经到了一个新阶段,数据库市场需要细分,行式数据库不再满足所有的需求,而有很多需求需要通过内存数据库和列式...

    什么是列式数据库?
    列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库。卢东明认为数据库发展已经到了一个新阶段,数据库市场需要细分,行式数据库不再满足所有的需求,而有很多需求需要通过内存数据库和列式数据库解决,列式数据库在数据分析、海量存储、BI这三个领域有自己独到。

    5 年内可能会发生以下变化:

      大多数数据仓库将以列模式存储

      大多数 OLTP 数据库将可能是内存数据库 (IMDB),或完全驻留在内存内

      大多数大型数据库服务器将通过集群方式进行横向扩展

      很多数据收集和报告问题将由没有任何形式图式的数据库解决。

    传统的行式数据库,是按照行存储的,维护大量的索引和物化视图无论是在时间(处理)还是空间(存储)方面成本都很高。而列式数据库恰恰相反,列式数据库的数据是按照列存储,每一列单独存放,数据即是索引。只访问查询涉及的列,大大降低了系统I/O,每一列由一个线程来处理,而且由于数据类型一致,数据特征相似,极大方便压缩。

      最后卢东明很务实的指出,没有万能的数据库,Sybase IQ也并非万能,只不过给DBA们的工具箱里提供更多的选择,DBA需根据自己的应用场景自行选择。

    在数据仓库领域,列式数据库和传统的行式数据库有何差别呢?
    列式数据库和行式数据库的拥护者均认为结合这两种技术的混合数据库是个不错的想法。

      行式数据库擅长随机读操作,列式数据库则更擅长大批量数据量查询,而混合数据库则试图同时包含这两种技术的优点,在灾难恢复(灾难恢复是在安全规划中保护企业免受重大负面事件影响的领域)环境中,数据要么按列式存储,要么按行式存储。

      我认为未来将是列式数据库的天下,行数据库和混合型数据库都将渐渐消亡,原因如下:数据增长速度很快,对存储设备(主内存和SSD)的需求也将不断上升,随着主内存和SSD中压缩列所占百分比的提高,列式数据库随机读的弱点反而变成了优点,这样列式数据库不管是应付联机事务处理,还是大批量更新或大型报表需要执行的复杂查询都能应付自如。对于更新操作而言,列式数据库和行式数据库在这方面已经没有多大差距了,因为大部分更新操作只会影响到一行中的一到三列(字段),同时,大部分更新操作影响的是最近的数据,因此主内存/SSD缓存中数据会越来越多。对于插入和删除操作而言,先在内存中快速更新索引,然后再写入磁盘,这意味着在I/O密集型情况下也不会有明显的性能下降。对在线备份而言,按列存储方法压缩数据后备份时间窗口将会更短。

      对今天的数据仓库而言,列式数据库的性能和传统行数据库相比,根本不在一个数量级上,列式数据库已经得到了广泛的认可和使用(Sybase IQ已经有十年历史,也出现了一些新兴列式数据库公司,如Vertica),数据库巨人Oracle也按捺不住,在其Exadata数据库机中也加入了按列存储选择,IBM则提供了一个列式专用设备,它可以确定什么数据该按列存储,什么数据该按行存储,然后将事务分流到相应的设备。

    列式数据库

    维基百科,自由的百科全书

    列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合与批量数据处理和即席查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合与小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。
    [编辑]描述

    数据库以行、列的二维表的形式存储数据,但是却以一维字符串的方式存储,例如以下的一个表:
    EmpId Lastname Firstname Salary
    1 Smith Joe 40000
    2 Jones Mary 50000
    3 Johnson Cathy 44000

    这个简单的表包括员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary).

    这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。虽然内存和硬盘在机制上不同,电脑的操作系统是以同样的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节”中,又操作系统写到内存或硬盘中。

    行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。

    1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;

    列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一列的数据,以此类推。

    1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000;

    这是一个简化的说法。

    列式数据库的代表包括:Sybase IQ,ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。

    Sybase IQ:知道IQ跟其它的关系型数据库相比,它的主要特征是什么?包括查询快、数据压缩比高、Load快,但是插入更新慢,不太适合数据老是变化,它是按列存储的。这时候你就知道它适做DSS(决策支持系统),数据集市,数据仓库,它不适合OLTP。适合OLAP。

    列式数据库的优点:
    数据压缩比高,正因为同一类型的列存储在一起。
    简化数据建模的复杂性。
    由于查询需要读取的blocks少,速度更快。
    BI的优秀选择。(BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。)

    列式数据库图解

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  • 行式数据库与列式数据库

    千次阅读 2017-08-02 09:16:32
    开发用了很久的Vertica,知道它是“列式数据库”但一直没有去研究过列式数据库的一些特性,现在来总结一下。 列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式...

    开发用了很久的Vertica,知道它是“列式数据库”但一直没有去研究过列式数据库的一些特性,现在来总结一下。

    列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。

    数据库以行、列的二维表的形式存储数据,但是却以一维字符串的方式存储,例如以下的一个表:

    EmpId Lastname Firstname Salary
    1SmithJoe40000
    2JonesMary50000
    3JohnsonCathy44000

    这个简单的表包括员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary).

    这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。虽然内存和硬盘在机制上不同,电脑的操作系统是以同样的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节”中,由操作系统写到内存或硬盘中。

    行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。

          1,Smith,Joe,40000;
          2,Jones,Mary,50000;
          3,Johnson,Cathy,44000;
    

    列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一列的数据,以此类推。

          1,2,3;
          Smith,Jones,Johnson;
          Joe,Mary,Cathy;
          40000,50000,44000;

      由于设计上的不同,列式数据库在并行查询处理和压缩上更有优势。而且数据是以列为单元存储,完全不用考虑数据建模或者说建模更简单了。要查询计算哪些列上的数据,直接读取列就行了。不像行式数据库,一行上有多列,尽管我们只需要分析某些列的数据,也要读取表上的全部数据(FTS为例)。比如说这句sql:”select a, b from table limit 100”, 列式数据库只需要读取a,b这两列前100行到内存中,而行式数据库则需要将前100行数据都读入内存中。显而易见,列式数据库的IO更高效。


      列存数据库是用来支持一部分数据仓库或集市的应用的。传统数据库做统计分析时的最大瓶颈就是在IO数据。所以列存的主要应用场景就是在99%的操作都是查询的应用,所有数据库更新的操作都是计划内的而不是随机的。列存的单条记录的增删改操作性能一般,甚至比行存数据库会差不少,但汇总查询超快。适合标准的星形模型结构,多维查询。

     

    传统的行式数据库,是按照行存储的,维护大量的索引和物化视图无论是在时间(处理)还是空间(存储)方面成本都很高。而列式数据库恰恰相反,列式数据库的数据是按照列存储,每一列单独存放,数据即是索引。只访问查询涉及的列,大大降低了系统I/O,每一列由一个线来处理,而且由于数据类型一致,数据特征相似,极大方便压缩。

     

    行式数据库擅长随机读操作,列式数据库则更擅长大批量数据量查询

     

    列式数据库优缺点

    列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生,它跟行式数据库相比当然也有一些前提条件和优缺点.

    列式数据库优点:

    极高的装载速度 (最高可以等于所有硬盘IO 的总和,基本是极限了)

    适合大量的数据而不是小数据

    实时加载数据仅限于增加(删除和更新需要解压缩Block 然后计算然后重新压缩储存)

    高效的压缩率,不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU.

    非常适合做聚合操作.


    缺点:

    不适合扫描小量数据

    不适合随机的更新

    批量更新情况各异,有的优化的比较好的列式数据库(比如Vertica)表现比较好,有些没有针对更新的数据库表现比较差.

    不适合做含有删除和更新的实时操作.

     

    下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然,如果能够把数据全放在内存中,那么使用内存数据库性能会更好。

    1. 在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据,要比读取全部数据更快.
    2. 当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并修改,而与行中的其他列无关。
    3. 当需要某行的多列数据的时候按行的数据组织方式更有效。当行中数据不是太多的情况下一次硬盘寻址就可以获得该行的所有数据。
    4. 在新增行数据的时候,如果各列都有值,那么按行的数据组织方式会更有效,因为只需要一次硬盘寻址就可以写入整行的全部数据.

    在实际应用中,面向行的数据存储架构更适用于OLTP-频繁交互事务的场景。面向列的数据存储架构更适用于OLAP-(如数据仓库)这样在海量数据((可能达到 terabyte规模))中进行有限复杂查询的场景。

     

    列式数据库的代表包括:[HANA], [Sybase IQ]],ParAccelSand/DNAAnalytics和 Vertica


    Vertica的底层存储实现和HBase的不一样。虽然都是叫按列存储,HBase是先将表格按行划分成块,在数据块内部才是按列存储;Vertica的存储比较灵活,它号称可以配置哪些列要放在一起存储,每列都分开就是最基本的按列存储,所有列都和在一起就是按行存储了,不过同一列的数据还是会放在一起。HBase,Cassandra本身只有存储能力,如果要做查询需要借助Hadoop这样的框架进行,Hive就是把查询都编译成Hadoop任务实现的。Hadoop的查询效率要比关系型数据库要低,主要是因为1)Hadoop为了保证容错,中间数据都要走一遍磁盘,IO开销大;2)Hadoop缺少查询优化引擎还有索引等优化机制。


    Vertica分析平台关键特性

    关于MPP的介绍可以参考我转载的一篇文章 SMP、NUMA、MPP体系结构介绍

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  • 列式数据库存储原理.pdf
  • 导语:随着大数据的发展,现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 正文: 行式数据库是按照行存储的,行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。像SQL server,Oracle,mysql等传统...

