速度不不慢) Sorted map. 整个数据模型就是⼀一个按key排序的⼤大Map, Agenda Data Model Architecture & Component Schema design 1. Data Model 存什什么样的数据 既然是⼀一个数据库, ⼀一个⾮非关系型的数据库, 我们⾸首先要了了解他的数据模型, 就是说他能存什什么样的数据. 像redis是存kv结构的数据 ’表/⾏行行/列列’ • Row Key • ColumnFamily列列族 : ColumnQualifier列列限定名 • Version/Timestamp 分数:语⽂文 数据模型 逻辑视图 整个HBase和关系数据库很像, 但⼜又要时时注意两者的区别. 右⾯面我继续以⼀一次考试学⽣生分数距离. ⾸首先也有表/⾏行行/列列这三个概念. hbase最⼩小就是⼀一个table 除了了列列族要求是可打印字符, 别的都可以是任 意⼆二进制数据 数据模型 RowKey • ColumnFamily的设计是要求把相关的列列放在 同族 • 所有的各项配置, 都是指定到列列族上, 不不是列列, 同列列族数据, 物理理上存在同⽂文件 • ColumnFamily在建表时确定, 具体有哪些列列 是数据随意添加的 数据模型 Column 数据模型 物理理视图 • 逻辑视图 不不等于 物理理视图

只用row key来定位行 – 每行可以有不同的列 – 数据有多个版本（在不同的时间点的快照信息） • 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） – 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用 需求） – 无数据类型 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的实现特性 • 非常高的数据读写速度，为写特别优化 相对Parquet的扫描性能差距 在2x之内 • 访问少量数据时延时低(主键索引 和多数占优复制机制) – 目标: SSD上读写延时不超过1毫秒 • 类似的数据库语义(初期支持单行 记录的ACID) • 关系数据模型 – SQL查询 – “NoSQL”风格的扫描/插入/更新 (Java客户端) 13 28日下午 15:40 - 16:20 Hadoop最新结构化存储利器Kudu介绍 分会场2 Postgres 一个Column Family内的Column统一存储并排序 – 除表名外所有数据皆为无类型数据(byte数组) 23 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase数据模型 24 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Key粒度及性能 25 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Key对数据查询的影响

具有以下的优势： Apache Doris 的优势：  Doris 架构极简易用，部署只需两个进程，不依赖其他系统，运维简单；兼容 MySQL 协议，并且使用标准 SQL。  支持丰富的数据模型，可满足多种数据更新方式，支持部分列更新。  支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖和 MySQL、Elasticsearch 等数据库的联邦查 询分析。  导入方式多样，支持从 术支持团队，在使用过程中遇到问题均能快速得到响应解决。 同时我们也利用 Doris 的特性，解决了架构 1.0 中较为突出的问题。  数仓层：Apache Doris 的 Aggregate 数据模型可支持部分列实时更新，因此我们去 掉了 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris / ES 中构建宽表，解决了架构 1.0 中 上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题，进而提升了数据的时效性。数据（指 无需维护两份冗余的数据，Kafka 也只需保存最新待导入的数据。同时该方案整体实时性更好且可控，并且大宽表聚合在 Flink 中执行，可灵活加入各种 ETL 逻辑，离线和实时可对多个开发逻辑进行复用，灵活度较高。 数据模型选择 目前我们生产环境所使用的版本为 Apache Doris 1.1.3，我们对其所支持的 Unique 主键模 型、Aggregate 聚合模型和 Duplicate 明细模型进行了对比 ，相较于

而如果你的数据加载后只会被用于读取少数次的任务和用于少数次 的访问，而且主要用于 Batch（不需要交互式），对计算性能不是 很敏感，那 Hadoop 也是不错的选择，因为 Hadoop 不需要你花费 较多的精力来模式化你的数据，节省数据模型设计和数据加载设计 方面的投入。这些系统包括：历史数据系统、ETL 临时数据区、数 据交换平台等等。 切记，千万不要为了大数据而大数据（就好像不要为了创新而创新一 个道理），否则，你项目最后的产出与你的最初设想可能 两者并行处理的优势。 Big Date2.indd 30 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 31 2. 数据模型设计的重要性 实施 Greenplum 的项目，有的是从其他数据库产品迁移过来的数据模 型，有的是新设计的数据模型。无论是哪种情况，设计时请重点关注 Greenplum 的特性，要充分发挥 Greenplum 所长。 ·分布键： 均匀为第一大

语句映射生成最终执行的 sql，最后将 sql 执行的结果再映射生成 java 对象。 Mybatis 学习门槛低，简单易学，程序员直接编写原生态 sql，可严格控制 sql 执行性能， 灵活度高，非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发，例如互联网软件、企业运营类软 件等，因为这类软件需求变化频繁，一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是 mybatis 无法做到数据库无关性，如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套 注意：如果引用其它 mapper.xml 的 sql 片段，则在引用时需要加上 namespace，如下： 0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前

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通过kettle每天 定时导出文件至 本地 Etl服务器 • 通过clickhouse- client将文本导 入ck数据库 clickhouse数据库 数 仓 建 设 01 ck数仓数据模型采用星型模型搭建 02 数 仓 建 设 – 维度表 一般维度表数据量不大. 目前采用的是引擎Log+字典表(dictionary) 数 仓 建 设 – 主题事实清单表 主题事实清单表采用引擎MergeTree

2009 • 随百度业务飞速发展，对 Doris的性能、可用性、拓 展性进行了全面升级 • 承担百度所有统计报表业务 2012 01 Doris简介 04 05 06 • 全新的数据模型，查询存储 效率大幅提升 • MPP框架，支持分布式计算 2013 • 精简架构、统一用户客户端， 实现高可用 • 正式开始对外提供服务 2015 • 正式开源 • 希望能帮助更多人、让更多

Clickhosue 性能 高效的数据导入和查询性能 开源 低成本，免费 压缩比 高度的数据压缩比，存储成本更小 面向列 真正的面向列存储， 支持高维度表 易观开源OLAP引擎测评报告 洞察数据模型+Clickhouse 使用效果 CHAPTER 使用ck对百亿数据的探索 03 背景 我们希望对保单、用户数据进行灵活分析，根据用户标签筛选出符合 要求的客户进行精准营销。 原始保单

用户画像平台 ClickHouse2 ClickHouseN to-ch-sql 19 标签数据表定义 20 String Integer Double Date 数据模型定义 ch_label_dist_string ch_label_string_20191011 ch_label_int_20191011 ch_label_double_20191011

cqlsh:iteblog_keyspace> DROP TABLE iteblog_user; 到目前为止，我们已经学会了 cqlsh 的一些简单的命令。后面我们将介绍 Cassandra 底层的数据模型，敬请关注。 细心的同学可能已经发现我们在 cqlsh 里面移动键盘里面的上下键可以看到过去敲过的命令。这是因为 Cassandra 会在用户的 home 目录下生成名为 .cassandra 的文件夹，里面有个