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  • 列存储数据库原理
    2022-05-24 10:56:34

    ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System),简称CK , 主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。

    它的引擎在实际使用中应用了一种现在比较流行的 LSM 方式。

    它是一套完全由 C++ 模板 Code 写出来的实现.

    ClickHouse会使用服务器上一切可用的资源,从而以最自然的方式并行处理大型查询。

    ClickHouse支持基于SQL的声明式查询语言,该语言大部分情况下是与SQL标准兼容的。
    支持的查询包括 GROUP BY,ORDER BY,IN,JOIN以及非相关子查询。
    不支持窗口函数和相关子查询。

    1,MySQL单条SQL是单线程的,只能跑满一个core,ClickHouse相反,有多少CPU,吃多少资源,所以飞快;
    2,ClickHouse不支持事务,不存在隔离级别。ClickHouse的定位是分析性数据库,而不是严格的关系型数据库
    3,IO方面,MySQL是行存储,ClickHouse是列存储,后者在count()这类操作天然有优势,同时,在IO方面,MySQL需要大量随机IO,ClickHouse基本是顺序IO。

    clickhouse简介_肿么肥四啊哈的博客-CSDN博客_clickhouse是关系型数据库吗

    简单说说列式存储数据库 - 简书

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    数据库原理概述

    数据处理发展的三个阶段:

    • 人工管理阶段
      • 不保存在计算机 没有专门软件 只有程序概念没有文件概念 数据面向程序
    • 文件系统阶段
      • 以文件形式存储在外部磁盘 数据面向应用
      • 三个缺陷:数据冗余、数据不一致、数据联系弱
    • 数据库阶段
      • 为用户提供接口、并发、恢复、完整性、安全性、灵活性

    数据库系统组成

    image-20220227200456491

    主要软件:

    • DBMS
    • 操作系统
    • 高级语言和编译系统
    • 应用开发工具
    • 数据库应用系统

    数据库: 集成、共享

    数据库管理系统(DataBase Management System,简记DBMS):用户与操作系统之间的一个数据管理软件

    • 常见的大中型数据库管理系统有Oracle、DB2、SQL Server、Sybase等,
      小型数据库系统有Foxpro、Access、Mysql等。

    ​ 功能:

    • 定义:DDL来定义数据库的三级结构、两级映象,定义数据的完整性约束、保密限制等约束。
    • 操纵:DML进行CRUD
    • 保护:恢复、并发控制
    • 维护
    • 数据字典

    三级模式的两级映象

    三级模式

    三级模式结构、数据抽象的三个级别

    • 外部级(外模式): 接近用户,单个用户
    • 概念级(概念模式、模式、整体视图、全局视图): 涉及所有用户数据定义、全局视图 ,由若干个概念记录类型组成,只涉及行的描述,不涉及具体的值
    • 内部级(内部模式,存储模式): 接近物理数据存储的结构

    mwlLujxDCo

    两级映像

    • 模式/内模式映像
      • 放在内模式中描述的
    • 外模式/模式映像
      • 放在外模式中描述的

    两级映射保证了数据库中的数据具有较高的物理独立性和逻辑独立性。

    img

    数据处理三个阶段

    概念数据模型

    • E-R图(实体、联系方法)

    eYO7U2QaLg

    • 二元联系:一对一、一对多、多对多
    • 三元联系;
    • 一元联系;

    逻辑数据模型

    • 层次模型
    • 网状模型
    • 关系模型
    • 面向对象模型

    关系模型:

    名称对应含义举例
    关系一张表学生登记表
    关系名表名student
    关系模式表头(表格的描述)学生(学号,姓名,性别)
    班级(班级名称,班级号)
    包含(学号,班级号,人数)
    元组行、记录张三 1181004029 18
    属性“列”年龄
    码(key)可以唯一确定一个元组,即键学号
    取值范围年龄 BETWEEN(14,38)
    分量一条记录中一个列值

