Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库) 1 主要区别 Hbase适合大量插入同时又有读的情况 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间.   Hbase本质上只有一种操作,就是插入,其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行,而删除是插入一个带有插入标记的行. 其主要操作是收集内存中一批数据,然后批量的写入硬盘,所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度. Oracle则不同,因为他经常要随机读写,这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在,所以瓶颈在于硬盘寻道时间.

Oracle 多行转多列,列值转为列名   前段时间做调查问卷,客户创建自定义问卷内容,包括题目和选项内容; 之后需要到处问卷明细,,,,麻烦来咯 于是到网上到处搜索,没有直接结果;于是又找各种相似的,,终于功夫不负有心人 然后最终自己写出来了,decode才是核心 废话不多说,看图 需求示例图表: 存储过程,嘿嘿: 1 create or replace procedure NAG_QUESTIONERSULT_EXP( 2 V_QID in number, 3 C_Title out sys

Oracle字符串行拆分成列的三种方式 --muphy 开发过程中经常会遇到将前台多个值用逗号连接一同传递到后台查询,这个用逗号连接的字符串分隔的每个字符串分别对应Oracle数据库表的不同行. 如下一个表table_test的内容如下: name       value pa           5 pb           6 pc           8 需要查询分别与pa和pb相同的行,参数字符串为: pi_names=”pa,pb” 如何查询呢,有以下三种方式(根据执行计划分析,效率由

 oracle 多行转多列查询  ---create table Fruit(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int);insert into Fruit values(1,'苹果',1000,2000,3300,5000);insert into Fruit values(2,'橘子',3000,3000,3200,1500);insert into Fruit values(3,'香蕉',2500,3500,2200,2

多行变一列的方法有很多,觉得这个第一眼看懂了当时就用的这个办法. 情况是这样的.以下数据前几列是一样的,需要把VAT_VALUE_CHAR 的值放在同一行上. SELECT * FROM ps_vat_defaults defaults WHERE defaults.vat_driver = 'VAT_ENT_RGSTRN' AND defaults.vat_driver_key1 = 'AMB19' AND defaults.vat_driver_key2 = 'DEU' AND vat_de

前段时间做调查问卷,客户创建自定义问卷内容,包括题目和选项内容; 之后需要导出问卷明细,,,,麻烦来咯 于是到网上到处搜索,没有直接结果;于是又找各种相似的,,终于功夫不负有心人 然后最终自己写出来了,decode才是核心 废话不多说,看图 需求示例图表: 存储过程,嘿嘿: create or replace procedure NAG_QUESTIONERSULT_EXP( V_QID in number, C_Title out sys_refcursor, C_Data out sys_r

[HBase]与关系型数据库区别 1.本质区别 mysql:关系型数据库,行式存储,ACID,SQL,只能存储结构化数据 事务的原子性(Atomicity):是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了.比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱.不可能划了卡,而钱却没出来.这两步必须同时完成,要么就不完成. 事务的一致性(Consistency):是指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性.例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,

Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式,由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目,最新的版本是 1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如 Run Length Encoding 和 Delta Encoding)进一步节约

转载自董的博客 相比传统的行式存储引擎,列式存储引擎具有更高的压缩比,更少的IO操作而备受青睐(注:列式存储不是万能高效的,很多场景下行式存储仍更加高效),尤其是在数据列(column)数很多,但每次操作仅针对若干列的情景,列式存储引擎的性价比更高. 在互联网大数据应用场景下,大部分情况下,数据量很大且数据字段数目很多,但每次查询数据只针对其中的少数几行,这时候列式存储是极佳的选择,目前在开源实现中,最有名的列式存储引擎是Parquet和ORC,在最近一年内,它们都晋升为Apache顶级项目,可

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.ClickHouse简介 1.基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据.ClickHouse不应该被用作通用数据库,而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台,在数据汇总查询方面(如GROUP BY),ClickHouse的查询速度非常快. 下载仓库:https://repo.yandex.ru/clickhouse 中文文档:https://clickhou

Charles所有关于hadoop的文章参考自hadoop权威指南第四版预览版 大家可以去safari免费阅读其英文预览版.本人也上传了PDF版本在我的资源中可以免费下载,不需要C币,点击这里下载. 对于某些应用,需要一个特殊的数据结构来存储数据.针对运行基于MapReduce的进程,将每个二进制数据块放入它自己的文件,这样做不易扩展, 所以Hadoop为此开发了一系列高级容器.我们可以想象一下,mapreduce遇到的文件可能是日志文件,文本文件等等,mapreduce 拆分之后变成一条条数据

随着Oracle 12c推出了in memory组件,使得Oracle数据库具有了双模式数据存放方式,从而能够实现对混合类型应用的支持:传统的以行形式保存的数据满足OLTP应用:列形式保存的数据满足以查询为主的OLAP应用.in memory组件可以和其他数据库组件功能使用,并不需要用户单独开发或者修改应用程序,就可以非常方便的实现基于实时数据库分析的转变.本文会介绍in memory组件的一些相关知识,包含了以下的内容: -列式存储的基本知识 -访问in memory area中的数据 -In

列式数据库 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%97%E5%BC%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93 列式存储与行式存储 http://my.oschina.net/u/590484/blog/233666

大家好,我是大D. 不知是否有小伙伴们疑问,为什么列式存储会广泛地应用在 OLAP 领域,和行式存储相比,它的优势在哪里?今天我们一起来对比下这两种存储方式的差别. 其实,列式存储并不是一项新技术,最早可以追溯到 1983 年的论文 Cantor.然而,受限于早期的硬件条件和应用场景,传统的事务型数据库(OLTP)如 Oracle.MySQL 等关系型数据库都是以行的方式来存储数据的. 直到近几年分析型数据库(OLAP)的兴起,列式存储这一概念又变得流行,如 HBase.Cassandra 等大

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

Record-based与column-based是数据库和存储系统里面两种不同的data layout.我们的思维逻辑是基于行记录的,即Record-based data layout,数据记录都是一行一行来存储和访问.但在很多数据库应用中发现(尤其是读请求为主要数据访问的数据库),人们往往只是访问一行记录中的某些属性数据,而不得不将整行数据读取出来,其中很多冗余的IO操作和数据其实没有必要的.如果能将避免这些冗余的IO操作和数据访问,那数据库访问的性能和吞吐将可以得到大大提高.C-Store

承接上一篇文章对行列式的引入,这篇文章将进一步记录关于行列式的有关内容,包括如下的几个方面: (1)行列式3个初等变换的证明. (2)转置行列式与原行列式相等的证明. (3)定理det(AB) = det(A)det(B)的证明. (4)基于行列式初等变换的范德蒙德行列式的证明. 首先值得说明的是,先前我们介绍矩阵的时候,并没有给出矩阵行变换的相关证明,其实按道理讲它的根源是出自于这里的.行列式和矩阵是有着紧密的联系的,想在这本书中就是基于矩阵的方法来完成对行列式3个初等变换的证明的. 行列式3