     

     导语:随着大数据的发展,现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。

    正文:

    行式数据库是按照行存储的,行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。像SQL server,Oracle,mysql等传统的是属于行式数据库范畴。

    列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生。

    数据库以行、列的二维表的形式存储数据,但是却以一维字符串的方式存储,例如以下的一个表:

    EmpId

    Lastname

    Firstname

    Salary

    1

    Smith

    Joe

    40000

    2

    Jones

    Mary

    50000

    3

    Johnson

    Cathy

    44000

    这个简单的表包括员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary).

    这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。虽然内存和硬盘在机制上不同,电脑的操作系统是以同样的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节”中,由操作系统写到内存或硬盘中。

    行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。

    1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;

    列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一列的数据,以此类推。

    1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000; 这是一个简化的说法。

    列式数据库的代表包括:Sybase IQ,infobright、infiniDB、GBase 8a,ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。

    MPP的列存储数据仓库包括:Yonghong Z-DataMart。

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    通常行式数据库的给出的优化方案是加“索引”,给表分区等等之类的.

    列式数据库的优缺点:

    优点:

    • 极高的装载速度 (最高可以等于所有硬盘IO 的总和,基本是极限了)

    • 适合大量的数据而不是小数据

    • 实时加载数据仅限于增加(删除和更新需要解压缩Block 然后计算然后重新压缩储存)

    • 高效的压缩率,不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU。

    • 非常适合做聚合操作。

    缺点:

    • 不适合扫描小量数据

    • 不适合随机的更新

    • 批量更新情况各异,有的优化的比较好的列式数据库(比如Vertica)表现比较好,有些没有针对更新的数据库表现比较差。

    • 不适合做含有删除和更新的实时操作。

    补充列式数据库的压缩:

    刚才其实跳过了资料里提到的另一种技术:通过字典表压缩数据。为了方面后面的讲解,这部分也顺带提一下了。

    下面中才是那张表本来的样子。经过字典表进行数据压缩后,表中的字符串才都变成数字了。正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩的目的(有点像规范化和非规范化Normalize和Denomalize)

    列式数据库由于其特殊的执行引擎,在数据中间过程运算的时候一般不需要解压数据而是以指针代替运算,直到最后需要输出完整的数据时。

    行式数据库主要适合于在线交易性的OLTP应用,而列式数据库主要适合于海量静态数据的分析,一般应用于OLAP。但只是依靠OLTP还是OLAP来区分是采用行式数据库还是列式数据库,在很多时候还不是很明确,特别很多时候有些应用很难说是OLTP还是OLAP,例如对海量数据的查询。

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  • 导语:随着大数据的发展,现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 正文: 行式数据库是按照行存储的,行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。像SQL server,Oracle,mysql等...
  • 列式数据库简介

    千次阅读 2020-06-26 21:13:35
    什么是列式数据库? 列数据存储区也称为面向列的DBMS或列式数据库管理系统。列存储DBMS将数据存储在列而不是行中。关系数据库管理系统(RDBMS)将行中的数据和数据属性存储为列标题。基于行的DBMS和基于列的DBMS都...
  • 行式数据库 VS 列式数据库

    千次阅读 2014-03-15 16:05:55
    行式数据库 VS 列式数据库
  • seek time is incredibly long compared to the other delays in computers. Sometimes, reading a megabyte of sequentially stored data takes no more time than...因为列式数据库的rowid都挨在一起所以Row-bas
  • 列式数据库: 1.数据是按列存储的,每一列单独存放 2.数据既是索引 3.只访问查询涉及的列,大量降低系统io 4.每一列有一个线索来处理,支持查询的高并发 5.数据类型一致,数据特征相似,高效的压缩...
  • SYBASE列式数据库

    2011-12-09 23:20:24
    SYBASE公司推出的 列式数据库指南,讲的很好。
  • 列式数据库有哪些? GBase 8a、Hbase 什么是列式数据库列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间...
  • SYBASE列式数据库+CEP

    2011-03-17 17:26:18
    Sybase列式数据库新解决方案 列式数据库+CEP=分析系统的完美组合
  • 列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。...
  • 阿里巴巴数据库技术专家 焦方飞在2017杭州云栖大会中做了题为《阿里巴巴海量数据场景下的列式数据库 HiStore》的分享,就HiStore – 高性能分析型列式数据库,HiStore适用场景,蚂蚁体验平台(用户行为分析)做了深入的...
  • 随着业务中应用的需求变化,列式数据库、NOSQL数据库(在此不作讨论)开始出现,列式数据库具有代表性的有:sybase IQ, Infobright、InfiniDB、MonetDB,国产的有Gbase 8a;各个数据库厂家也是炒
  • 列式数据库和行式数据库区别

    千次阅读 2020-09-27 14:50:05
    存储不同于传统的关系型数据库,其数据在表中是按行存储的,方式所带来的重要好处之一就是,由于查询中的选择规则是通过来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按存储每个字段的数据聚集存储,在查询只...

空空如也

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