当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

列式存储最新视觉报道_列式存储数据库有哪些(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

列式存储

Parquet存储格式的7大优势 Parquet是一种列式存储格式，因其高效的数据处理能力而备受青睐。以下是Parquet相较于其他存储格式的七大优势：列式存储 𐟓Š Parquet按列而非行存储数据，这使得它能够仅读取所需的列，从而大大减少数据扫描并提升查询速度。对于分析大型数据集中的特定列，Parquet的效果尤为显著。优越的压缩 𐟓‰ Parquet的结构使其成为理想的压缩格式。通过将相似的数据类型分组，并有效应用Snappy或Gzip等算法，Parquet减少了文件大小，从而提高了读取速度并降低了存储成本。谓词下推 𐟔 谓词下推功能允许在文件级别进行过滤，而无需将数据加载到内存中。这使得像“WHERE”子句这样的查询更加高效，因为只检索相关数据，显著提升了性能，特别是对于大型数据集。 Schema演变 𐟌𑊦•𐦍“构随着时间变化是常态。Parquet支持模式演变，允许在不重新处理整个数据集的情况下进行适应。这种灵活性使其成为像Delta Lake这样的环境的理想选择。分布式系统优化 𐟌 Parquet是为Apache Spark和Databricks等分布式框架构建的，可实现高效的并行处理。它的列式结构非常适合大数据工作负载，确保在分布式环境中更快地读取和写入。 Parquet与Delta Tables 𐟔— Delta使用Parquet作为其基础格式，以利用列式存储、压缩和模式演变，同时提供ACID事务和时间旅行功能。这种组合确保了性能和数据可靠性，这对现代数据湖至关重要。为何选择Parquet而非CSV或JSON？ 𐟤” 与CSV或JSON相比，Parquet：读取速度更快：基于行的格式，如CSV/JSON，需要扫描整行，使查询速度变慢。使用更少的存储空间：Parquet更有效地压缩数据，降低存储成本。更好地处理大型数据集：Parquet在分布式系统中更有效地扩展，使其成为云和大数据用例的理想选择。

数据库类型详解：7种常见数据库的特点数据库是用于存储和管理数据的软件系统。根据数据存储和处理方式的不同，数据库可以分为多种类型。以下是几种常见的数据库类型：关系型数据库（RDBMS）𐟓Š 关系型数据库是最常见的数据库类型。数据以表格的形式组织，使用SQL（结构化查询语言）进行查询和操作。常见的关系型数据库包括MySQL、PostgreSQL、Oracle和Microsoft SQL Server等。非关系型数据库（NoSQL）𐟌 NoSQL数据库用于处理大规模数据和高并发访问。它们不使用SQL，而是使用其他数据模型，如键值对、文档、列族和图等。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis和Neo4j等。图数据库𐟓ˆ 图数据库专注于存储和处理图结构数据，适用于解决复杂关系和网络连接问题。图数据库允许高效查询图结构的数据，例如社交网络关系和推荐系统。常见的图数据库包括Neo4j和ArangoDB等。列式数据库𐟓Š 列式数据库将数据存储在列族中，适用于需要大量读取和分析数据的场景。它们通常具有较高的读取性能。HBase和Cassandra是常见的列式数据库。时间序列数据库𐟕’ 时间序列数据库专注于存储和处理按时间顺序排列的数据，如传感器数据和日志。常见的时间序列数据库包括InfluxDB和OpenTSDB。内存数据库𐟒𞊥†…存数据库将数据存储在内存中，以提供快速的读写访问。Redis是一个常见的内存数据库。对象数据库𐟓‘ 对象数据库是为了支持面向对象编程而设计的，允许直接存储和操作对象。ZODB是一个常见的对象数据库。每种数据库类型都有其适用的使用场景和特点。选择合适的数据库类型取决于项目的需求、数据模型和性能要求。在选择数据库时，需要仔细评估不同类型的数据库，并选择最适合项目的数据库类型。

腾讯云数据库TDSQL在“决策支持类”性能测试TPC-DS中刷新全球记录，以7260万QphDS的卓越性能和37.52元/kQphDS的极高性价比登顶。TDSQL凭借自研的MPP执行框架、并行执行框架以及列式存储和向量化执行引擎，实现了性能的显著提升，为数据库性能树立了新的标杆。（ITBEAR）腾讯云数据库TDSQLTPC-DS测试数据库性能

