一.OLTP和OLAP是什么,二者比较 人类世界遵从基本的物理规律,数据世界里,关于数据的操作处理,也大体分为OLTP和OLAP两类. OLTP on-line transaction processing 联机事物处理 以传统RDBMS关系型数据库为主要应用,用于基本的.日常的事务处理,例如银行交易 OLAP on-line analytical processing 联机分析处理 以数据仓库为主要应用,支持复杂分析.决策支持 OLTP OLAP 用户 操作人员,低层管理人员 决策人员,高级管

原文地址:https://www.cnblogs.com/hhandbibi/p/7118740.html 数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing).联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing).OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,例如银行交易.OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果. OLTP 系

DML:数据操作语言,就是增删改之类的语句 DDL:数据定义语言,创建.修改.删除表等 ALTER 语句 (Transact-SQL) CREATE 语句 (Transact-SQL) DISABLE TRIGGER (Transact-SQL) DROP 语句 (Transact-SQL) ENABLE TRIGGER (Transact-SQL) TRUNCATE TABLE (Transact-SQL) UPDATE STATISTICS (Transact-SQL) DCL:数据控制语言

OLTP scale-up和scale-out scale-up会有上限,无法不断up,而且相对而言,up升级会比较麻烦,所以大数据,云计算需要scale-out scale-out,就是分布式数据库,刚开始肯定是Shared Nothing,但是分布式也引入了更高的架构复杂度和维护成本 所以现在的趋势,是架构分层,层之间是逻辑的scale-up,层内部是物理的scale-out 最终sharing-everything,其实在架构上又回到了scale-up 所以随着硬件的进步和技术的演进,架构

一.Ignite简介 Apache Ignite 内存数组组织框架是一个高性能.集成和分布式的内存计算和事务平台,用于大规模的数据集处理,比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能,同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能.分布式内存中数据组织管理的功能. 二.Ignite历史 Ignite来源于尼基塔·伊万诺夫于2007年创建的GridGain系统公司开发的GridGain软件,尼基塔领导公司开发了领先的分布式内存片内数据处理技术-领先的Java内存片内计算平台,今天在全世界每10秒它就会启

1.概述 本篇博客将对Ignite的基础环境.集群快照.分布式计算.SQL查询与处理.机器学习等内容进行介绍. 2.内容 2.1 什么是Ignite? 在学习Ignite之前,我们先来了解一下什么是Ignite?首先,Ignite是Apache开源的顶级项目之一.Ignite 内存数组组织框架是一个高性能.集成和分布式的内存计算和事务平台,用于大规模的数据集处理,比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能,同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能.分布式内存中数据组织管理的功能. 2.2 安装

联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理.这种系统称为联机事务处理(OnLine Transaction Processing,OLTP) 系统.它们涵盖了单位的大部分日常操作,如购物,库存,制造,银行,工资,注册,记帐等.另一方面,数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者“知识工人”提供服务.这种系统可以用不同的格式组织和提供数据,以便满足不同用户的形形色色的需求.这种系统称为联机分析处理(OnLine Analytical Processing,OLAP)系统 OLTP与OLA

OLAP vs OLTP: what makes the difference OLPT and OLAP are complementingtechnologies. You can't live without OLTP: it runs your business dayby day. So, using getting strategic information from OLTP is usuallyfirst "quick and dirty" approach, but

数据库模型 选择数据库模型: 联机事务处理OLTP(on-line transaction processing) OLTP是传统的关系数据库的主要应用,基本的.日常的事务处理.例如银行交易. OLTP系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命中率,强调绑定变量.并发操作. 联机分析处理OLAP(on-line analytical processing) OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果. OLAP系统则强调数据分析,强调SQL执

Parallel Database for OLTP and OLAP Just asurvey article on materials on parallel database products andtechnologies for OLTP/OLAP applications. It mainly covers majorcommercial/academic efforts on developing parallel dbms to solve theever growing lar