    关系型数据库

    优点:严格、清晰易用、安全性…

    缺点:查询效率

    课后问题:

    1. 文件系统阶段的数据管理有哪些特点?
      • “文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上;
      • 逻辑结构与物理结构有了区别,但比较简单;
      • 可复用,数据面向应用。
    2. 文件系统阶段的数据管理有些什么缺陷?
      • 数据冗余(redundancy)
      • 数据不一致(inconsistency)
      • 数据联系弱(poor data relationship)
    3. 数据库阶段的数据管理有哪些特色?
    4. 数据的独立性是指什么?
      • 是指应用程序和数据库的数据结构之间相互独立,不受影响。数据独立性分成物理数据独立性和逻辑数据独立性两个级别
    5. 分别简述数据的物理独立性和逻辑独立性。
      • 物理数据独立性
        如果数据库的内模式要修改,即数据库的物理结构有所变化,那么只要对模式/内模式映像做相应的修改即可。
      • 逻辑数据独立性
        如果数据库的概念模式要修改,譬如增加记录类型或增加数据项,那么只要对外模式/模式映像做相应的修改,可以使外模式和应用程序尽可能保持不变。
    6. 实体之间的联系有哪几种?分别举例说明。
    7. 分析层次模型、网状模型和关系模型的特点。

    新型数据库

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    普通二本数据科学与大数据技术专业菜鸟一个,望各位大神多多指导!互相学习进步!

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    简介:今天介绍列式数据库的一些基本原理

    一  数据目录

    Data目录 数据存储目录,数据按照part分成多个文件夹,每个文件夹下存储相应数据和对应的元信息文件

    Metadata 表定义语句,存储所有表的建表语句

    二  基本原理

    记录方式:每隔8192行数据,是1个block,主键会每隔8192,取一行主键列的数据,同时记录这是第几个block

    查找过程:如果有索引,就通过索引定位到是哪个block,然后找到这个block对应的mrk文件,mrk文件里记录的是某个block的数据集,在整列bin文件的哪个物理偏移位,加载数据到内存,之后并行化过滤

    构成图如下

    主键本身也符合最左原则,下面是查找图,所以查询时最好利用好主键条件

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  • 数据库和行式数据库区别

    千次阅读 2020-09-27 14:50:05
    列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,列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列来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储,在查询只...

    转载自:https://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/79551337

    列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,列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列来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量,一个字段的数据聚集存储,那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。

    传统的行存储和列存储的区别

    1、数据是按行存储的
    2、没有索引的查询使用大量I/O
    3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
    4、面对查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求

    1、数据按列存储–每一列单独存放
    2、数据即是索引
    3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO
    4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理
    5、数据类型一致,数据特征相似–高效压缩

    列式数据库

    什么是列式数据库?可能大家也才到了,既然有列式数据库,那么肯定就有行式的喽!确实是这样的。也许大多数人并不了解数据库储存模型(storage model)和数据库的数据模型(data model),不过对上层是使用者也没多大关系。不过我们现在讲的列式和行式就是指数据库的storage model,而他们支持同样的data schema,即对data model感知不到storage model的实现区别。
    一个数据库的data model约定可以进行上层数据操作,而storage model决定这些操作的性能。比如,No Sql数据库使用的是data model是key-value,而储存模型有map结构实现,也可以由tree结构实现。而对于sql数据库,其数据模型是一张二维表,而至于怎么存储这张二维表,很容易就可以想到可以按行存储和按列储存。按行存储就是我们现在常见操作型数据库,而是最大众的数据库,比如MySql、Oracle、……等等你所知道大部分数据库。而按列储存的数据库现在也是很有名,比如Hive、Vertica、Druid、Infobright等。
    为什么要行式数据库又要列式数据库?