腾讯云数据库TDSQL在TPC-DS测试中刷新世界纪录，以7260万QphDS的超高性能和37.52元/kQphDS的超高性价比领先。其自研的MPP执行框架和列式存储、向量化执行引擎显著提升了性能和成本效益，使得TDSQL在处理复杂查询和大数据场景时成为优选。（ITBEAR）腾讯云数据库TDSQLTPC-DS测试#超高性价比#

如何选择适合你的数据库类型？𐟤” 选择错误的数据库类型可能会影响应用程序的性能，甚至可能耗费大量时间和金钱。因此，选择适合你需求的数据库至关重要。以下是选择数据库时需要考虑的一些关键因素： 𐟔 了解不同数据库的特点：关系数据库（RDBMS）：数据按行和列组织，适合需要ACID合规性的情况，可以创建预定义架构。列式数据库：记录存储为列而不是行，适合跨大型数据集运行复杂查询的分析目的。文档数据库：数据以半结构化格式存储，如JSON，提供灵活且无模式的方法，适合复杂或不断变化结构的数据。图数据库：针对存储和查询高度关联的数据进行优化，记录表示为节点，关系表示为边。键值存储：使用唯一键插入、更新和检索值，更适合小型数据集和临时目的。时间序列数据库：非常适合查询和分析与时间相关的时间戳数据，提供内置的基于时间的函数。 𐟓Š 考虑以下因素来选择合适的数据库：数据结构：您的数据是如何组织的？架构变化频率：架构多久会更改一次？查询类型：您需要运行什么类型的查询？数据集大小：您的数据集有多大？预计它会增长吗？记录大小：每条记录有多大？操作性质：您需要运行的操作是读重还是写重？选择正确的数据库类型可以显著提升应用程序的性能和可靠性。因此，花时间仔细评估您的需求并选择最适合的数据库是非常值得的。

𐟚€ Java后端技术栈：面试必备知识 𐟌 负载均衡与Nginx Nginx使用轮询、最少连接和IP哈希等算法来分配请求，显著提升系统性能和可靠性。 𐟔„ Spring框架与Bean生命周期在Spring框架中，Bean的生命周期包括实例化、属性填充、初始化、使用和销毁阶段。通过@Postconstruct和@PreDestroy注解可以管理这些阶段。 𐟓œ 单例模式单例模式的几种写法及其原因：懒汉式、饿汉式、双重检查锁定和静态内部类。这些方法确保在多线程环境下单例的唯一性和延迟加载。 𐟏𗯸 线程池线程池的常用参数包括核心线程数、最大线程数、空闲线程存活时间、时间单位、任务队列、线程工厂和拒绝策略。当线程池达到最大线程数时，新任务将被放入任务队列，直至达到最大线程数。 𐟓š MySQL数据库 MySQL单列索引和多列索引的区别：单列索引优化单一列查询，多列索引优化组合查询，需遵循最左前缀法则。 MySQL底层使用B+树结构，所有值存储在叶子节点，方便范围查询和排序。执行一条select语句的过程包括解析、优化、执行计划生成和执行阶段，最终返回结果。调优MySQL的方法包括优化索引、调整查询、使用缓存、配置优化、分区和分表以及监控和分析性能瓶颈。分表是将大表按某种规则拆分成多个小表，提升查询性能和管理效率，常用水平和垂直分表。 𐟗𚯸 Java集合与HashMap HashMap底层使用数组和链表（红黑树）结构，通过哈希函数定位元素存储位置，处理哈希冲突。 𐟔‘ Redis数据类型与分布式锁 Redis的数据类型包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合、位图、HyperLogLog和地理空间。通过SETNX命令实现分布式锁，"EXPIRE"设置锁过期时间，确保锁的有效性和防止死锁。 𐟏… JVM与程序计数器程序计数器记录当前线程执行的字节码行号，支持线程切换后恢复到正确的执行位置。 𐟓Š 快速选择算法与堆排序算法给定数组，求第k大的数字，可以使用快速选择算法或堆排序算法高效找到第k大元素。

