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    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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  • 行业文档-设计装置-基于列分解的列存储数据库数值数据压缩方法.zip
  • 什么是存储数据库

    千次阅读 2019-10-15 19:52:25
    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...

    引言: 
    对我在理解列式存储、以及数据模型、存储模型间关系很有帮助的一篇文章。————————转载-出自此处

    正文:

     

    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

    这里写图片描a 
    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

    这里写图片描述 
    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:

    RowIdEmpIdLastnameFirstnameSalary
    00110SmithJoe40000
    00212JonesMary50000
    00311JohnsonCathy44000
    00422JonesBob55000

     

    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:

     
    1. select * from user where id = 1001;

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

    !!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
  • 近些年来, 一种新的数据存储理念, 即基于列存储的关系型数据库( 简称列数据库, 下同)应运而生。列数据库能够快速发展, 主要原因是其复杂查询效率高, 读磁盘少, 存储空间少, 以及由此带来的技术、管理和应用优势。对...
  • 什么是存储数据库

    万次阅读 多人点赞 2018-03-14 10:52:46
    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...

    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

    这里写图片描a 
    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

    这里写图片描述 
    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:

    RowIdEmpIdLastnameFirstnameSalary
    00110SmithJoe40000
    00212JonesMary50000
    00311JohnsonCathy44000
    00422JonesBob55000

    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。


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  • 列存储数据库

    千次阅读 2021-11-24 21:29:05
    看了几篇文章,这一篇应该是...尤其是这张图:浅显直白的讲述了列存储的查询逻辑 总结: 同时文章底部也写了几大数据库类型:点赞???? 原文链接:看懂列式存储其实很简单,只需几张图 - 知乎 ...

    看了几篇文章,这一篇应该是讲解最透彻的

    尤其是这张图:浅显直白的讲述了列存储的查询逻辑

    总结:

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    同时文章底部也写了几大数据库类型:点赞👍

    原文链接:看懂列式存储其实很简单,只需几张图 - 知乎

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  • https://www.zhihu.com/question/29380943 作者:李伟 链接:...商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。...列存储数据库更适合OLAP 行存储的数据库
  • 初探列存储数据库

    千次阅读 2012-04-02 11:15:04
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    2021-02-25 00:54:43
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