万亿数据库核心存储引擎的技术实现
wiredtiger存储引擎实现原理
wiredtiger存储引擎实现原理WiredTiger存储引擎是一种高性能的开源存储引擎，被广泛应用于MongoDB等数据库系统中。
它的实现原理是基于B树以及多版本并发控制（MVCC）的机制。
WiredTiger存储引擎的核心数据结构是B树。
B树是一种自平衡的搜索树，它能够在O(log n)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。
WiredTiger使用B树来管理数据的索引，以实现高效的数据访问和修改。
B树的特点使得WiredTiger能够在大规模数据存储的场景下，仍能够保持较低的查询延迟和高吞吐量。
除了B树，WiredTiger还采用了多版本并发控制（MVCC）的机制。
MVCC是一种并发控制技术，它通过为每个事务创建不同的数据版本，来实现并发事务的隔离性。
在WiredTiger中，每个数据页都会记录事务的版本号，以及该版本号对应的数据。
当事务需要读取数据时，WiredTiger会根据事务的版本号来选择合适的数据版本。
这种机制可以避免读取操作与写入操作之间的冲突，提高并发性能。
WiredTiger还实现了一系列的数据压缩算法，以减少数据存储的空间占用。
数据压缩可以通过使用更少的磁盘空间来存储数据，从而减少IO操作的次数，提高系统的整体性能。
WiredTiger支持多种压缩算法，如Snappy、LZ4等，用户可以根据实际需求选择合适的压缩算法。
WiredTiger的实现原理还涉及到了事务的管理和日志的记录。
每个事务在WiredTiger中都有一个唯一的事务ID，用于标识事务的开始和结束。
事务的提交是通过将所有修改操作写入事务日志来实现的，确保数据的持久性和一致性。
在系统发生故障时，WiredTiger 可以通过回放事务日志来恢复数据的一致性。
总结起来，WiredTiger存储引擎的实现原理主要包括B树的使用、MVCC机制、数据压缩算法以及事务管理和日志记录。
这些机制的结合使得WiredTiger能够在大规模数据存储和高并发访问的场景下，提供高性能和高可靠性的数据存储解决方案。
gaussdb数据库内核原理与实现
gaussdb数据库内核原理与实现GaussDB是华为公司开发的一款高性能、高可用性的分布式数据库管理系统。
其内核原理和实现是保证数据库系统正常运行和高效处理数据的关键。
GaussDB的内核原理主要包括存储管理、查询优化和执行引擎。
存储管理负责将数据存储在磁盘上，并提供高效的数据访问方法。
查询优化则是通过优化查询计划，提高查询效率。
执行引擎负责实际执行查询计划，并返回结果。
存储管理是GaussDB的核心组成部分。
它负责将数据存储在磁盘上，并提供高效的数据访问方法。
GaussDB采用了多种存储结构，包括B树、哈希表和位图索引等。
B树是一种常用的索引结构，可以快速定位到指定的数据。
哈希表则适用于等值查询，可以在常数时间内定位到指定的数据。
位图索引则适用于对多个属性进行查询，可以大幅提高查询效率。
查询优化是GaussDB的另一个重要组成部分。
查询优化的目标是找到最优的查询计划，以最快的速度返回结果。
GaussDB使用了多种查询优化技术，包括基于成本的优化和基于规则的优化。
基于成本的优化是根据查询的成本估计，选择最优的查询计划。
而基于规则的优化则是根据事先定义好的规则，对查询进行优化。
这两种优化方法结合起来，可以提高查询效率。
执行引擎是GaussDB的执行计划的实际执行者。
执行引擎根据查询计划，调用存储管理模块，从磁盘上读取数据，并进行计算和过滤，最终返回结果。
GaussDB的执行引擎采用了多线程技术，可以同时处理多个查询请求。
同时，执行引擎还使用了缓存技术，将热数据保存在内存中，加速数据的访问。
除了存储管理、查询优化和执行引擎，GaussDB还具有高可用性和容错性。
GaussDB通过数据复制和故障转移等技术，保证数据库系统的高可用性。
数据复制可以将数据复制到多个节点上，以防止单点故障。
故障转移则是在节点故障时，自动将数据切换到其他正常节点上，保证系统的连续性。
总结起来，GaussDB的内核原理和实现包括存储管理、查询优化和执行引擎。
数据库管理中的存储引擎有哪些
数据库管理中的存储引擎有哪些在数据库管理领域，存储引擎是数据库系统中用于管理数据存储和检索的核心组件。
不同的存储引擎具有不同的特点和适用场景，选择合适的存储引擎对于数据库的性能、功能和数据的可靠性都有着至关重要的影响。
接下来，让我们一起深入了解一下常见的数据库存储引擎。
首先要提到的是 InnoDB 存储引擎。
InnoDB 是 MySQL 数据库默认的存储引擎，也是许多其他关系型数据库系统中常用的选择。
它支持事务处理，这意味着可以将一系列的数据库操作视为一个原子单元，要么全部成功，要么全部失败，从而保证了数据的一致性和完整性。
InnoDB 还提供了行级锁定机制，这在并发环境中可以提高并发性和性能，减少锁冲突。
此外，InnoDB 对于数据的存储采用了聚簇索引的方式，能够提高基于主键的查询效率。
MyISAM 存储引擎也是 MySQL 中的一种常见选择。
与 InnoDB 不同，MyISAM 不支持事务，但其在读取操作方面具有较好的性能，尤其是在对大量数据进行顺序读取时。
MyISAM 采用表级锁定，这在并发写入时可能会导致性能下降，但对于读多写少的应用场景，它仍然是一个可行的选择。
此外，MyISAM 支持全文索引，这对于需要进行文本搜索的应用非常有用。
接下来是 Memory 存储引擎，也称为 HEAP 存储引擎。
顾名思义，Memory 存储引擎将数据存储在内存中，这使得数据的读写速度极快。
然而，由于数据存储在内存中，一旦数据库服务器重启或出现故障，数据将会丢失。
因此，Memory 存储引擎通常适用于临时数据或需要快速访问但数据量较小且允许丢失的场景，比如缓存数据或者临时表。
在 PostgreSQL 数据库中，PostgreSQL 提供了多种存储引擎，其中比较常用的是 BTree 存储引擎。
BTree 是一种平衡的树结构，适用于范围查询和有序数据的存储。
它在处理大量数据时能够保持较好的性能，并且提供了高效的索引机制。
数据库存储引擎及其工作原理
数据库存储引擎及其工作原理数据库存储引擎是数据库系统的核心组件之一，负责将数据存储在硬盘中并管理对数据的访问。
它对数据库的性能、稳定性和可靠性都有着重要的影响。
本文将介绍数据库存储引擎的基本概念、分类以及常见的工作原理。
一、数据库存储引擎的基本概念数据库存储引擎是数据库系统与操作系统之间的接口，其主要功能是将应用程序的数据操作请求转换为对物理存储的读写操作。
它负责将数据存储在硬盘上的文件中，并提供数据的索引、查询、更新、删除等功能。
数据库存储引擎的设计目标是提供高性能、高并发和高可靠性的数据存储和访问服务。
二、数据库存储引擎的分类常见的数据库存储引擎主要分为两大类：事务型存储引擎和非事务型存储引擎。
1. 事务型存储引擎：事务型存储引擎是指具备事务处理功能的存储引擎，它可以保证在并发访问下数据的一致性和完整性。
事务型存储引擎通常支持ACID原则，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. 非事务型存储引擎：非事务型存储引擎相对于事务型存储引擎来说，它不提供事务处理功能，因此在并发访问下可能出现数据的不一致情况。
非事务型存储引擎通常具有更高的性能和吞吐量，适用于对事务完整性要求不高、数据读写较为频繁的场景。
三、常见数据库存储引擎的工作原理不同的数据库存储引擎采用了不同的数据结构和存储方式，这也决定了它们的工作原理有所差异。
下面将介绍几种常见的数据库存储引擎及其工作原理。
1. InnoDB引擎InnoDB引擎是MySQL数据库系统的默认存储引擎，它是一种支持事务和行级锁的存储引擎。
InnoDB引擎采用B+树数据结构来存储索引和数据，通过事务日志（transaction log）来实现事务的持久性。
当有数据更新的操作发生时，InnoDB引擎会先将数据写入到事务日志中，然后再写入到磁盘上的数据文件。
2. MyISAM引擎MyISAM引擎是MySQL数据库系统的另一种存储引擎，它采用了较为简单的数据结构，比如B树和压缩表，以及表锁的方式来实现数据存储和访问。
大数据方面核心技术有哪些(一)
大数据方面核心技术有哪些（一）引言概述：大数据已经成为当前社会发展的热点领域之一，它能够以前所未有的方式对海量数据进行分析和应用。
在大数据领域中，核心技术的应用对于数据处理、存储和分析具有重要意义。
本文将介绍大数据方面的核心技术，其中包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容：一、数据采集1. 传感器技术：通过传感器获取实时数据，如温度、压力和运动等。
2. 高速数据捕获技术：利用高速数据捕捉设备，对数据进行高效采集，确保数据捕获的准确性和完整性。
3. 云计算技术：通过云平台获取分布式数据，实现多方数据聚合。
二、数据存储1. 分布式存储系统：利用分布式存储系统，将海量数据分布式地存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和存储容量。
2. 列存储技术：采用列存储结构，在处理大量数据时能够提高查询速度和压缩比率。
3. NoSQL数据库：使用非关系型数据库管理大数据，实现高性能和灵活的数据存储。
三、数据处理1. 分布式计算：利用分布式计算系统，将大规模数据进行分割，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理速度。
2. 并行计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，实现高效的数据计算。
3. 流式处理：采用流式处理技术，对实时数据进行快速处理和分析，以支持实时决策。
四、数据分析1. 数据挖掘：利用数据挖掘技术发现数据中的模式和趋势，从而提供决策支持和业务洞察。
2. 机器学习：应用机器学习算法对大数据进行建模和预测，从而实现智能化的数据分析和决策。
3. 文本分析：通过自然语言处理和文本挖掘技术，对大数据中的文本信息进行分析和理解。
五、数据可视化1. 图表和可视化工具：使用图表、地图和可视化工具将数据转化为可理解的图形和可视化表达形式。
2. 交互式可视化：通过交互式可视化技术，使用户能够探索和分析大数据，并从中提取有用的信息。
3. 实时可视化：实时地将数据可视化展示，以便及时发现和分析数据中的异常和趋势。
大数据的存储技术
大数据的存储技术随着信息技术的不断进步和网络技术的快速发展，大数据已经成为了信息时代的关键词之一。
大数据存储技术作为大数据处理的重要组成部分，也越来越受到人们的关注。
本文将从大数据存储技术的定义、特点、存储架构、存储介质、存储模式等方面进行探讨，希望能够为大家对大数据存储技术有所了解。
一、大数据存储技术的定义大数据存储技术是指为了存储和管理海量的数据而设计的一套技术体系。
它能够支持大规模数据的存储、管理、查询、分析等各种操作，并且能够确保数据的安全性、可靠性和高效性。
大数据存储技术通常包括数据存储架构、存储介质、存储模式等各个方面的内容。
二、大数据存储技术的特点大数据存储技术具有以下几个特点：1.海量性：大数据存储技术能够支持海量数据的存储和管理，能够处理数据量级达到PB甚至EB级别的数据。
2.高性能：大数据存储技术能够提供高性能的数据存储服务，能够实现数据的快速存储、查询和分析。
3.高可靠性：大数据存储技术能够确保数据的安全性和可靠性，能够防止数据丢失、损坏或篡改。
4.多样性：大数据存储技术能够支持多种数据类型的存储和管理，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
5.灵活性：大数据存储技术能够根据用户的需求提供灵活的数据存储服务，能够适应不同应用场景的需求。
三、大数据存储技术的存储架构大数据存储技术的存储架构通常包括以下几个部分：1.存储层：存储层是大数据存储技术的核心部分，它主要负责数据的实际存储和管理工作。
存储层通常包括分布式文件系统、分布式数据库系统、对象存储系统等多种技术。
2.计算层：计算层是大数据存储技术的重要组成部分，它主要负责数据的计算和分析工作。
计算层通常包括分布式计算框架、数据处理引擎等多种技术。
3.管理层：管理层是大数据存储技术的支撑层，它主要负责存储系统的管理和运维工作。
管理层通常包括存储管理软件、存储资源管理系统等多种技术。
四、大数据存储技术的存储介质大数据存储技术的存储介质包括以下几种类型：1.硬盘存储：硬盘存储是大数据存储技术最常用的存储介质之一，它具有存储容量大、成本低、稳定可靠等优点。
大数据平台核心技术
大数据平台核心技术随着信息技术的迅速发展，越来越多的数据被生成和收集，数据分析和处理的需求也越来越强。
在这样的背景下，大数据平台应运而生，成为支持大数据处理的关键技术之一。
大数据平台核心技术包括：数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面。
本文将详细介绍大数据平台核心技术及其应用。
一、数据存储数据存储是大数据平台的核心技术之一。
一个好的数据存储方案可以提高数据处理和管理的效率，同时可以减少硬件和配置的成本。
数据存储的主要技术包括：关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。
1. 关系型数据库关系型数据库是传统的数据存储方式。
它采用SQL语言作为数据操作语言，可以实现数据的结构化存储和高效查询。
在大数据平台中，关系型数据库主要应用于数据的事务处理和分析报表等场景。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等。
2. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，具有可扩展性强、数据类型灵活、高性能和高可用性等特点。
NoSQL数据库主要应用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3. 分布式文件系统分布式文件系统是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以存储和处理大容量的数据。
它具有高容错性、高性能和高可用性等特点。
分布式文件系统常用于海量数据的读写和分布式计算等场景。
常见的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System（HDFS）和GlusterFS等。
二、数据处理数据处理是大数据平台的另一个核心技术。
数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据计算、数据生成和数据存储等。
数据处理的主要技术包括：MapReduce、Spark和Flink等。
1. MapReduceMapReduce是一种分布式计算模型，由Google公司提出，可应用于大规模数据处理。
深大数据库内核原理与实现
深大数据库内核原理与实现1. 概述数据库是存储、管理和操作数据的系统，而数据库内核是数据库系统的核心组成部分，负责处理数据库的各种操作。
深大数据库内核是深圳大学自主研发的一种数据库管理系统，具有高性能、高可用性和高扩展性等特点。
本文将详细介绍深大数据库内核的基本原理和实现方法。
2. 数据库内核架构深大数据库内核采用了主从架构，主要由以下几个模块组成：2.1 查询处理器查询处理器负责解析用户提交的SQL语句，生成查询计划，并将查询计划发送给执行引擎进行执行。
查询处理器包括以下几个子模块：•语法分析器：将SQL语句转换为抽象语法树（AST）。
•语义分析器：检查SQL语句的语法和语义是否正确，并进行语义转换。
•查询优化器：根据查询的成本和约束条件，生成最优的查询计划。
•查询执行器：执行查询计划，并返回结果。
2.2 存储引擎存储引擎负责管理数据的存储和访问。
深大数据库内核采用了B+树索引结构来组织数据，可以高效地支持范围查询和排序等操作。
存储引擎包括以下几个子模块：•缓冲区管理器：负责管理数据库的缓冲区，将磁盘上的数据加载到内存中，并进行管理和替换。
•文件管理器：负责管理数据库的文件，包括创建、删除、扩展和收缩等操作。
•日志管理器：负责记录数据库的操作日志，保证数据库的事务一致性和持久性。
•锁管理器：负责管理数据库的并发控制，避免多个事务之间的冲突。
2.3 事务管理器事务管理器负责管理数据库的事务，保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
深大数据库内核采用了多版本并发控制（MVCC）来实现事务的隔离性。
事务管理器包括以下几个子模块：•事务调度器：负责管理事务的提交和回滚，以及事务的隔离级别。
•锁管理器：负责管理事务的锁，避免事务之间的冲突。
•日志管理器：负责记录事务的操作日志，保证事务的持久性。
3. 数据库内核实现深大数据库内核的实现主要包括以下几个方面：3.1 查询处理器实现查询处理器的实现主要包括以下几个步骤：•语法分析：使用自顶向下的递归下降法对SQL语句进行语法分析，生成抽象语法树。
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技术创新，变革未来
时代背景——数据爆炸式增长
据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB， 2025年全球每天产生的数据量将达到491EB。
2020
行业痛点
一、大数据里的产品种类很多，但每个种类内都很单一。 1.绝大部分系统采用单一的”暴力扫描”,性能低下。 2.少量系统有索引但功能受限只能KV,或全文检索,做不了复杂的统计 。 3.还有一部分系统采用预计算处理,不灵活也不能查看原始明细数据。
支持数学函数(sin、cos、round、floor等)调用。
count、
支持字符函数(substring、concat等)调用。
join[left join[right join]]、in、not in、like、not like、with子句、
支持分析函数(row_number、rank、lag、lead等)调用
2020
支持用户自定义(UDF)函数调用。 支持丰富的数据类型(string、long、int、double、char、
like、text、geopoint等)，可以针对不同的业务场 景进行表数据类型设计；同时也可以支持自定义分 词数据类型。
面临的主要问题
对手机号进行1*的检索。 对有数据倾斜的列，进行多表关联。 Limit 10000000000 Partition by 一个不均衡的列
采用GeoHash选择正方形，再根据DocValues进行 二次验证裁剪。
黄色部分 需要剪切验证
通过地理位置临近数据 临近存储 的方式构造硬 盘 上的连续读取， 大幅度的减少随机读取的次 数， 从而提升查询响应的速度。
2020
随机读 变
顺序读
实现 Hbase 二级索引的方法
Executor与RegionServer嵌 在同一个进程里
union/union all、嵌套子查询等常见语法。
支持1000+个条件组合联合匹配查询。
✓ 支持DDL语法： create table drop table
✓ 支持DML语法： 支持数据插入insert语法 支持数据删除delete语法。
✓ 支持数据分区清理truncate table语 法。
✓ 支持数据的大规模导出操作。
2020
倒排表数据按时序存储
2020
将无序的倒排表改为有序存储
第一天 第二天 第三天 第四天
计算框架->基于索引的Spark
基于分布 式文件系 统的索引
一个带有 索引的Spark
大数据 OLAP系统
将 Spa rk底 层 的 数 据 存 储 部 分 改 成 了 基于分布式文件系统的索引， 给Spa rk底层数据加了一层索引
解决思路
做了大量
标准SQL接口层 的修改 分布式计算层 分布式索引层 分布式存储层
2020
系统架构
同一张表，不同 的列，选择不同 非存储引擎。
分布式索引的存储->HDFS
1：相对于本地文件系统的优点！ 2：面临的主要问题，如何解决？ 3：单库跨多个联邦存储。
2020
全文检索->ES场景
万亿数据，秒级响应
2020
列簇+异构
列簇存储
列簇存储示意图
数
数
据
据
列
列
一
二
数
数
数
数
据
据
据
据
列
列
列
列
三
四
五
六
列簇一
数 据 列 一
数数 据据 列列 四六
数据只存储 在SATA上
列簇二
数
数
数
据
据
据
列
列
列
二
三
五
数据存储 在SSD上
异构存储
数据 文件近一月数据SSD固态硬盘冷热数据分离
一个月以后
SATA机械硬盘
2020
多层次索引-前缀与排序
多维统计
1、每列之间采用列存储。 2、 干 预 数 据 的 排 序 分 布 ，让 列 存 储 的
压缩更有效。 3、依据查询构造顺序读取。 4、多个列之间有层次关系。 5、结合分块存储。
2020
Payloads压缩与按列存储-适合检索后的统计分析 2020
区域检索->数据预分布的变种
2020
临近存储->数据预分布的变种
二、为了应对这些不完善,需要混合使用多种系统 1.数据存储的份数太多，浪费存储资源。 2.多个系统之间数据互通很难。 3.每个系统接口都不一样，学习与维护成本很高。
在线分析 OLAP
Hive
在线处理 OLTP KV
tidb
MPP 数据库
greenplumn
全文检索 Solr
流计算 实时处理
storm
本身只提供基于行键和全 表扫描的查询， 而行键索 引单一，需要采用HBase 的二级索引方案来进行多 条件的查询。
2020
实现 Hbase 二级索引的关键技术
特点 1：多维索引 2：实时更新，实时导入 3：随意1！扩秒容内缩Re容index
索引快速分裂！ 快速region合并
索引
想怎么分裂就怎么分裂
查询的时候借助索引， 避免了对数据的暴力扫描， 查询与分析性能直接提升了100倍以上
修正了大量的开源Spark的BUG ， 趟 平 开 源 Spa r k 在 生 产 系 统 中 出现的各种问题
2020
与spark融合后，查询与统计分析功能更强大
✓ 支持SELECT语法：
✓ 支持丰富的函数操作：
group by、order by、case when、sum、max、min、avg、
业务下沉 预计算预处理
kylin
其他数据库 时序数据库
Spark Sql
hbase
vertical
ES
Flink
drurid
图数据库
Impala
oceanbase
teradata
Lucene
Kafka
Click House
2020
用户的期望
1:统一的标准SQL接口 2:十万亿规模,上千个节点
2020
2020
其他要实现的
1：任务调度，IO调度。 2：物化视图。 3：索引加载问题。
2020
应用场景——公安军队
场景描述 公安部门汇集了全网全维度的海量数据，包含互联网数据、社会数据、通讯数据等，通过实时检索、关联碰撞，为各警种提供智能研判的关系网络（同行、同 住同飞、同出入境等），大幅增加可用情报线索，提升侦破水平。
过载控制
2020
预计算索引->kylin+流计算
2020
多维统计-> clickhouse场景
1：95%以上的值为null
值。
2：碎片化数据多维统 品
牌
计分析。
维 度
56
58
62
35
36
40
40
43
44
时间维度
2020
千人千面统计分析->vertical的projection
2020
多维统计方案——多列联合索引