    先让让我们想象关于二维表我们有哪些操作?—— select、update、delete和insert。这些操作都会需要找到相应的位置,所以这些操作的基础都是search。
    而基本的算法都是即从时间考虑也是从空间考虑的。我们开始具体举个例子。

    在数据库储存作为实际的一堆储存在磁盘上的文件,在设计不得不考虑磁盘的特性。一般的磁盘特性,其实所有的储存都有一个特性就是对于locality良好的存取性能是随机存取的好几倍。我们现在把一块想像成一组固定大小的块,如图: disk logic model 而文件的内容实际会被分开按照磁盘逻辑块来储存,数据库主要任务就是怎么组织这些逻辑块来取得更好的读取性能和便捷性。

    在不考虑索引的情况下,所有的磁盘读取都是顺序读取,这意味了要查找一个东西,都需要扫描全表或者部分表。很直观的道理,读取的性能就是取决于扫描的范围。范围越大,速度当然越慢。
    我们先假设我们有一堆如下的数据:
    RowId EmpId Lastname Firstname Salary
    001 10 Smith Joe 40000
    002 12 Jones Mary 50000
    003 11 Johnson Cathy 44000
    004 22 Jones Bob 55000
    行式储存模型

    好现在我们开始让磁盘里塞,假设我们的磁盘块只能容下5个字段(抽象的,假设我们的这些字段的大小都一样),因为我们是按找行优先的,所以结果就如下:
    这里写图片描述

    于是当我们要找Jones的所有信息的工资时候,我们会依次从第一块磁盘块直到扫描到最后(为什么要扫到最后,因为是在找全部叫Jones的信息,所以不扫都最后都不能确定是否会遗漏)。一共需要扫4块,然后取出其第二块和第四块信息,找出其工资的信息。

    其实基于行式储存,对于where语句处理都需要处理全表。对于磁盘的不停seek,速度就可想而知。当然一般数据库为了应对这种全数据扫描,找到了建立索引的方法。而索引就是对某个或者某些字段的组合的信息,即取出数据的部分信息,以减少每次扫描从全表到部分信息的扫描的过渡。

    这种查询方式很适合于一次取出一个行数据,而对于日常应用系统来说这种方式是非常合适的,因为我们设计应用的时候都是针对一个事务,而我们会把一个事务所有属性存储成一行,使用的时候也是有很大的概率涉及到整行的信息,很利于做缓存。还比如我们经常使用的那些经典sql 语句:

    select * from user where id = 1001;
    select id, user_name, email, address, gender, ... from user where id = 1001;
    
    1
    2
    

    !!还敢不敢列出些更多的字段!!
    列式储存模型

    而列储存就是下图这种按列优先储存。为了方便我们每块只储存了一个一列,没有存满。
    这里写图片描述
    这下我们再考虑上面的查找所有Jones的工资,这下我们只扫描第三个磁盘块,找出Jones都再那些行,然后根据查出来的行号,直接去第五块磁盘(这块对应的式salary列)找出第二、四行的数据,然后输出。一共2次seek。大大小于row-oriented的4次。

    这种查询方式的前提就是你就需要这列数据就行了,其前提假设就是查询基本不会使用这个行的其他列数据。显然这种假设对于日常操作系统的围绕着一个主题进行的活动是不合适旳。但是却在分析型数据大显身手。

    列式的另一大优势是压缩。因为列的天然凝聚性(比如上面的两个Jones就可以压缩成一个)大大强与行,所以列式储存可以有很高的压缩比,这个进一步使使用的磁盘的数量减少,因为使用的磁盘块少,进一步减少了需要扫描的次数。这方面很利于加快查找速度,但是因为解压缩也是耗时耗内存的过程,所以压缩的控制也是需要一个定平衡点。
    优劣总结

    从上面的例子可以明显看出列式数据库在分析需求(获取特点——每次查询几个维度,通常是)时候,不仅搜索时间效率占优势,其空间效率也是很明显的。特别是针对动辄按T计算的数据量来说,在分布式环境中能进行压缩处理能节省宝贵的内部带宽,从而提高整个计算任务性能。

    展开全文
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