场景3 Data Management 数据管理 性能优化 OLTP OLAP 物化视图 :表的快照 传输表空间 :异构平台的数据迁移 星型转换 :事实表 OLTP : 在线事务处理 1. transaction —> DML 2. 数据量小 3. 处理时间短 —> SQL 共享,绑定变量 4. 并发量大 OLAP,DSS 1. 以查询为主(海量)—> 数据汇总 —> 结果放到表(物化视图)里 2. 处理时间长 3. 几乎无并发 4. 做并行处理 SGA + PGA memory_

原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-11/2825678 摘要:本文全面介绍了分布式数据库和它的设计理念,以及分布式数据库的优势和应用场景,从而引出OLTP领域使用分布式数据库的考虑因素和分布式数据库取代Oracle的常见应用方案,最终大数据应用促进了"分布式架构"的繁荣. 分布式数据库简介 分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局

为什么会有HybridDB的诞生?它经历了怎样的研发历程?它的应用场景和情况是怎样的?带着这些问题,InfoQ对阿里云的数据库专家兼Postgres中国社区/中国用户会主席萧少聪先生进行了采访,以下文字整理自采访文稿. 业界早期使用数据时,尤其是OLTP场景下,通常选择非分布式的关系型数据库,如MySQL.SQLServer.Oracle.PostgreSQL即可满足大部份的需求. OLAP中主流数据库遭遇瓶颈 从技术角度而言,OLAP场景,不仅涉及的数据量大而且要求分析的结果实时返回,对应的S

大家好,我是大D. 不知是否有小伙伴们疑问,为什么列式存储会广泛地应用在 OLAP 领域,和行式存储相比,它的优势在哪里?今天我们一起来对比下这两种存储方式的差别. 其实,列式存储并不是一项新技术,最早可以追溯到 1983 年的论文 Cantor.然而,受限于早期的硬件条件和应用场景,传统的事务型数据库(OLTP)如 Oracle.MySQL 等关系型数据库都是以行的方式来存储数据的. 直到近几年分析型数据库(OLAP)的兴起,列式存储这一概念又变得流行,如 HBase.Cassandra 等大

概述 定义 ClickHouse官网地址 https://clickhouse.com/ 最新版本22.4.5.9 ClickHouse官网文档地址 https://clickhouse.com/docs/zh ClickHouseGitHub源码地址 https://github.com/ClickHouse/ClickHouse ClickHouse是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MP

联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)的不同,主要通过以下五点区分开来. 用户和系统的面向性: OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理 OLAP是面向市场的,用于数据分析 数据内容: OLTP系统管理当前数据. OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制. 数据库设计: OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计. OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计. 视图: OLTP主要关注一个企业或部门内部的当前数据,不涉及历史数据或不同组织的数据 OLAP则相反

[每日五分钟搞定大数据]系列,HBase第一篇 结束了Zookeeper篇, 接下来我们来说下Google三驾马车之一BigTable的开源实现:HBase,要讲的内容暂定如下: 这是第一篇我们先不聊技术实现,只讨论特性和场景 hbase的特点 千万级高并发 PB级存储 非结构化存储 动态列,稀疏列 支持二级索引 强一致性,可靠性,扩展性(CP系统,可用性做了一点让步) 场景 1. 写密集型应用,每天写入量巨大,而相对读数量较小的应用 2. 不需要复杂查询条件来查询数据的应用 使用rowkey,

数据仓库建设--OLAP和数据立方体概念 http://student-lp.iteye.com/blog/2263154 OLAP(On-LineAnalysis Processing)在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术:利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据:用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速.灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观.易懂的形式呈现查询结果,辅助决策. 2.相关概念 (1)维 是人们观察数据的特定角度,是考虑问

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在

l  presto Presto是Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎,专门进行快速数据分析. 特点: 可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越整个组织进行分析. 直接从HDFS读取数据,在使用前不需要大量的ETL操作. 查询原理: 完全基于内存的并行计算 流水线 本地化计算 动态编译执行计划 小心使用内存和数据结构 类BlinkDB的近似查询 GC控制 架构图: Presto实现原理和美团的使用实践 http://tech.meituan.com/presto.html Prest