列式数据库存储原理
hbase列式存储原理
hbase列式存储原理HBase是一个开源的非关系型数据库，它的存储基础是一种列式存储结构，下面我们来具体的介绍HBase列式存储的原理。
1、传统行存储传统的关系型数据库，以行为存储单位，一条记录是由一行定义的，每一行后面跟一个结束符，行后面的结束符可以是回车符，也可以是其他的特殊字符。
2、列存储在列存储中，以列为存储单位，一条记录都是由一列定义的，列的值可以是字符串，也可以是任意类型的值，列也有一个结束符，其他逻辑上与传统行存储类似，只是存储层次上的结构变得更加灵活更加紧凑。
3、HBase行列存储HBase可以说是行列存储的一种组合，就是将行与列结构结合起来形成一个复杂的结构，为HBase提供表格的数据表示，每一行可以由多个列组成，每一列都由一个列簇和多个列族组成。
列簇分为主列簇和多个副列簇，主列簇只能有一个，它的列族可以由多个。
这种行列存储模式可以把一个完整的记录拆分成多个小的单元，从而能更好的优化存储空间。
4、HBase列存储的优势HBase列存储的优势有：（1）高性能：HBase列存储把一条记录拆分成多个小的单元，这样查询操作的速度会很快，因为数据库只需要读取所需要的列就可以，而不需要读取整行数据。
（2）节约存储空间：HBase列存储只存储被访问到的列数据，从而节约存储空间。
（3）易扩展：HBase很好的支持水平扩展，可以很容易地添加新的机器来支持更多的存储。
（4）分布式：HBase支持分布式，可以很好的支持大数据存储。
总结以上就是HBase列式存储的原理和优势，HBase是一个开源的非关系型数据库，它的存储基础是一种列式存储结构，特别适合存储大数据，它的列存储把一条记录拆分成多个小的单元，查询操作的速度会很快，而且节约存储空间，还支持水平扩展，所以HBase 列存储是一种非常有优势的存储方式。
clickhouse原理
clickhouse原理
ClickHouse是一个列式存储数据库管理系统，它有独特的性能优势。
它被设计成一个高可扩展性、高性能和低成本的数据仓库，用于存储和分析大量数据。
ClickHouse原理主要分为三个部分：
1. 数据存储： ClickHouse使用了列式存储的技术，这意味着将每行的数据分割成多列，每列都有一个特定的数据类型，而不是将所有数据都存储在一个字段中。
这样，相同类型的数据可以被存储在一起，从而减少内存占用，并提升查询速度。
2. 数据分析： ClickHouse支持多种数据分析方法，包括OLAP(On-line Analytical Processing)，
ELT(Extract-Load-Transform)，MapReduce等。
OLAP模型允许用户使用多种查询来检索大量数据，以及对所得结果进行多维度分析。
ELT模式允许用户将原始数据从不同的源加载到ClickHouse，然后进行数据转换，以便更好地进行分析工作。
MapReduce模型允许用户分布式地处理数据，以减少计算时间。
3. 缓存： ClickHouse采用了内存中的“内置”缓存，它可以有效地减少查询和计算的时间。
此外，
ClickHouse还支持外部缓存，如Redis，Memcached，MySQL，Hadoop等，以便用户可以更好地管理海量数据。
clickhouse技术原理
clickhouse技术原理
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的开源分布式列
式数据库管理系统（DBMS）。
它专门设计用于处理大规模数据分析
工作负载，其技术原理涉及以下几个方面：
1. 列式存储，ClickHouse 采用列式存储，将数据按列存储在
硬盘上，而不是按行存储。
这种存储方式使得查询只需要读取所需
列的数据，大大提高了查询性能，特别是在需要聚合大量数据的情
况下。
2. 数据压缩，ClickHouse 使用多种压缩算法对数据进行压缩，以减少存储空间和提高数据传输效率。
这有助于降低存储成本，并
且在查询执行时可以更快地读取和处理压缩的数据。
3. 并行处理，ClickHouse 采用并行处理技术，可以同时利用
多个 CPU 核心和多台服务器来处理查询。
这种并行处理方式使得ClickHouse 能够快速处理大规模数据，提高了系统的整体性能。
4. 数据分区和排序，ClickHouse 支持对数据进行分区和排序，以便更快地定位和访问特定的数据。
通过合理的数据分区和排序策
略，可以进一步提高查询性能和降低系统的负载。
5. 数据持久化，ClickHouse 采用一种称为 MergeTree 的数据存储引擎，它能够有效地将新数据追加到现有的数据文件中，同时支持数据的快速删除和更新操作，保证了数据的持久性和一致性。
总的来说，ClickHouse 的技术原理主要包括列式存储、数据压缩、并行处理、数据分区和排序以及数据持久化等方面，这些特点使得 ClickHouse 成为一个高效、可靠的大数据分析工具。
一分钟搞懂列式与行式数据库
分钟搞懂列式与行式数据库定义列式存储(Column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-based)来说的。
简单来说两者的区别就是如何组织表。
将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。
行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。
