本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”. (有读者问:Druid 呢?我的回答是:检查后,我同意Druid 属于这一类别.) 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapRedu

2012年秋季Facebook启动了Presto,Presto的目的是在几百PB级别数据量上面进行准实时分析.在摒弃了一些外部项目以后,Facebook准备开发他们自己的分布式查询引擎.Presto的语法基于ANSI SQL,大多数分布式查询引擎需要用户去学习一种新的语法,有的语法类似SQL,但是没有一种是和真正的SQL一样被人们所熟悉,并且有详尽的文档.Facebook希望这个决定能够使得培训新用户变得更容易更快速.依赖于 ANSI SQL也让Presto能够利用的现存的第三方工具. 在内部,

Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速.实时的数据分析.它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询.聚合(aggregation).连接(join)和窗口函数(window functions).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似

关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储. 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越

1. Presto 是什么   Facebook presto是什么,继Facebook创建了HIVE神器后的又一以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎,可以对PB级的数据进行快速的交互式查询.它支持标准的ANSI SQL.包含查询,聚合,JOIN以及窗口函数等.除了Facebook这个创造都在使用外,国内像京东,美团等也都有广泛的使用.对于英文不好的同学可以访问由京东创建的这个中文翻译站点:http://prestodb-china.com/,只是这个版本才0.100,现在最新版已到0.15

Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎,适用于交互式分析查询,可支持众多的数据源,包括 HDFS,RDBMS,KAFKA 等,而且提供了非常友好的接口开发数据源连接器. 介绍 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统. 完整安装包括一个coordinator和多个worker. 由客户端提交查询,从Presto命令行CLI提交到coordinator. coordinator进行解析,分析并执行查询计划,然后分发处理队列到worker. 完全基于内存的

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

NewSQL 是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称,这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力,还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性. NewSQL 是指这样一类新式的关系型数据库管理系统,针对OLTP(读-写)工作负载,追求提供和NoSQL系统相同的扩展性能,且仍然保持ACID和SQL等特性 (scalable and ACID and (relational and/or sql -access)). 历史 NewSQL一词的提出 NewSQL一词是由451 Group的

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

搞点多维分析,糙快猛的解决方式就是使用ROLAP(关系型OLAP)了.数据经维度建模后存储在MySQL,ROLAP引擎(比方开源的Mondrian)负责将OLAP请求转化为SQL语句提交给数据库.OLAP计算分析功能导致MySQL须要进行较多复杂SQL查询,性能调优不可缺少,本文总结了一些有用原则. OLAP特点 OLAP的典型应用包含复杂动态报表,须要支持钻取(上卷和下钻).切片.切块和旋转操作.下表总结了OLAP和OLTP系统的主要差别.OLAP的特点决定了SQL的查询场景和优化方案,下文将

转自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/31799255 mark 写在前面 本文2014年7月份发表于InfoQ,HBase的PMC成员Ted Yu先生参与了审稿并于给予了肯定.该方案设计之初仅寄希望于通过二级索引提升查询性能,由于在前期架构时充分考虑了通用性以及对复杂条件的支持,在后来的演变中逐渐被剥离出来形成了一个通用的查询引擎.Ted Yu对“查询决策器”表示了关心,他指出类似的组件同时也是Phoenix, Impala用于支持

2001 年 MySQL 发布 3.23 版本,自此便开始获得广泛应用,随着不断地升级迭代,至今 MySQL 已经走过了 20 个年头. 为了充分发挥 MySQL 的性能并顺利地使用,就必须正确理解其设计思想,因此,了解 MySQL 的逻辑架构是必要的.本文将通过一条 SQL 查询语句的具体执行过程来详细介绍 MySQL 架构中的各个组件. MySQL 逻辑架构概览 MySQL 最重要.最与众不同的特性就是它的可插拔存储引擎架构(pluggable storage engine architec

原文地址:SQL queries don't start with SELECT 原文作者:Julia Evans(已授权) 译者 & 校正:HelloGitHub-小熊熊 & 卤蛋 日常使用中写 SQL 查询命令都是以 SELECT 开始的(注意:本文仅探讨 SELECT 查询,不涵盖 insert 或其他 SQL 命令). 昨天我想到一个问题:可以用 WHERE.HAVING 或者其他方式来过滤窗口函数执行结果吗? 经过一番探索,我得出的最终结论是否定的,因为窗口函数必须在 WHERE

在本文中,我们将介绍 GraphScope 图交互式查询引擎 GAIA-IR,它支持高效的 Gremlin 语言表达的交互图查询,同时高度抽象了图上的查询计算,具有高可扩展性. 背景介绍 在海量数据的分析中,图查询是一种重要的工具.Gremlin[1] 是由 Apache Tinkerpop 提出并维护的工业界标准的图查询语言,被业界流行图数据库广泛应用,例如 Neo4j[2] .OrientDB[3].JanusGraph[4].Microsoft Cosmos DB[5] 以及 Amazon

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6189100.html 标题有点拗口,来源于一个开发人员遇到的实际问题 先抛出问题:一个查询没有明确指定排序方式,那么,第二次执行这个同样的查询的时候,查询结果会不会与第一次的查询结果排序方式完全一样? 答案是不确定的,两个完全一样的查询,结果也完全一样,两次(多次)查询结果的排序方式有可能一致,有可能不一致. 如果不一致,又是什么原因导致同样的查询默认排序方式不一致? 以下简单分析几种情况,说明为什么查询同样的查询会出现

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

扯淡 这是一款轻量.高效的.NET C#数据库访问框架(ORM).查询接口借鉴 Linq(但不支持 Linq).借助 lambda 表达式,可以完全用面向对象的方式就能轻松执行多表连接查询.分组查询.聚合函数查询.插入数据.删除和更新满足条件的数据等操作. 在上篇文章中, Chloe.ORM 初次对外抛头露面,虽然是在重复造轮子,但还是得到部分园友的支持与认可,LZ非常感谢!上文主要展示 Chloe 的查询方式以及支持的 lambda 写法,本文主题是多表连接查询.插入数据.更新数据.删除数据以

先来看看什么是书签查找: 当优化器所选择的非聚簇索引只包含查询请求的一部分字段时,就需要一个查找(lookup)来检索其他字段来满足请求.对一个有聚簇索引的表来说是一个键查找(key lookup),对一个堆表来说是一个RID查找(RID lookup).这种查找即是——书签查找. 书签查找根据索引的行定位器从表中读取数据.因此,除了索引页面的逻辑读取外,还需要数据页面的逻辑读取. 从索引的行定位器到从表中读取数据这之间会产生一些额外的开销,本文就来解决这个开销. 先看下我的测试表结构: 其中可

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放