𐟔 探索四种NoSQL数据库类型 𐟓š 文档数据库：非常流行！它就像一个记录的集合，每个记录都被称为文档。这些文档可以与应用程序域对象紧密对应。想想MongoDB、Couchbase和RavenDB，它们都是这个类型的代表哦！ 𐟔‘ 键值存储：简单又实用！每个元素都存储为键值对。虽然它看起来像关系数据库，但只有两列：键和值。而且，值还可以是一个对象呢！Redis和DynamoDB就是这种类型的典型例子。 𐟓Š 列式数据库：与RDBMS不同，这里的数据是按列存储的。这意味着聚合查询的效率超高！比如，你想快速查找某个部门的员工总数？列式数据库轻松搞定！ 𐟌 图形数据库：专门处理数据元素之间的关系！每个元素都是节点，并与其他元素相连。虽然它不像文档或键值存储那样常见，但处理复杂关系数据时，它可是个能手哦！现在，你准备好探索NoSQL数据库的奇妙世界了吗？𐟚€

排和列的区别图片在AI应用的学习中，数学知识可能会逐渐淡忘。利用上下班的时间，我们可以通过百图科普AI48来重新学习这些基础概念。矩阵、行列式、方阵和数组之间的关系主要体现在它们的定义、维度、用途和表示方式上。 𐟓栦•𐧻„：数组是一个通用的数据结构，可以是一维、二维，甚至多维。它用于存储相同类型的数据元素集合。 𐟓Š 矩阵：矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，由向量组构成。矩阵通常特指二维数组，由m*n个数排列成m行n列的数表。矩阵的表示是用中括号。 𐟔⠦–𙩘𕯼š方阵一般特指n*n的数组，即行列数相等的特殊矩阵。方阵的行列数都为n，称为n阶矩阵或n阶方阵。 𐟔⠨ጥˆ—式：行列式是方阵的一个特性，表示为一个数。行列式是矩阵的所有不同行且不同列的元素之积的代数和，和式中每一项的符号由积的各元素的行指标与列指标的逆序数之和决定。如果逆序数之和为偶数，则该项为正；若为奇数，则该项为负。行列式的值一般用在解线性方程组中。总结：数组是一个通用的数据结构，可以有多维；矩阵特指二维数组，用于表示矩形表格的数据；方阵是矩阵的一种特殊形式，其行列数相等；而行列式则是方阵的一个特性，表示为一个具体的数值，用于解决线性代数问题。

数据库三大范式：轻松搞懂！𐟓š 数据库的范式（Normalization）是数据库设计中的一种方法，主要用于减少数据冗余和提升数据完整性。通过一系列规则（1NF、2NF、3NF等）逐步优化数据库结构。 𐟓Œ 第一范式 (1NF) 第一范式要求数据库表的每一列只能存储单一值，不能有重复或组合值。这是最基础的规范，确保数据是“原子化”的。例如，如果一列包含多个电话号码，那就不符合1NF，需要把每个号码拆分到不同的行。 𐟓Œ 第二范式 (2NF) 在满足1NF的基础上，第二范式要求表中的非主键列完全依赖主键，避免“部分依赖”。这主要是针对组合主键的情况，确保每个非主键列都依赖整个主键，而不是主键的一部分。通过分离重复数据，减少冗余。 𐟓Œ 第三范式 (3NF) 在满足2NF的基础上，第三范式要求消除传递依赖，也就是说，非主键列不能依赖于其他非主键列。通过分表解决这种依赖关系，保证数据的独立性，进一步减少数据重复和更新时的异常问题。通过这些范式，可以有效地优化数据库结构，减少数据冗余，提升数据完整性。

重磅：北京大学张承（音译）团队探索用DNA表观遗传组标签储存数据获得可喜进展！论文发表在国际科学权威期刊《Nature/自然》上。数据存储遇到物理极限，随着全球数据量的爆发式增长，传统的电子存储方式（如硬盘）无法跟上需求；科学家一直在寻找更好的数据储存方式，DNA是极具吸引力的长期数据存储介质，DNA有巨大的存储容量，而且，如保护得当（避开紫外线等物理化学因素），可保存数十万年！但是，通过合成DNA序列来编码数据，非常昂贵且耗时！有没有更好的方案？ “表观遗传组标签”的创新：北大团队引入了表观遗传标记（如DNA上的甲基化修饰）来存储信息！所谓表观遗传学就是不改变DNA的序列，而是DNA的组成——碱基修饰（最常见是甲基化）以影响基因活性，这是生命科学范畴；但表观遗传组标签可“写成”二进制数据（1和0），达到记录信息的目的。优势：通过预制的DNA片段（真是妙极了），在上面添加或不添加表观遗传标记（甲基），这种方法有望大幅加快数据存储过程并降低成本，远优于合成DNA序列！目前，该团队成功将图片数据编码到DNA中，并通过读取DNA的表观遗传标记来还原这些图像；未来研究的重点将是扩展这种方法，以便能够处理更大规模的数据集。商业化挑战与未来潜力：尽管DNA修饰存储技术还有很长的路要走，尤其是成本和规模化问题，但这种技术可能在未来成为传统电子存储的颠覆性替代品！（一段小回忆：1988年我的博士面试题就是，“对DNA的未来有什么设想”？我真不知道将来做什么，那时连PCR都没有；就回答数据储存！即使到现在，我都无法想象如何实现DNA作为数据储存介质；我后来成为一位不大成功的分子生物学家，愧对我的博士导师马贤凯教授和博士后老师Judith Levin博士，遗憾的是，两位令人尊敬和富有成果的科学家在今年先后病逝！）「健闻登顶计划」「表观遗传学储存数据」「我的防护手册」

专栏内容推荐

576 x 357 · png
mysql 列式存储_[转]几张图看懂列式存储-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1481 x 695 · png
处理海量数据：列式存储综述（存储篇） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 588 · jpeg
大数据的列式存储详解（秒懂） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1520 x 1062 · png
数据库中的 “行式存储”和“列式存储”-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1347 x 518 · png
处理海量数据：列式存储综述（存储篇） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1660 x 984 · png
大数据列式存储 Parquet 和 ORC 简介-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
576 x 407 · png
对于“列式存储”的理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

568 x 339 · jpeg
大数据的列式存储详解（秒懂） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1286 x 438 · png
OLAP实时分析之ClickHouse列式存储数据库_进行
素材来自:sohu.com

972 x 536 · png
ClickHouse列存储（十一）—— ClickHouse_clickhouse列式存储-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

948 x 633 · png
hadoop列式存储和行式存储_hudi列存行存-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1240 x 694 · png
列式数据库~clickhouse 底层存储原理
素材来自:shuzhiduo.com

600 x 257 · jpeg
列式存储？OLAP？ClickHouse究竟是何方神圣 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1025 x 329 · png
列式存储和行式存储的区别_行存储的数据更易于压缩-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

605 x 480 · jpeg
一篇文章彻底理解大数据的列式存储 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
474 x 269 · jpeg
行式存储？列式存储？区别是啥？？？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

975 x 513 · jpeg
处理海量数据：列式存储综述（系统篇） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

660 x 731 · png
列式存储之PREWHERE优化 - リン屋
素材来自:blog.rinchannow.site
1920 x 1080 · jpeg
列式存储-Apache HBase - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 668 · png
数据库的行式存储 VS 列式存储-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
922 x 454 · jpeg
大数据的列式存储详解（秒懂） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

821 x 572 · png
秒懂列式数据库和行式数据库_北京羲和时代
素材来自:ixiera.com
683 x 492 · png
[列式存储论文]Modern Column-Oriented Database Systems - Compression - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1682 x 951 · png
什么是列存储？一文秒懂_gp 列存储-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1159 x 993 · jpeg
列存储为什么能够大幅度提高数据的查询性能 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 158 · jpeg
处理海量数据：列式存储综述（系统篇） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

429 x 359 · png
数据库的行式存储 VS 列式存储-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1953 x 1057 · png
什么是列式存储，一文秒懂 - 掘金
素材来自:juejin.cn

1522 x 586 · jpeg
行式存储格式与列式存储格式对比 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 292 · jpeg
行式存储？列式存储？区别是啥？？？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

613 x 345 · png
GreenPlum的那些事《一》——GreenPlum数据库介绍_列式数据库 greenplum-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

619 x 299 · png
【云计算与大数据技术】文件存储格式行式、列式、GFS、HDFS的讲解（图文解释超详细）_hdfs列式存储-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1256 x 928 · png
monetDb列式存储架构分析_vertica monetdb-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
3741 x 1579 · jpeg
处理海量数据：列式存储综述（系统篇） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2156 x 1010 · png
大数据列式存储 Parquet 和 ORC 简介_列式存储parquet-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)