列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似，下图是两种存储方法的图形化解释。
rrPO11OU00◎.MColumn-based 应用行式存储的数据库系统称为行式数据库，同理应用列式存储的数据库系统称为列式数据库。
随着列式数据库的发展传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统。
传统的关系型数据库，如Oracle 、DB2、MySQL 、SQLSERVER 等采用行式存储法，当然传统的关系型数据库也在不断发展中。
随着Oracle12c 推出了inmemory 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。
新兴的Hbase 、HPVertica 、EMCGreenplum 等分布式数据库采用列式存储，当然这些数据库也有对行式存储的支持比如HPVertica 。
随着传统关系型数据库与新兴的分布式数据库不断的发展，列式存储与行式存储会不断融合，数据库系统会呈现双模式数据存放方式，这也是商业竞争的需要。
区别Row-based Haw ID-□atcj' Time MEitcrial CustaimrNan xs Quarrtityt 345 2 J --3V —-—2 fl51 5 :hl--" 3B72 4 ...A 4" ...■B ll ・' 4 a7-0~T~ 5…' ..-■■--2."P•■"■■■5■r F ■ 52 总“ g ■”.11- 6:7 訊ri 斗 1 1■- 2 3 4451 当723 2 5Coumn-basedstone数摇是按行存储的-没有索引的査询便用大HI/O建立索引和物化視图蛊荽花费大量时伺和畫源面对査询的需求.数据库必须被大加膨族才能满足性能婴求数据按列存储-每一列单独存城列式数据库・数据即是絮引-只访问杳询涉层的冽-大it降低萦统io每一列由一个线索来处理-査询的并发处理数据类盤一致'数据特征相似-高效压缩为啥列存储可以大幅降低系统的I/O呢?列式存储的主要优点之一就是可以大幅降低系统的I/O,尤其是在海量数据查询时，I/O向来是系统的主要瓶颈之一。
列式数据库少表多列
列式数据库少表多列以列式数据库少表多列为标题，本文将从以下几个方面来探讨列式数据库的特点和优势。
一、列式数据库的概念和特点列式数据库是一种存储和处理数据的方式，与传统的行式数据库相比，它以列为单位进行存储，而不是以行为单位。
这意味着每个列都会被单独存储，不同的列可以有不同的数据类型和属性。
相比之下，行式数据库则是将每一行的所有列都存储在一起。
列式数据库的特点主要体现在以下几个方面：1. 存储效率高：由于列式数据库将每个列单独存储，可以根据实际需要只读取需要的列，从而大大降低了存储和读取的开销。
这对于大规模数据的存储和查询来说非常有优势。
2. 查询性能优越：由于列式数据库只读取所需的列，可以避免读取不必要的数据，从而提高查询性能。
尤其是在需要进行复杂计算或者聚合操作的场景下，列式数据库的性能表现更为出色。
3. 灵活性强：列式数据库支持动态列，可以根据需要随时添加或删除列，而不需要对整个表进行结构的调整。
这种灵活性使得列式数据库在处理半结构化和非结构化数据时非常方便。
4. 压缩率高：由于列式数据库将相同数据类型的列存储在一起，可以采用更加高效的压缩算法，从而减少存储空间的占用。
这对于需要存储大量数据的应用来说具有很大的优势。
二、列式数据库的应用场景列式数据库由于其高效的存储和查询性能，在许多应用场景中得到了广泛的应用。
1. 大数据分析：在大数据分析领域，需要对大规模的数据进行复杂的查询和分析，而列式数据库正是能够满足这一需求的理想选择。
它可以快速地进行聚合操作、跨列计算和数据挖掘等任务，从而为数据分析师提供了强有力的工具。
2. 时序数据处理：时序数据是指按时间顺序排列的数据，如传感器数据、日志数据等。
列式数据库由于其高效的存储和查询特性，非常适合用于处理时序数据。
它可以快速地进行时间范围查询、时间序列分析等操作，从而满足实时监控和预测分析等应用需求。
3. 实时报表和分析：对于需要实时生成报表和进行实时分析的应用，列式数据库也具有很大的优势。
doris架构原理
Doris架构原理1. 引言Doris是一种分布式列式存储和计算系统，旨在解决大规模数据分析的问题。
它提供了高性能、低延迟的数据查询和分析能力。
Doris采用了一系列的架构原理来实现其功能，本文将详细介绍与Doris架构原理相关的基本原理。
2. 列式存储Doris采用了列式存储方式来存储数据。
相比于传统的行式存储方式，列式存储有许多优势。
首先，列式存储可以大大减少磁盘IO的次数，因为在查询时只需要读取所需的列数据而不是整行数据。
其次，列式存储可以更好地利用压缩算法来减少数据占用的空间。
最后，对于聚合操作和复杂查询，列式存储方式可以提供更高的性能。
3. 分布式架构Doris采用了分布式架构来处理大规模数据集。
它将数据划分成多个分片，并将每个分片分散在不同的节点上进行存储和计算。
这种方式可以提高系统的可伸缩性和容错性。
3.1 分片在Doris中，数据被划分成多个分片，每个分片包含一部分数据。
分片的划分可以根据数据的某个列进行，也可以根据哈希算法进行。
通过将数据划分成多个分片，Doris可以并行处理查询请求，提高系统的吞吐量。
3.2 节点Doris中的节点是系统中的计算和存储单元。
每个节点负责管理一个或多个分片，并执行查询和计算任务。
