列存储数据库关键技术综述
第十章列族数据库
第⼗章列族数据库
10.1 何谓列族数据库
列族数据库将数据存储在列族中，⽽列族⾥的⾏则把许多列数据与本⾏的“⾏键”关联起来。
Cassandra可以说是⼀种能快速执⾏跨集群写⼊操作并易于对此扩展的数据库。
集群中没有主节点，其中每个节点均可处理读、写。
10.2 特性
cassandra的基本存储单元叫做“列”。
Cassandra的列由⼀个“名值对”组成，其中的名字也丛当关键字。
每个键值对都占据⼀列，并且都存有⼀个“时间戳”值。
令数据过期、解决写⼊冲突、处理陈旧数据等操作都会⽤到时间戳。
⾏是列的集合，由相似⾏构成的集合就是列族。
列族数据库的各⾏不⼀定要具备完全相同的列，并且可以随意向其中某⾏加⼊⼀列
超列：某列中包含⼀个由⼩列组成的映射表。
超列构建的列族叫做“超列族”。
键空间：
10.2.1 ⼀致性
Cassanfra收到写⼊请求后，会先将待写数据记录到“提交⽇志”中，。
面向列存储的数据库设计与实现
面向列存储的数据库设计与实现近年来，随着大数据时代的到来，数据量急剧增长，数据处理能力的需求也越来越高。
传统的行存储数据库在处理大规模查询时存在一些瓶颈，因此，面向列存储的数据库逐渐被广泛采用。
本文将介绍面向列存储的数据库设计与实现的相关内容，包括数据模型设计、存储方式、查询优化等。
面向列存储的数据库与传统的行存储数据库有所不同。
传统数据库将数据按行存储，一条记录的所有字段值连续存放，而面向列存储的数据库将数据按列存储，即将每个字段的值存放在一起。
这种存储方式的优势在于可以只加载需要的列，大大提升了数据查询的效率。
因此，面向列存储的数据库尤其适用于大规模数据的分析查询场景。
在设计面向列存储的数据库时，一个关键的问题是如何表示和管理列。
一种常见的方法是使用列族（column family）的概念来组织数据。
列族是将相关字段（列）按照逻辑关系分组的集合。
每个列族可以含有不同的列，不同的列族可以包含相同类型的数据。
这样的设计可以有效地组织数据，并且提供了良好的横向扩展性。
此外，为了提高访问效率，可以采用压缩技术来减小存储空间，例如使用字典压缩、位图压缩等。
在面向列存储的数据库中，查询优化也是一个重要的研究方向。
由于数据存储的方式发生了变化，传统的查询优化技术不一定适用于列存储数据库。
因此，需要针对列存储的数据模型设计相应的查询优化算法。
一种常见的查询优化技术是基于预先分析的查询计划生成，即在执行查询之前，根据查询的特点和数据的分布情况，生成最优的查询计划。
此外，可以采用列存储索引来加速对数据的查询，例如基于列存储的B树索引、位图索引等。
与传统的行存储数据库相比，面向列存储的数据库在大数据处理和分析任务上有明显的优势。
首先，列存储数据库可以提供更快的查询效率。
由于将每个字段的值都存放在一起，可以减少不必要的IO访问，并且更好地利用CPU的缓存。
其次，列存储数据库适合处理大批量的读多写少的场景，如数据仓库、数据分析等业务。
大数据关键技术有哪些
引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当前社会经济发展的重要驱动力。
而在大数据的背后，有许多关键技术支撑着它的发展。
本文将详细阐述大数据的关键技术，并分析其在实际应用中的重要性。
概述：大数据是指数据量规模巨大，类型繁多，处理速度快的数据集合。
在处理大数据时，关键技术起着至关重要的作用。
这些关键技术包括存储技术、计算技术、分析技术、挖掘技术和隐私保护技术。
下面将逐一进行详细阐述。
正文：一、存储技术1. 分布式文件系统：分布式文件系统通过将大数据分布在多个物理节点上，实现数据的存储和管理。
典型的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Google File System （GFS）。
2. 分布式数据库：分布式数据库是指将数据分布在多个节点上进行存储和管理的数据库系统。
典型的分布式数据库包括Apache Cassandra和MongoDB等。
3. 列式存储：列式存储是一种将数据按照列进行存储的方式，相比于传统的行式存储，它能够提供更高的查询性能。
HBase和Cassandra等数据库采用了列式存储的方式。
二、计算技术1. 分布式计算：分布式计算是指将计算任务分布在多个计算节点上进行并行计算的技术。
Apache Spark和MapReduce是常用的分布式计算框架。
2. 并行计算：并行计算是指将一个大任务划分成多个子任务，并且这些子任务可以并行地进行计算。
典型的并行计算模型有共享内存模型和消息传递模型。
3. 可扩展性：可扩展性是指系统在面对大规模数据时，能够保持高性能和低延迟的能力。
具备良好可扩展性的系统能够自动根据工作负载的增加或减少来调整资源的分配。
三、分析技术1. 数据预处理：大数据分析的第一步是进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据挖掘：数据挖掘是指从大数据中发现潜在模式、关联规则和异常值等有价值的信息。
网络存储技术的研究与应用综述
摘要】在当前的企业信息数据存储应用中，网络存储技术发挥着十分重要的作用，如何在具体应用中选择合适的网【：络存储技术，使其最大程度地发挥作用成为了企业面临的主要问题。
文中主要研究了４种主流网络存储技术：ＡＳ，Ｎ，ＡＳＮＳＡＣ及ＩＰＳＡＮ，对这些技术进行了层次及技术性能方面的比较。
通过对４种技术的分析比较，找到了各种技术间较好的结合点并加以应用。
最后针对中小企业的综合业务现状提出了一个基于现有ＴＣＰ／协议的网络存储解决方案，并在此基础上指出了ＩＰ网络存储的未来发展趋势。
关键词】网络存储；ＡＳ；Ｎ；ＡＳ；ＳＡＮ【ＮＳＡＣＩＰ：引言网ＩｎｔｅｒｎｅｔＩｎｔ／ｒａｎｅｔ以及其他网络相关的各种应用飞速发展，络上的信息资源呈爆炸型增长趋势，通过网络进行传输的信息大量不断膨胀，量信息需要进行处理并通过网络传输，这对信息存储系统提出了空前的要求。
传统的存储体系采用直接连接存储方式（ＡＳ，ｉａｃｃｅｓｓｓｙｓｔ）存储设备（磁盘阵列）通过诸如ＤＤｒｅｃｔｅｍ，ＩＤＥ／ＳＩ等Ｉ／总线与服务器相连。
客户机的数据访问必须通ＳＣＯ过服务器，然后经过其Ｉ／总线访问相应的存储设备，服务器实Ｏ际上起到一种存储转发的作用。
当客户连接数增多时，Ｉ／总线Ｏ并严将会成为一个潜在的瓶颈，且会影响到服务器本身功能，重并且安全性弱，总拥有成本高。
所情况下甚至会导致系统的崩溃，以，这种附属于网络服务器的存储方式已不能适应来自应用的越来越高的要求。
因此，探索新的存储体系结构就非常必要。
近年来网络存储成为国际上比较热门的一个研究方向。
网络存储的现状１、目前，网络存储技术有以下４个主要发展方向：带库等存储设备而建立的高性能网络。
ＳＡＮ技术的最大特点是将存储设备从传统的以太网中分离了出来，成为独立的存储区域网络〔。
ＳＡＮ提供了良好的存储连接，服务器可以访问存储区２〕域网上的任何存储设备；同时存储设备之间以及存储设备同采用ＳＡＮ交换机之间也可以进行通信。
Ｎ以数据存储为中心，ＳＡ可伸缩的网络拓扑结构，通过具有高传输速率的光通道的直接连接，提供了ＳＡＮ内部任意节点之间的多路可选择的数据交换，并且将数据存储管理集中在相对独立的存储区域网内。
生物信息学中的DNA序列分析技术综述
生物信息学中的DNA序列分析技术综述DNA序列分析技术是生物信息学领域中非常重要的一项技术，在生物学研究中起着至关重要的作用。
本文将从DNA序列的获取、存储、预处理和分析等方面进行综述，以帮助读者全面了解DNA序列分析技术的研究进展和应用。
首先，DNA序列的获取是DNA序列分析的基础。
DNA测序技术的发展使得获取大规模DNA序列数据成为可能。
经典的Sanger测序技术已经进化到高通量测序技术如Illumina HiSeq、Pacific Biosciences和Oxford Nanopore等。
这些技术大大提高了序列获取的效率和准确性。
通过这些高通量测序技术，科学家们可以获得大量的DNA序列数据以支持后续的生物信息学分析。
其次，DNA序列的存储是DNA序列分析不可或缺的一环。
DNA序列数据通常以FASTQ、SAM/BAM和VCF等格式进行存储。
FASTQ是存储原始测序数据的一种格式，包含了读取序列和质量信息。
SAM/BAM格式是对测序数据进行比对和对齐后的结果进行存储的格式。
VCF是对SNP（单核苷酸多态性）和INDEL （插入/缺失）等变异信息进行存储的格式。
这些格式的选择依赖于具体的研究需求和分析软件的要求。
针对DNA序列数据的预处理，主要包括数据清洗、质量控制和序列比对等步骤。
数据清洗是删除原始测序数据中的接头序列、低质量序列和低复杂度序列等无效信息的过程。
质量控制是对清洗后的数据进行质量评估和修剪，以保证后续的分析结果的准确性。
序列比对是将清洗和修剪后的数据与参考基因组进行比对，以寻找序列数据中的变异信息。
在DNA序列分析的过程中，常用的分析方法包括基因组重测序、转录组测序和外显子测序等。
基因组重测序是对整个基因组进行高通量测序的一种方法，可以揭示个体基因组的整体信息，如基因组结构和变异分布等。
转录组测序则是对转录本进行测序，可以帮助研究者了解基因在转录水平的表达情况和转录变异等信息。
外显子测序则是对编码蛋白质的外显子区域进行测序，可以帮助寻找与遗传疾病相关的突变。
数据库技术发展综述
数据库技术发展综述本文对数据库的概念、发展阶段、内容以及发展趋势进行了分析，希望能够提供一些借鉴和参考。
标签：数据库概念发展内容趋势一、前言当前，信息技术的快速发展给人们的生产生活带来了极大的便利，其中数据库技术更是起到至关重要的作用。
二、大数据概述大数据（BigData），也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的资讯，通常被认为是PB或EB或更高数量级的数据。
大数据特点是容量在增长、种类在增长、速度也在增长，面临如此庞大的数据量，数据的存储和检索面临着巨大挑战。
比如2007年时，Facebook使用数据仓库存储15个TB的数据，但到了2010年，每天压缩过的数据比过去总和还多，那时商业并行数据库很少有超过100个节点以上的，而现在雅虎的Hadoop集群超过4000个节点，Facebook仓库节点超过2700个。
大量的数据现在已经开始影响我们整个的工作、生活、甚至经济，如何存储和高效利用这些数据是需要我们解决的。
三、计算机数据库的发展计算机数据库已经历了长达五十年之久。
计算机数据库已经在理论和系统上都取得了辉煌的成就。
并且，已被广泛应用于多种行业。
计算机数据库的发展主要经历了如下的三个阶段：1.第一阶段：层次和网状数据库系统在第一阶段中，数据库支持层次和网状数据化模型。
网状和层次数据库为数据方法和数据库提供了基础。
这两种数据库系统是应用较早的数据库技术。
2.第二阶段：关系数据库系统此阶段数据库技术主要被广泛应用到企业管理，办公自动化和情报检索等方面。
它以严格的数学概念做基础，简单，清晰，易于被用户接受而风靡一时。
3.第三阶段：以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统面向对象数据库其本质是类的集合。
在这个阶段中，其主要目标是为面向对象的数据模型提供类层次结构。
它主要有这些特点：一是永久保存数据库中的数据，其次是在存储管理方面，如：数据聚集，索引管理，查询优化，数据缓冲，存取路径选择等。
数据库基础概述综述
一、数据库基础概述当今社会是一个信息化社会，信息是社会上各行各业的重要资源。
数据是信息的载体，数据库是相互关联的数据集合。
数据库能利用计算机来保存和管理大量复杂的数据，快速而有效地为不同的用户和应用程序提供数据，帮助人们利用和管理数据资源，目前，数据库已经遍布我们生活的各个角落，如，学校的教学管理系统、图书管的图书借阅系统、飞机或火车的网络售票系统、银行的业务系统、超市的售货系统、公司的人事管理系统等等。
因此，了解数据库的相关概念，掌握数据库的基本操作是我们从事信息处理相关专业人员适应信息化的重要基础，数据库相关技术也是我们应该必须掌握的重要信息化处理工具！1.数据库系统概述1.1数据管理技术的产生和发展数据是现实世界中实体或客体在计算机中的符号表示。
数据不仅可以是数字，还可以是文字、图表、图像、声音、视频等。
每个组织都保存了大量的数据。
如，银行有关储蓄存款、贷款业务、信用卡管理、投资理财等方面的数据；医院有关病历、药品、医生、病房、财务等方面的数据；超市有关商品、、销售情况、进货情况、员工等方面的信息。
数据是一个组织的重要资源，有时比其他资源更珍贵。
因此必须对组织的各种数据实现有效管理。
数据管理是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护等操作。
数据库的核心任务就是数据管理。
数据库技术并不是最早的数据管理技术。
在计算机诞生的初期，计算机主要用于科学计算，虽然当时同样存在数据管理的问题，但当时的数据管理是以人工方式进行的，后来发展到文件系统，再后来才是数据库。
数据管理发展主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。
（1）人工管理阶段时期20世纪40年代中--50年代中产生的背景▪应用需求科学计算▪硬件水平无直接存取存储设备▪软件水平没有操作系统▪处理方式批处理特点▪数据的管理者：用户（程序员），数据不保存▪数据面向的对象：某一应用程序▪数据的共享程度：无共享、冗余度极大▪数据的独立性：不独立，完全依赖于程序▪数据的结构化：无结构▪数据控制能力：应用程序自己控制...…...…图1 人工管理阶段应用程序与数据之间的对应关系（2）文件系统阶段时期▪20世纪50年代末--60年代中产生的背景▪应用需求科学计算、管理▪硬件水平磁盘、磁鼓▪软件水平有文件系统▪处理方式联机实时处理、批处理特点▪数据的管理者：文件系统，数据可长期保存▪数据面向的对象：某一应用程序▪数据的共享程度：共享性差、冗余度大▪数据的结构化：记录内有结构,整体无结构（针对某一个应用）▪数据的独立性：独立性差，数据的逻辑结构改变必须修改应用程序▪数据控制能力：应用程序自己控制图2文件系统阶段应用程序与数据之间的对应关系（3）数据库系统阶段时期▪20世纪60年代末以来产生的背景▪应用背景大规模管理▪硬件背景大容量磁盘、磁盘阵列▪软件背景有数据库管理系统▪处理方式联机实时处理,分布处理,批处理特点▪数据整体结构化（面向全组织），整体是结构化的，数据之间具有联系▪数据的共享性高，冗余度低，易扩充，避免数据不兼容性和不一致性▪数据独立性高，物理独立性和逻辑独立性好。
数据库综述【文献综述】
文献综述通信工程数据库综述摘要：“数据库”概念最早出现在20世纪中叶，当时美军为作战指挥需要将收集到的各种情报存储在计算机中，并且称之为—数据库。
而DBMS是数据库主要的工作模式之一，下面我们会介绍他的工作方式，而基于VB的网络数据库将是我们这次课题的主要研究对象。
关键词：数据库；DBMS；Microsoft SQL Server1、引言数据库技术产生于20世纪60年代，经历了格式化数据库（以层次和网状数据库为代表），经典数据库（以关系数据库和后关系数据库为代表）和新型数据库（以对象数据库和XML数据库等为代表）的三代发展演变。
40多年来，数据库技术的重要性和意义已经被人们所认识与理解。
首先数据库技术已经形成相对完整成熟的科学理论体系，成为现代计算机信息处理系统的重要基础与技术核心，造就了C.W.Bachman、E.F.Codd和J.Gray三位图灵大奖得主；其次，数据库带动和形成了一个巨大的软件产业——数据库管理系统产品和相关技术工具与解决方案，对经济发展起着极大的冲击和推动作用，表现出非凡的生产力效应；再者，数据库研究和开发领域的各项成就推动了其他众多计算机理论与应用领域的进步，对于这些领域的发展起到了巨大的支撑作用，成为各种计算机信息系统的核心内容与技术基础。
进入新世纪，数据库系统及应用技术越来越得到人们的重视和关注，强化数据库基础教育与应用训练显得非常必要和十分迫切。
IEEE/ACM颁布的CC2005（Computing Curricula2005）将数据管理和实践列为大学计算机教学全部5个方向（计算机工程CE、计算机科学CS、信息系统IS、信息技术IT和软件工程RE）的必须内容。
2、数据库系统概述“数据库”概念最早出现在20世纪中叶，当时美军为作战指挥需要将收集到的各种情报存储在计算机中，并且称之为—数据库。
起初只是将其简单看作一个个存储数据文件的电子容器。
随着数据库管理技术的发展，人们沿用并逐步引申了数据库概念，给予这个名词以更为合理与深层的意义。
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第37卷 第12期2010年12月计算机科学Computer Science V ol.37No.12Dec 2010到稿日期:2010 01 08 返修日期:2010 03 22 本文受国家863计划(编号2009AA01Z143),铁道部 清华大学科技研究基金(编号:J2008X 009)资助。
李 超(1978-),女,博士,讲师,主要研究方向为存储技术、数据库技术等,E mail:li chao@;张明博(1982-),男,工程师,主要研究方向为W eb 信息管理、数据库技术等;邢春晓(1967-),男,博士,教授,主要研究方向为数据库技术、数字图书馆等。
列存储数据库关键技术综述李 超 张明博 邢春晓 胡劲松(清华大学信息技术研究院 北京100084)摘 要 随着互联网技术的发展、硬件的不断更新、企业及政府信息化的不断深入,应用的复杂性要求越来越高,推动着数据存储技术向着海量数据、分析数据、智能数据的方向发展,以便为数据仓库、在线分析提供高效实时的技术支持。
基于行存储的数据库技术面临新的问题,已经出现了技术瓶颈。
近些年来,一种新的数据存储理念,即基于列存储的关系型数据库(简称列数据库,下同)应运而生。
列数据库能够快速发展,主要原因是其复杂查询效率高,读磁盘少,存储空间少,以及由此带来的技术、管理和应用优势。
对列数据库技术的基本现状、关键支撑技术以及应用优势进行了介绍和分析。
关键词 列数据库,列存储,数据压缩,延时物化,成组迭代,不可见连接,数据仓库,商业智能,T PCH 中图法分类号 T P391 文献标识码 ASurvey and Review on Key Technologies of C olumn Oriented Database SystemsL I Chao ZH A N G M ing bo XIN G Chun x iao H U Jin song(Research In stitute of Inform ation Techn ology,Tsin ghua U nivers ity,Beijing 100084,China)Abstract Co lumn o riented database is a kind of new database sto rag e technolog y that sto res dat a acco rding t o column (not tr aditio nally ro w).T he database pioneers such as Dr.M ichael Stonebr aker ar e advocating and ex plor ing the new theo ry and techno log y fo r co lumn o riented database.T he main featur es o f it are g oo d query efficiency,less disk access,less st orag e,and significant impro vement o f database perfo rmance.Column or iented dat abase is an ideal ar chit ecture fo r data w arehouse nat ively,and thus sho ws a goo d potential in suppo rting hig hly eff icient business intellig ence applica t ions.T his new technolo gy is promising in both academic and business,ther efo re attracting lots of high tech co rpora t ions and research institutes to devote in it.T his paper intr oduced and analysed the main featur es,key techno log ies and cur rent R&D situat ions of column or iented database.Keywords Column or iented database,Compressio n,Block it er atio n,L at e mater ialization,Invisible join,D ata w arehouse,Business intellig ence,T PCH1 引言列数据库是基于列存储的、主要面向企业决策分析领域的关系型数据库。
在SIGM O D85,论文 A Deco mpo sitio n St orag e M odel [1]提出了一种新的存储概念,简称DSM ,这就是列数据库的雏形,但是这种技术在当时并没有得到足够的重视。
近些年来在以M ichael Stonebr aker ,Daniel J.Abadi,Peter Boncz 为首的一批专家的大力提倡下,列数据库相关技术及应用快速发展,在企业决策领域已经开辟了一条新道路(参考网址w w w.databasecolumn.co m)。
这种技术的特点是复杂数据查询效率高,读磁盘少,存储空间少。
这些特点使其成为构建数据仓库的理想架构,因而引起数据库学术前沿和相关高新科技企业投入大量的人力和物力研发。
1.1 列数据库基本概念列数据库是对应并区别于行数据库的概念。
行数据库就是我们所熟知的传统关系型数据库,即数据按记录存储,每一条记录的所有属性都存储在一起,如果要查询一条记录的一个属性值,需要先读取整条记录的数据。
而列数据库是按数据库记录的列来组织和存储数据的,数据库中每个表由一组页链的集合组成,每条页链对应表中的一个存储列,而该页链中每一页存储的是该列的一个或多个值。
1.2 列数据库的学术价值与应用价值列数据库技术有它独有的学术价值,近些年来在国际一流的数据库会议上频频有关于这个领域的优秀论文出现[1 3,5 17],他们主要围绕其商业价值以及主要关键技术,包括基于其主要存储原理的存储压缩、延时物化、成组叠代、查询优化、索引、及加密等进行研发。
列数据库的应用价值来自它对复杂查询的灵活快速以及压缩所带来的存储优势,这使其在数据仓库和商务智能方面具有良好的发展前景。
已经有许多列数据库在企业决策分析领域的成功案例。
V ERT ICA已经在美国拥有了许多客户, SY BASE IQ更是已经进入了中国市场。
1.3 主要的开源列数据库和商业列数据库1.3.1 C StoreC Sto re是一款开源的、运行于L inux系统的列数据库,是耶鲁大学、麻省理工大学、布朗大学等联合协作开发的软件,于2006年10月发布。
它是一种适合做学术研究的列数据库,目前主要的学术研究都是利用它来做的,在学术界比较流行。
它同时是商业列数据库产品V ER T ICA的原型(ht t p:///pr ojects/csto re/#people)。
1.3.2 M onetDBM onetDB是一款运行于L inux和Window s系统上的高性能开源列数据库(http://mo netdb.cwi.nl/),同时是一款内存数据库。
它可应用于数据挖掘、O L AP、G IS、XM L查询、文本和多媒体检索。
它支持SQ L∀99,SQ L∀03核心标准,支持持久存储、触发器。
用户可用C编写所需功能。
它还支持OP EN G IS标准和SQ L/XM L的大部分标准。
它基于内存文件存储,可对数据库进行升级,支持32位和64位平台,能对查询进行有效的优化[14]。
1.3.3 M onetDB/X100M onetDB/X100同M onetDB都是一个组织开发的,主要区别是X100不是内存数据库,而其技术也更加成熟一些,查询效率也更加优秀。
M o netDB/X100同样运行于L inux和Window s系统上,同样由C编写。
1.3.4 RasdamanRasdaman是一款运行在L inux系统上的商业列数据库,由不莱梅大学和Rasdaman公司合作开发(ww w.rasdaman. co m),2008年9月宣布开源版本(ww w.r asdaman.o rg),全名为 raster data manag er。
它是一款快速、灵活、价廉的列数据库,其开发语言是C/C++以及JA V A,支持大部分SQ L 标准。
1.3.5 Sybase IQSY BASE IQ是Sy base公司专为分析型应用与数据仓库而设计的,是唯一一个由传统基于行存储的关系型数据库厂商开发的列数据库产品。
Sybase IQ是拥有列式存储、专利索引、查询优化等技术的数据仓库引擎,带来的查询速度将比传统数据库提升10~100倍。
1.3.6 Par A ccelPar Accel分析数据库PA DB是一个专门开发的数据仓库和分析型数据库管理系统,P arA ccel具有可扩展性、简单的数据仓库的安装和操作、成本可接受性、高效解析查询处理等特点。
除此之外,还有Ver tica,X100/Vecto rW ise,K ickFire, SAP Business A ccelerato r,Info brig ht,Ex aso l等开源列数据库以及商业列数据库。
可以看到,列数据库已经从SIG M O D85上不为大众所关注的DSM雏形发展到了今天初具规模的局面。
无论是在学术前沿研究、系统技术研发,还是在数据仓库、数据分析及决策支持等应用领域,列数据库都是一个蓬勃发展的热点和新的增长点。
本文从3个方面分析列数据库相对于行数据库的优势;然后介绍列数据库的几大关键技术,包括压缩、延时物化、成组迭代、不可见连接,这既是当前的一些研究前沿和热点,又是不同列数据库系统之间的主要技术区别所在;接下来,介绍用于评价数据库系统性能的T P CH测试,以为相关研究提供参考,并引用T PCH官方测试结果进一步说明列数据库的优势;最后总结全文。
2 列数据库的优势列数据库在数据仓库、商务智能领域应用中有着先天的优势:独特的存储方式,能够迅速地执行复杂查询;列数据库的压缩技术,更是能为数据仓库、商务智能应用中巨大的数据量节约存储成本;列数据库先进的索引技术也大大提高了数据库的管理。
2.1 列数据库存储方式带来的技术优势因为列数据库和行数据库都是关系型数据库,因此列数据库在逻辑上与行数据库没有区别,用户处理和操作的都是一行一行的记录、一个一个的表。