列式存储数据库
doris数据库的应用场景
doris数据库的应用场景Doris数据库的应用场景Doris数据库是一种高性能、可扩展的分布式列式存储数据库。
它在大数据领域被广泛应用，可以满足各种复杂的数据分析和实时查询需求。
下面将介绍Doris数据库在几个典型应用场景下的优势和应用案例。
一、日志存储与分析在大数据应用中，日志数据是非常重要的资源。
Doris数据库可以高效地存储和分析大量的日志数据。
通过将日志数据存储到Doris 数据库中，可以实现对数据的快速查询和分析。
比如，一个电商平台可以使用Doris数据库存储用户的浏览日志和购买记录，以实现用户行为分析和个性化推荐。
二、实时数据分析Doris数据库具有低延迟和高并发的特性，适用于实时数据分析场景。
例如，在电信行业中，运营商需要实时监控各项指标，如用户流量、网络质量等。
Doris数据库可以快速地处理海量的实时数据，并提供实时的分析结果，帮助运营商及时发现和解决问题。
三、OLAP分析OLAP（联机分析处理）是一种通过多维分析数据的方法，可以对数据进行多维度和复杂性分析。
Doris数据库支持SQL查询和OLAP分析，可以方便地进行复杂的数据分析。
比如，在金融行业中，通过Doris数据库可以对交易数据进行多维度的分析，如按时间、地域、产品等维度进行交易统计和风险分析。
四、数据仓库Doris数据库可以作为数据仓库的存储引擎，用于集中存储和管理企业的各类数据。
通过将数据存储到Doris数据库中，可以实现数据的统一管理和快速查询。
比如，一个零售企业可以使用Doris数据库存储销售数据、库存数据、顾客数据等，以实现全面的业务分析和决策支持。
五、实时监控与告警Doris数据库可以实时地监控和分析系统的运行状态，及时发现异常和问题。
例如，在互联网公司中，需要实时监控服务器的CPU使用率、内存使用率等指标。
Doris数据库可以快速地处理这些指标数据，并实时生成监控报告和告警信息，帮助运维人员快速定位和解决问题。
列式数据库介绍
不适合扫描小量的数据 不适合随机的更新 不适合做含有删除和更新的实时操作 只适合做联机分析处理（OLAP），不适合做联机事 务处理（OLTP） 对中文的支持较差 比较复杂，安装、部署和管理需要专门的精通它的 数据库管理专家来做
列式数据库适合存储的数据
列式数据库适合存储的数据特点 1、在进行大数据处理时，查询性能要高于处理 性能。（运营商的数据是一直在生成的，所以处理性 能要高于查询性能）。 2、数据处理完毕后最好不要对已完成处理的数 据进行更改（运营商的数据是有延时的，所以有时必 须要修改已经处理完成的数据）。
列式数据库的优点
极高的装载速度(最高可以等于所有硬盘IO 的总和， 基本是极限了) 适合大量的数据而不是小数据 实时加载数据仅限于增加(删除和更新需要解压缩 Block 然后计算然后重新压缩储存) 高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存 和CPU。 非常适合做聚合操段，工资。这个表存储在电脑的内 存和硬盘中。虽然内存和硬盘在机制上不同，电脑的操作系统是以同样 的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节” 中，操作系统再写到内存或硬盘中。行式数据库把一行中的数据值串在 一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。1，Smith，Joe， 40000；2，Jones，Mary，50000；3，Johnson，Cathy，44000；列式数 据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据， 以此类推。1，2，3；Smith，Jones，Johnson；Joe，Mary，Cathy； 40000，50000，44000；这是对列式数据库的一个简化的说法。
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解决方案
列式数据库的存储原理
数据库查询优化中的列存储与行存储选型讨论(一)
数据库查询优化中的列存储与行存储选型讨论数据库查询优化在数据处理领域中扮演着重要的角色。
而在数据库查询优化中，列存储和行存储是两个重要的选项。
本文将从列存储和行存储的概念、优势与劣势、应用场景以及选型讨论等方面进行探讨。
一、列存储与行存储的概念列存储和行存储是数据库系统中存储数据的两种方式。
行存储是将数据按照行存储，每一行数据成为一个存储实体；而列存储则是将数据按照列存储，将同一列的数据存储在一起，构成一个列存储实体。
行存储适合于将数据按照行进行读取和更新的场景，而列存储适合于将数据按列进行聚合和分析的场景。
二、列存储与行存储的优势与劣势1. 列存储的优势列存储在某些特定的场景下具有明显的优势。
首先，列存储能够大幅度减少I/O操作，提高查询性能。
因为在查询时，只需要读取所需列的数据，而不需要读取整个行的数据。
其次，列存储支持高效的数据压缩算法，可以大幅度减少存储空间的占用。
此外，列存储还适合进行批量分析计算，能够提供更高效的数据分析能力。
2. 列存储的劣势列存储的劣势主要体现在对事务处理支持较弱。
因为在列存储中，需要对一个事务涉及的所有列进行多次I/O操作，从而导致性能下降。
此外，列存储在进行单行的读取和更新时效率较低，这主要是因为需要读取或更新多个列所致。
3. 行存储的优势相比之下，行存储在事务处理上表现更为出色。
因为在行存储中，可以将一行数据作为一个整体进行读取和更新，不需要进行多次的I/O 操作。
此外，在进行单行的读取和更新时，行存储相对于列存储具有更高的效率。
4. 行存储的劣势行存储的劣势主要体现在对分析和聚合型查询支持相对较弱。
因为在行存储中，需要读取整行数据，包括不需要的列，会造成额外的I/O开销和网络传输开销。
此外，行存储对于大数据量的批量分析计算支持相对滞后。
三、列存储与行存储的应用场景1. 列存储的应用场景列存储适用于数据仓库和大数据分析等场景。
在数据仓库中，数据通常是按照列进行查询和聚合的，这时使用列存储可以显著提高查询性能。
列式存储
最近看到一篇很好资料，里面三言两语配上几个图就把列式存储(Column-based
Storage)讲明白了，牛啊！最喜欢的就是这种浅显易懂就把背景知识讲得明明白
白，而不是长篇大论的讲概念。
1 为什么要按列存储
列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。
简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好，直接抄原文了)：
Ø Row-based storage stores atable in a sequence of rows.
Ø Column-based storage storesa table in a sequence of columns.
下面来看一个例子：
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存
注：关系型数据库理论回顾 - 选择(Selection)和投影(Projection)
3查询执行性能
下面就是最牛的图了，通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点：
关键步骤如下：
1.去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。
2.用数字去列表里匹配，匹配上的位置设为1。
3.把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。
4.使用这个下标组装出最终的结果集。
列存储的相关知识
1、数据库管理系统：更好的处理和管理数据库2、比较好的数据库如：DB2,SQL SERVER,MY SQL,SYBASE,ORACLE3、信息的规模正在以前所未有的速度急剧地膨胀，已经远远超过了计算机硬件技术的发展速度4、海量的有用数据与落后的管理技术之间的矛盾越来越尖锐。
特别是在数据仓库（Data Warehouse）、数据挖掘（Data Mining）和决策支持（Decision Support System，DSS）等联机分析处理（On Line Analyze Processing，OLAP）领域，传统的数据处理技术更显得力不从心。
5、列存储数据库是相对于传统的以记录或数据行（Record，Row）为单位进行数据处理的数据库来说的，它以数据表中的列（Column）为单位对数据进行存储和查询等处理。
传统的以记录为单位进行查询处理的数据库如SQL Server 等主流数据库又称为行存储数据库或者行数据库。
6、列存储数据库应运而生的。
它的主要优势在于采用了以数据列为单位进行存储的模型，该存储模型非常有利于对数据库进行高效的压缩从而减少数据规模。
此外，基于列存储模型的查询分析器与传统的行存储模型相比，更是节省了大量的I/O 带宽，从而极大地提高了数据库的性能，特别是在数据规模比较大的情况下，列存储数据库更具有传统的行存储数据库不可比拟的性能优势。
7、值得说明的是，列存储数据库也属于关系型数据库，它是一种底层的实现技术，而不是一种新的数据库模型。
8、几个比较热点的技术大致包括：对列存储概念本身的研究，以列存储为基础的SQL 运算如JOIN、ORDER BY 等，以列存储为基础的SQL 算子优化，高效的轻量级压缩算法以及压缩态数据运算等。
9、在理论研究上，Mike Stonebraker等的论文《CStore: A Column-Oriented DBMS》奠定了列存储数据库的基础，他以CStore为基础，指出可以在查询处理的过程中对存储的数据进行恰当的编码和压缩；10、Miguel C. Ferreira则研究分析了数据压缩对列存储数据库的影响以及如何在查询处理过程中使用数据压缩11、对传统行存储数据库，要进行数据压缩，压缩后数据量小的优点，但是由于它存储的数据差异性较大，所以在进行查询时，又不得不进行解压12、由于列存储的特点，它非常适合轻量级压缩，从而可以不解压而直接访问压缩态的数据。
大数据处理与存储中的列式数据库优化研究
大数据处理与存储中的列式数据库优化研究随着大数据时代的到来，数据处理和存储的需求也不断增长。
在面对大规模数据的处理和存储时，传统的行式数据库往往无法满足要求。
列式数据库作为一种性能优越的数据库存储格式，正逐渐受到广泛应用和研究。
本文将重点研究大数据处理与存储中的列式数据库优化方法。
一、列式数据库的概念和特点列式数据库是一种以列为存储单位的数据库，与传统的行式数据库相比，具有以下几个特点：1. 压缩和编码优势：列式数据库以列为单位存储数据，可以采用列压缩和编码技术，提高数据的存储效率和压缩比率。
2. 查询效率高：列式数据库只读取需要的列数据，可以减少IO 操作，提高查询效率。
尤其适用于分析型查询，可以进行更复杂的数据分析和挖掘。
3. 数据压缩率高：由于列式数据库采用列压缩技术，可以大大减少存储空间的占用，降低存储成本。
4. 提供更好的并行处理能力：列式数据库可以并行处理不同列的数据，提供更好的数据处理能力和性能。
二、列式数据库的优化方法1. 数据划分和分布：将数据划分成不同的列族，每个列族存储相关的列数据，可以提高数据读取和写入的效率。
同时，可以根据数据的特点和访问模式，将数据分布到不同的存储节点上，实现负载均衡和数据并行处理。
2. 索引优化：对于列式数据库来说，索引对于查询效率的提升非常关键。
可以根据实际需求，选择合适的索引策略，如BloomFilter、BitMap Index等。
此外，还可以通过对索引数据进行压缩和编码，提高索引的查询性能。
3. 数据压缩和编码：列式数据库通过压缩和编码技术，减小存储空间的占用和提高数据的传输效率。
可以采用多种压缩算法，如gzip、Snappy、LZO等。
同时，还可以根据列的数据类型和特点，选择合适的编码方式，如Run-Length Encoding、Delta Encoding等。
4. 数据分区和分段：对于大规模数据，可以将数据进行分区和分段，分散存储于多个存储节点上。
HBase_LSM_列式存储
LSM-tree的另一大特点是除了使用两部分类树的数据结构外，还会使用日志文件（通常叫作 commit log）来为数据恢复做保障。这三类数据结构的协 作顺序一般是：所有的新插入与更新操作都首先被记录到 commit log中——该操作叫作 WAL（Write Ahead Log），然后再写到 memtable，最后当达 到一定条件时数据会从 memtable冲写到 sstable，并抛弃相关的 log数据； memtable与 sstable可同时供查询；当 memtable出问题时，可从 commit log与 sstable中将 memtable的数据恢复。
6）Cell
单元格，由五元组（row，column，timestamp，type，value） 组成的结构，其中type表示Put/Delete这样的操作类型， timestamp代表这个cell的版本。这个结构在数据库中实际是以 KV结构存储的，其中（row，column，timestamp，type）是K， value字段对应KV结构的V。
1.HBase简要介绍
目 2.LSM存储模型
录
列式数据库存储 结构
列式数据库存储结构以下是列式数据库存储结构更口语化的表述：1. 数据怎么放竖着放：列式数据库不像传统数据库那样一行一行存数据，而是把每一列的数据单独拎出来，一列一列存。
这样一来，同一列的数据就像排队一样，挤在一起，查起来特方便。
同类的放一起：有时候，会把关系密切的列打包成“一家人”，叫做“列族”。
这样，管理起来更顺手，查起来也更快。
2. 压扁、编码挤水分：列式数据库会对每一列的数据单独“压扁”，因为一列的数据类型和值差不多，所以能挤掉很多“水分”，省空间。
神奇密码：还会用一些高级的编码技术，把数据变成“密码”，不仅能省更多空间，查起来还更快。
3. 只存有用的跳过空的：因为列式数据库是竖着放数据，所以一眼就能看出哪一列有数据，哪一列没数据。
没数据的直接跳过，不占地方。
4. 大家一起来分担分蛋糕：大规模的列式数据库，会把数据切成好多块，每一块放在不同的电脑上。
这样，数据太多也不怕，大家一起扛。
备份多几份：为了防止数据丢了或者电脑坏了，列式数据库还会在别的电脑上存几份数据。
查数据的时候，可以随便选一台电脑查。
5. 管家婆记笔记：列式数据库会记一大堆笔记，比如表格长啥样、哪些数据在哪、怎么查最快之类的。
这些笔记很重要，没有它们，数据库就不知道怎么干活。
6. 指路牌一列一指路牌：列式数据库会给每一列做一个小小的指路牌，查这一列数据的时候，直接看指路牌就知道去哪找。
特殊指路牌：有时候，会为一些常用的属性（比如时间、用户ID）专门做一个指路牌，这样查起来更快。
7. 常用数据放兜里常用数据揣兜里：列式数据库会把经常用到的数据先放到内存里，用的时候直接从兜里掏，不用跑腿去硬盘上找，快多了。
总结一下，列式数据库就是把数据竖着放，同类的放一起，压扁、编码省空间，只存有用的，大家分担数据，有管家婆记笔记，指路牌帮忙找数据，常用数据放兜里，目的就是存得多、查得快。
有不懂的，尽管问！。
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列式存储数据库
近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据库的存储方式也在不断创新。
近年来，一种新的数据库存储方式——列式存储数据库受到了广泛的关注和应用。
在这篇文章中，我们将探讨列式存储数据库的概念和优势。
一、列式存储数据库的概念
列式存储数据库，也称为列存储数据库，是一种面向列而非行的数据库实现方式。
相比传统的行式存储方式，列式存储方式将数据按列存储，每一列包含相同类型或相似类型的数据。
数据按列存储后，表现出对于数据仓库和大型分析应用来说更加优异的性能。
二、列式存储数据库的优势
1. 高效性能
由于列式存储方式将数据存储在独立的列中，所以每个查询只需要读取需要的列，而不必读取整个行。
相对而言，列式存储方式在处理大型数据集时明显优于行式存储方式。
2. 压缩率高
由于列式存储数据库将具有相同数据类型或相似数据类型的数据存储在同一列中，因此这些数据可以采用非常高效率的压缩算法进行存储。
反过来，这还意味着列式存储数据库需要的存储空间更少，能够支持更高的数据密度。
3. 易扩展性
列式存储数据库能够很好地处理大型数据集，这意味着数据规模可以随扩展而快速增加，而不会影响性能。
而行式存储数据库在数据规模增加时，需要增加行数或分隔表，这与列式存储方式相比较而言，容易引起系统崩溃等问题。
4. 数据质量高
由于列式存储数据库采用了高效率的压缩算法进行数据存储，能够针对数据集的特定部分进行优化。
在数据查询和分析过程中，列式存储数据库能够给出更准确、更可靠的值。
三、列式存储数据库的应用场景
1. 数据仓库
数据仓库是列式存储数据库的主要应用场景之一。
数据仓库需要处理大量、复杂的数据，而列式存储数据库可以处理大量数据，并且在从数据查找时特别有效。
由于列式存储数据库可以对部分表进行优化而忽略不需要的数据，因此适用于大型的数据仓库。
2. 实时分析应用
实时分析应用需要快速的查询响应时间和迅速的分析数据。
列式存储数据库提供了满足速度需求的条件，能够进行快速的查询和分析，且在处理大规模的数据集时有很好地性能优势。
3. 大规模的数据挖掘
对于进行大规模数据挖掘的企业来说，数据存储和查询速度是一个重要的问题。
列式存储数据库在处理大型数据集时，能够在干扰其他处理期间完成多次并行处理任务，因此在大型数据集的场景下，相对于行式存储方式有更高的优势。
四、列式存储数据库的未来发展
列式存储数据库已经在大量企业应用中被广泛采用，未来发展前景是十分可观的。
未来，我们可以看到数据集的规模将会越来越大，从而更加需要采用列式存储数据库。
同时，随着人工智能等技术的深入发展，数据分析的需求将越来越广泛。
因此，列式存储数据库有望成为未来大数据存储领域的主导技术。
总而言之，列式存储数据库是当今先进的数据库存储方式之一。
性能优异、压缩率高、易扩展性、数据质量高等优点使列式存储数据库成为处理大范围数据的首选方式。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，列式存储数据库的应用场景将会越来越广泛，未来发展前景十分可观。