节点之间通过网络进行通信，并共享数据和元数据信息。
3.3 元数据Doris中的元数据是描述系统中数据结构和位置的信息。
它包含了表、数据库、分片等相关信息。
元数据由一个或多个节点维护，并通过复制或分布式存储来实现高可用性和容错性。
4. 数据模型Doris采用了类似于关系型数据库的数据模型，支持表、列、行等概念。
用户可以使用SQL语言来操作和查询数据。
4.1 表在Doris中，表是最基本的存储单位。
一个表由若干列组成，每列具有特定的类型和属性。
用户可以创建表、插入数据、修改表结构等操作。
4.2 列表中的每一列都有特定的类型和属性。
Doris支持多种基本类型（如整数、浮点数、字符串等）以及复杂类型（如数组、结构体等）。
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！。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
行式存储的问题
读某个列必须读入整行 行不等长，修改数据可能导致行迁移 行数据较多时可能导致行链
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
行式存储的访问路径
全表扫描 行标识访问
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
列式数据库存储原理
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
传统数据库的行式存储
数据存放在数据文件内 数据文件的基本组成单位：块/页 块内结构：块头、数据区
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
LF索引：改进的位图索引
无须行号——行标识对应 只面向低坐标值的情况，无须使用B树辅助检索关键值 位向量压缩策略：0或1占比例<20%或>80%，压缩，否则不压缩 位图索引和查找表可以做成同一个结构
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
HG索引：改进的B树索引源自黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
列式 vs 行式 行式
数据与索引分离
列式
数据与索引一体
数据几乎不压缩
数据压缩
操作某列必须读出整行
能直接读取某列数据
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
B树索引的弱点
空间代价，创建时间代价，维护代价 重复值多时影响效率
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
位图索引
原理
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
行标识访问：B树索引
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
B树索引原理：结点
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
B树索引原理：树形
利用B树进行查询——access path B树插入——分裂结点 B树删除——合并结点
列式数据库基本存储：FP索引
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
FP索引 ：细节
FP1，FP2，FP3，flat FP 存储替换值得好处：压缩、等宽 怎样通过行号定位该行数据的相应位置
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
HG索引：改进与优点
结合B树与位图的优点 天生适合Group by、select distinct等聚合操作 结构可以附加在查找表上，增加B树和指向G-Array的指针
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
HNG索引：bitwise index
FAQ时间
Copyright © 2010 Sequel Corporation
21
位向量压缩：分段长度编码
i，j的意义及压缩算法
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
位向量维护
删除：位向量相应位置改0，行号-行标识表打上删除标记 插入：只需修改跟key值有关的位向量，原因是压缩算法忽略位向量最后连续的0，在 行号-行标识里记录新行 修改：只需修改有关的2行
数据以位方式存储，按位垂直切片 相当一部分列满足稀疏条件，可以压缩
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
Bitwise：计算
压缩减少IO，可并行计算 适合计算总和、平均值等汇总数据，不适合分组聚合
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
HG索引：G-Array
存储行号，等宽线性存储，64K页可以存储4K个行号 如果行号存满一个page，自动转换为位图形式存储 如果建立在主键或唯一约束列上，则不存在G-Array
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation