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  • Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。...

        Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。但是 Hadoop 的缺陷在于它只能执行批处理,并且只能以顺序方式访问数据,这意味着即使是最简单的工作,也必须搜索整个数据集,无法实现对数据的随机访问。实现数据的随机访问是传统的关系型数据库所擅长的,但它们却不能用于海量数据的存储。在这种情况下,必须有一种新的方案来解决海量数据存储和随机访问的问题,HBase 就是其中之一 (HBase,Cassandra,couchDB,Dynamo 和 MongoDB 都能存储海量数据并支持随机访问),国内主要Hbase应用更为广泛。

    基本概念

        Hbase是构建在Hadoop文件系统之上的面向列存储的分布式数据库。我觉得HBase 是一个面向 列族 的分布式数据库更为贴切。表 schema 仅定义列族,一个表可以有多个列族,每个列族可以包含任意数量的列,列由多个单元格(cell )组成,单元格可以存储多个版本的数据,多个版本数据以时间戳进行区分。

    Row Key (行键)

    Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据,只有以下三种方式:

    • 通过指定的 Row Key 进行访问;
    • 通过 Row Key 的 range 进行访问,即访问指定范围内的行;
    • 进行全表扫描。

    Row Key 可以是任意字符串,存储时数据按照 Row Key 的字典序进行排序。这里需要注意以下两点:

    • 因为字典序对 Int 排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。如果你使用整型的字符串作为行键,那么为了保持整型的自然序,行键必须用0 作左填充。
    • 行的一次读写操作时原子性的 (不论一次读写多少列)。
    Column Family(列族)

    HBase 表中的每个列,都归属于某个列族。列族是表的 Schema 的一部分,所以列族需要在创建表时进行定义。列族的所有列都以列族名作为前缀,例如 courses:history,courses:math 都属于 courses 这个列族。

    Column Qualifier (列限定符)

    列限定符,你可以理解为是具体的列名,例如 courses:history,courses:math 都属于 courses 这个列族,它们的列限定符分别是 history 和 math。需要注意的是列限定符不是表 Schema 的一部分,你可以在插入数据的过程中动态创建列。

    Column(列)

    HBase 中的列由列族和列限定符组成,它们由 :(冒号) 进行分隔,即一个完整的列名应该表述为 列族名 :列限定符。

    Cell

    Cell 是行,列族和列限定符的组合,并包含值和时间戳。你可以等价理解为关系型数据库中由指定行和指定列确定的一个单元格,但不同的是 HBase 中的一个单元格是由多个版本的数据组成的,每个版本的数据用时间戳进行区分。

    Timestamp(时间戳)

    HBase 中通过 row key 和 column 确定的为一个存储单元称为 Cell。每个 Cell 都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引,时间戳的类型是 64 位整型,时间戳可以由 HBase 在数据写入时自动赋值,也可以由客户显式指定。每个 Cell 中,不同版本的数据按照时间戳倒序排列,即最新的数据排在最前面。

    Hbase 的表具有以下特点:

    • 容量大:一个表可以有数十亿行,上百万列
    • 面向列:数据是按照列存储,每一列都单独存放,数据即索引,在查询时可以只访问指定列的数据,有效地降低了系统的 I/O 负担
    • 稀疏性:空 (null) 列并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏
    • 数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,按照时间戳排序,新的数据在最上面
    • 存储类型:所有数据的底层存储格式都是字节数组 (byte[])

    存储结构

    Regions

    HBase 表中的所有行按照 Row Key 的字典序排列。表通过行键的范围 (row key range) 被水平切分成多个 Region, 一个 Region 包含了在startkey和 endkey 之间的所有行。

    每个表一开始只有一个 Region,随着数据不断增加,Region 会不断增大,当增大到一个阀值的时候,Region 就会拆分为两个新的 Region。当 Table 中的行不断增多,就会有越来越多的 Region。

    Region 是 HBase 中分布式存储和负载均衡的最小单元。这意味着不同的 Region 可以分布在不同的 Region Server 上。但一个 Region 是不会拆分到多个 Server 上的。
    Region虽然是分布式存储的最小单元,但并不是存储的最小单元。事实上Region由一个或者多个Store组成,每个Store保存一个列族;每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成;StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。

    Region Server

    Region Server 运行在 HDFS 的 DataNode 上。它具有以下组件:

    • WAL(Write Ahead Log,预写日志):用于存储尚未进持久化存储的数据记录,以便在发生故障时进行恢复。
    • BlockCache:读缓存。它将频繁读取的数据存储在内存中,如果存储不足,它将按照 最近最少使用原则 清除多余的数据。
    • MemStore:写缓存。它存储尚未写入磁盘的新数据,并会在数据写入磁盘之前对其进行排序。每个 Region 上的每个列族都有一个MemStore。
    • HFile :将行数据按照 Key\Values 的形式存储在文件系统上。

    Region Server 存取一个子表时,会创建一个 Region 对象,然后对表的每个列族创建一个 Store 实例,每个 Store 会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应,每个 StoreFile 则对应一个 HFile,HFile 就是实际存储在 HDFS 上的文件。

    Hbase架构

        HBase 是一种类似于 Google’s Big Table 的数据模型的开源实现,它是 Hadoop 生态系统的一部分,它将数据存储在 HDFS 上,客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。
    在这里插入图片描述
    HBase 系统遵循 Master/Salve 架构,由以下服务组成:
    Zookeeper

    • 保证任何时候,集群中只有一个 Master
    • 存贮所有 Region 的寻址入口
    • 实时监控 Region Server 的状态,将 Region Server 的上线和下线信息实时通知给 Master
    • 存储 HBase 的 Schema,包括有哪些 Table,每个 Table 有哪些 Column Family 等信息

    Master

    • 为 Region Server 分配 Region
    • 负责 Region Server 的负载均衡
    • 发现失效的 Region Server 并重新分配其上的 Region
    • GFS 上的垃圾文件回收
    • 处理 Schema 的更新请求

    RegionServer

    • Region Server 负责维护 Master 分配给它的 Region ,并处理发送到 Region 上的 IO 请求
    • Region Server 负责切分在运行过程中变得过大的 Region

    服务之间的协作
    HBase 使用 ZooKeeper 作为分布式协调服务来维护集群中的服务器状。Zookeeper 负责维护可用服务列表,并提供服务故障通知等服务:

    • 每个 Region Server 都会在 ZooKeeper 上创建一个临时节点,Master 通过 Zookeeper 的Watcher 机制对节点进行监控,从而可以发现新加入的 Region Server 或故障退出的 Region Server;
    • 所有 Masters 会竞争性地在 Zookeeper 上创建同一个临时节点,由于Zookeeper只能有一个同名节点,所以必然只有一个 Master 能够创建成功,此时该 Master 就是主 Master,主 Master 会定期向Zookeeper 发送心跳。备用 Masters 则通过 Watcher 机制对主 HMaster 所在节点进行监听;
    • 如果主 Master 未能定时发送心跳,则其持有的 Zookeeper 会话会过期,相应的临时节点也会被删除,这会触发定义在该节点上的Watcher 事件,使得备用的Master Servers 得到通知。所有备用的 Master Servers在接到通知后,会再次去竞争性地创建临时节点,完成主 Master 的选举。
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  • 此文从收费的列数据库与互联网自行开发的列数据库进行了对比。 我经常听到的数据库不外乎: hbase hive sybase IQ/SAPIQ GreenPlum 没想到,还有很多的,学习,一直需要在路上~ 见链接:...

    此文从收费的列数据库与互联网自行开发的列数据库进行了对比。

    我经常听到的列式数据库不外乎:

    hbase

    hive

    sybase IQ/SAPIQ

    GreenPlum

    没想到,还有很多的,学习,一直需要在路上~

    见链接:https://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/8294974.html

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  • Table of Contents 存储数据库 Examples of Column StoreDBMSs Hbase Table Row Column Column Family ...存储数据库 ...数据库是以相关存储架构进行数据存储数据库,主要...

    Table of Contents

    列式存储数据库

    Examples of Column Store DBMSs

    Hbase

    Table

    Row

    Column

    Column Family

    Column Qualifier

    Cell

    Timestamp

    Druid(德鲁依)

    Cassandra

    参考


    列式存储数据库

    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分配,主要适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。

    列存储数据库使用一个称为 keyspace 的概念。keyspace 有点像关系模型中的模式。keyspace 包含所有列族(有点像关系模型中的表),其中包含行,包含列。

    像这样,一个 keyspace 包含多个列族:

    一个列族包含三行,每一行包含他们自己的列。

    如上图所示:

    • 列族由多行组成。
    • 每一行可以包含与其他行不同数量的列。而且这些列不必与其他行的列匹配(例如,它们可以有不同的列名、数据类型、数量等)。
    • 每行包含一列。它不像关系数据库那样跨所有行。每个列包含一个名称/值对,以及一个时间戳。

    下面是每一行的结构:

    • Row Key:每一行都有一个惟一的键,这是该行的惟一标识符。
    • Column:每个列包含名称、值和时间戳。
    • Name:KV 对的 K
    • Value:KV 对的 V
    • Timestamp:这提供了插入数据的日期和时间。这可以用来确定数据的最新版本。

    一些 DBMSs 扩展了列族概念,以提供额外的功能/存储能力。例如,Cassandra 有复合列的概念,它允许您将对象嵌套在列中。

     

    特点/优点

    • 高效的压缩效率,节省磁盘空间和计算CPU和内存
    • 基于 CPU L2 缓存高效的数据迭代
    • 压缩算法:列式数据库由于其每一列都是分开储存的。所以很容易针对每一列的特征运用不同的压缩算法。常见的列式数据库压缩算法有Run Length Encoding , Data Dictionary , Delta Compression , BitMap Index , LZO , Null Compression 等等。根据不同的特征进行的压缩效率从10W:1 到10:1 不等。而且数据越大其压缩效率的提升越为明显。
    • 延迟物化: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。
    • 聚合查询:由于它们的结构,柱状数据库在聚合查询(如SUM、COUNT、AVG等)方面表现得特别好。
    • 可扩展性:列式存储数据库是可伸缩的。它们非常适合大规模并行处理(MPP),这涉及到将数据分散到一个大的机器集群中——通常是数千台机器。
    • 快速查询和写入:可以非常快地加载。可以在几秒钟内加载十亿行表。几乎可以立即开始查询和分析。

    Examples of Column Store DBMSs

    Hbase

    在 HBase 中,数据存储在具有行和列的表中。这是一个与关系数据库(rdbms)重叠的术语,但这不是一个有用的类比。相反,将 HBase 表看作多维映射是合理的。

    Table

    HBase 表由多行组成。

    Row

    HBase 的行由一个 rowkey 和一个或多个 column 组成,其中的值与它们相关联。行在存储时按行键的字母顺序排序。因此,行键的设计非常重要。其目标是以相关行彼此相邻的方式存储数据。

    一个常见的 rowkey 模式是一个网站域名。如果您的 rowkey 是域,您可能应该以相反的方式存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。通过这种方式,所有Apache域在表中彼此接近,而不是基于子域的第一个字母展开。

    Column

    HBase 中的列由一个列族和一个列限定符组成,它们由一个:(冒号)字符分隔。

    Column Family

    出于性能原因,列族在物理上共使用一组列及其值。每个列族都有一组存储属性,比如它的值是否应该缓存在内存中,它的数据是如何压缩的,或者它的 rowkey 是如何编码的,等等。表中的每一行都有相同的列族,尽管给定行可能不会在给定列族中存储任何内容。

    Column Qualifier

    列限定符被添加到列族中,以提供给定数据块的索引。给定一个列族内容,一个列限定符可能是content:html,另一个可能是content:pdf。虽然列族在表创建时是固定的,但是列限定符是可变的,而且行之间可能会有很大差异。即每一行列的数量是不一样的。

    Cell

    Cell 是行、列族和列限定符的组合,它包含一个值和一个时间戳,时间戳表示值的版本。

    Timestamp

    每个值旁边都有一个时间戳,它是给定版本的值的标识符。默认情况下,时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间,也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。

    Druid(德鲁依)

    德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。用于大数据集的 OLAP 查询。Druid 通常用作支持实时摄取、快速查询性能和高正常运行时间的用例的数据库。因此,德鲁依通常被用于支持分析应用的 GUIs,或者作为需要快速聚合的高并发 APIs 的后端。德鲁依最擅长处理面向事件的数据。

    Druid 的核心架构结合了数据仓库、时间序列数据库和日志搜索系统的思想。德鲁依的一些主要特点是:

    1. 列式存储:Druid 使用面向列的存储,这意味着它只需要加载特定查询所需的精确列。这极大地提高了只访问几列的查询的速度。此外,每个列的存储都针对其特定的数据类型进行了优化,该数据类型支持快速扫描和聚合。
    2. 可扩展分布式系统:德鲁依通常部署在数十到数百台服务器的集群中,可以提供每秒数百万条记录的吞吐率,上万亿条记录的保存率,以及亚秒到几秒的查询延迟。
    3. 大规模并行处理:德鲁依可以在整个集群中并行处理一个查询。
    4. 实时或批量摄取:德鲁依可以实时或者批量的获取数据。
    5. 自愈,自平衡,操作方便:作为操作员,要减小或扩展集群,只需添加或删除服务器,集群就会在后台自动地重新平衡自己,而不会有任何停机时间。如果德鲁依的服务器失败了,系统会自动绕过失败的直到这些服务器可以被替换。德鲁依被设计成24/7运行,不需要任何原因的停机计划,包括配置变化和软件更新。
    6. 云本地的、容错的架构,不会丢失数据:一旦德鲁依摄取了你的数据,副本就会安全的存储在后端存储器中(通常是云存储,HDFS,或者共享文件系统)。就算是德鲁依的服务器坏掉了,数据也会从后端存储中恢复。对于小部分服务器不可用的情况下,副本机制可以保证服务器恢复时,数据仍然可以被查询。
    7. 快速过滤索引:Druid 使用 CONCISE 或 Roaring 的压缩位图索引来创建索引,支持跨多列的快速过滤和搜索。
    8. 基于时间的分区:德鲁依首先按时间分区数据,并且可以根据其他字段进行分区。这意味着基于时间的查询将只访问与查询的时间范围匹配的分区。这将显著提高基于时间的数据的性能。
    9. 近似算法:德鲁伊包括近似计数-区分,近似排序,近似直方图和分位数的计算算法。这些算法提供有限的内存使用,通常比精确计算快得多。对于精度比速度更重要的情况,德鲁依也提供精确的计数-清晰和精确的排名。
    10. 自动生成摄取时间:德鲁依选择性地支持数据自动汇总在摄入的时候。这种汇总在一定程度上预先聚合了您的数据,可以节省大量成本并提高性能。

    哪些情况使用德鲁依:

    • 插入率非常高,但是更新不太常见。
    • 大多数查询是聚合和报告查询(“group by”查询)。您还可以进行搜索和扫描查询。
    • 您的查询延迟目标是100ms到几秒。
    • 你的数据有一个时间组件(德鲁伊包括优化和设计选择具体相关的时间)。
    • 可能有多个表,但是每个查询只访问一个大型分布式表。查询可能会碰到多个较小的“查找”表。
    • 您有较高的基数数据列(例如 url、用户 id),需要对它们进行快速计数和排序。
    • 您希望从Kafka、HDFS、本地文件或Amazon S3之类的对象存储加载数据。

    Cassandra

    当您需要可伸缩性和高可用性而又不影响性能时,Apache Cassandra 数据库是正确的选择。在普通硬件或云基础设施上的线性可伸缩性和经过验证的容错能力使其成为关键任务数据的完美平台。Cassandra 对跨多个数据中心复制的支持是同类产品中最好的,它为用户提供了更低的延迟,并让您安心地知道可以在区域中断中幸存下来。

    参考

    https://searchdatabase.techtarget.com.cn/7-20958/

    http://hbase.apache.org/book.html#datamodel

    https://database.guide/what-is-a-column-store-database/

    https://druid.apache.org/docs/latest/design/index.html

    http://cassandra.apache.org/

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  • 数据库存储

    千次阅读 2010-03-30 15:32:00
    首先看下WIKI上对数据库的解释: 数据库是以相关存储架构进行数据存储数据库,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

    网址: http://www.penglixun.com/tech/database/column-oriented_dbms_analyse.html

    这些天看数据仓库的内容,发现一个新内容——列式存储。曾经有想过把数据库行列转置作成索引,不过没有深想,没想到列式数据库已经开始发展起来了。
    首先看下WIKI上对列式数据库的解释:

    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。
    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。

    昨天装了下两个基于MySQL的数据仓库,infindb和infobright,看了文档发现它们都是列式数据库,把40多M的数据导入infobright,没想到数据文件只有1M多,压缩比令我惊讶!
    然后测试了下选择某一列,在列上做计算,都比MyISAM和InnoDB要快,看了一些原理文档,就自己模拟了一下,写了个程序测试。
    从内存中读取效率很高,但是从磁盘中读取(假设行式数据库的索引在内存中)比行式数据库要慢(开始在Twitter上说比行式快是程序写错了),不过我觉得还是我设计上的问题,至少Infobright就比MyISAM/InnoDB快,列式应该也有其特殊的索引机制和缓存机制,例如每列分开存在不同的文件,这样文件指针转移会更快。
    2010-02-04补充:采用了多个文件指针后,列式存储明显加速,如果给每个列一个文件指针,效率会非常高,也可以肯定,如果每个列单独存储一个文件,效率还会提高。现在文件中列式表读取效率降低了4/5,接近行式表了。继续优化还能提高。

    代码请展开:

    2010-02-04测试结果:
    ======生成数据======
    +—–静态数据—–+
    分配空间中……
    空间分配完毕!
    分配空间耗时: 0ms
    生成数据中……
    数据生成完毕!
    生成数据耗时: 4180ms
    正在将数据写入文件……
    数据写入完毕!
    写入数据耗时: 2480ms
    静态行式存储耗费空间: 495M
    静态列式存储耗费空间: 259M
    +—–动态数据—–+
    =====内存存取测试=====
    +—-静态表测试中—-+
    *行式存储*
    正在测试内存中读取行式静态表……
    内存中行式静态表读取测试完毕!
    读取耗时:10 ms
    正在测试内存中列式静态表读取……
    内存中列式静态存储表读取测试完毕!
    读取耗时:0 ms
    *列式存储*
    正在测试磁盘中读取行式静态表……
    磁盘中行式静态表读取测试完毕!
    读取耗时:190 ms
    正在测试磁盘中列式静态表读取……
    磁盘中列式静态存储表读取测试完毕!
    读取耗时:210 ms
    共匹配:69650 行
    All OK!

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  • 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。...列存储DBMS使用的键空间类似于RDBMS中的数据库架构。 列存储DBMS具有称为列族的概
  • 数据库与行式数据库

    千次阅读 2016-05-16 11:19:13
    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数据库解决,数据库在数据分析、海量存储、BI这三个领域有自己独到。...
  • 数据库

    2015-07-28 15:57:31
    数据库是以相关存储架构进行数据存储数据库,主要适合于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,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。...
  • 行式数据库数据库

    千次阅读 2017-08-02 09:16:32
    数据库是以相关存储架构进行数据存储数据库,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。...
  • 一句话区别 ...OLAP:基于列存储,查询速度极快,用于海量数据分析,Clickhouse、Vertica、 Amazon Redshift、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel 列族...
  • NoSQL:数据库

    千次阅读 2018-10-15 21:50:44
    数据库可以存储关键字及其映射值,并且可以把值分成多个族,让每个族代表一张数据映射表(map of data)。 下表是关系型数据库Oracle和数据库Cassandra的术语对比: Oracle Cassandra ...
  • 导读:本文带你了解面向与面向行的数据库。作者:Alex Petrov来源:大数据DT(ID:hzdashuju)大多数数据库系统存储一组数据记录,这些记录由表中的和行组成。字段是和...
  • 导语:随着大数据的发展,现在出现的存储数据库。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...
  • 数据库简介

    千次阅读 2019-09-30 09:00:39
    1. 说出至少 3 项 Google BigTable 的核心特性 开发者可以动态的控制族中的各 数据值是按照行标识符,列名及时间戳来定位的 ... 数据库的基本存储单元。有名称和值。如 LastName ---&g...
  • 行式数据库数据库的对比

    千次阅读 2018-09-07 09:52:42
    导语:随着大数据的发展,现在出现的存储数据库。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...
  • Centos7下搭建ClickHouse存储数据库

    千次阅读 2020-08-22 12:51:11
    知识的广度来自知识的深度,学习如果不成体系那是多可怕的一...Centos7下搭建ClickHouse存储数据库一、ClickHouse简介1、基础简介2、数据库特点二、Linux下安装流程三、基础操作1、建表语句2、批量写入3、查询语句.
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    千次阅读 2016-07-20 14:50:18
    查看数据库支持哪些存储类型 1.show engines \G 2.show variables like 'have%'; innodb 自动增长必须是索引,如果是组合索引必须是组合索引 的 第一 constraint xxx foreign key (country_id) ...
  • 数据库是以相关存储架构进行数据存储数据库,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。...
  • 分布式数据库HBase

    万次阅读 2018-02-14 15:48:39
    本文概述:1、HBase概述2、HBase特点3、HBase和RDBMS以及HDFS的对比区别4、HBase核心术语5、HBase物理模型6、HBase...分布式,版本化的非关系型数据库)HBase概述1)构建在HDFS之上的,分布式、面向的开源数据库...
  • 第十章 数据库

    2018-08-08 22:24:00
     数据库将数据存储族中,而族里的行则把许多数据与本行的“行键”关联起来。  Cassandra可以说是一种能快速执行跨集群写入操作并易于对此扩展的数据库。集群中没有主节点,其中每个节点均可处理读、...
  • 导读:本文带你了解面向与面向行的数据库。作者:Alex Petrov来源:大数据DT(ID:hzdashuju)大多数数据库系统存储一组数据记录,这些记录由表中的和行组成。字段是和...

空空如也

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列存储数据库包括哪些