一、NoSQL概述1. 什么是NoSQLNoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。(关系型数据库<MySQL、Oracle、DB2、SQLServer>：有表，而且表与表直接存在关系<主外键>)NoSQL与关系型数据库SQL是互相弥补的……关系型数据库优点：对数据划分得比较清晰(表结构和多表
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2024-07-24 17:13:15
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InnoDB、MylSAM两者引擎所用的索引的数据结构都是B+树，不过区别在于：MylSAM中的B+树的数据结构存储的内容是实际数据的地址值，它的索引和实际数据是分开的，只不过使用索引指向实际数据，这种索引的模式被成为非聚集索引。InnoDB中B+树的数据结构存储的都是实际的数据，这种索引称为聚集索引。1）数据块，INNODB要缓存，MYISAM只缓存索引块， 这中间还有换进换出的减少；2）inn
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2024-04-01 05:58:14
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Ⅰ 、NOSQL NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。 NOSQL和关系型数据库比较： 优点： 1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不
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2023-09-28 18:20:48
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HBase为什么查询快
原创
2023-06-24 10:52:11
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# HBase 为什么查询快
HBase 是一种开源的分布式列存储数据库，它基于 Hadoop 的 HDFS 存储系统，并且可以提供高性能和高可靠性的数据存储和查询。相比传统的关系型数据库，HBase 在查询方面具有很高的性能优势。本文将从数据存储结构、数据访问方式以及查询优化等方面来解释为什么 HBase 查询快。
## 数据存储结构
HBase 的数据存储结构是一个多维的有序映射，数据按
原创
2023-08-25 13:28:52
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[精华] 数据库的查询优化技术1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。●在条件表
第一、数据分区存储（region）通过rowkey可以快速地位到在那个region上，位置信息保存在hbase的meta表里。每次查询都会有location cache的，所以htable里面的Hconnection 初始化的时候访问速度相对来说稍慢，客户端缓存截图如下。随着数据越来越大，meta表的查询有可能遇到瓶颈，建议单独独立出成一个meta server。（备注：一...
原创
2021-08-10 09:44:57
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第一、数据分区存储（region）通过rowkey可以快速地位到在那个region上，信息保存在hbase的meta表里。每次查询都会有location cache的，所以htable里面的Hconnection 初始化的时候访问速度相对来说稍慢，客户端缓存截图如下。随着数据越来越大，meta表的查询有可能遇到瓶颈，建议单独独立出成一个meta server。（备注：一...
原创
2022-04-06 15:04:46
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为什么Redis快？1、最主要的原因，数据存取发生在内存中，内存IO的速度非常快。2、Redis数据结构的选取非常合适，采用全局的链式哈希表进行存储每一个key-value，同时，Redis对于哈希扩容的处理也很高效，查询时间非常快，是趋近于O（1）的，并且当哈希桶使用个数比较多时，会进行哈希表的扩容，避免时间复杂度的增高。redis采用渐进式扩容的策略，redis中默认会有两张全局的哈希表，一开
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2023-05-30 09:21:28
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导读：ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。Cl
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2023-06-04 08:23:35
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# 使用ClickHouse查询为什么比MySQL快
## 引言
在大数据时代，数据量的爆炸式增长给传统的数据库带来了巨大的挑战。MySQL作为一种关系型数据库，其在处理大数据量查询时性能较差，往往需要花费较长的时间。而ClickHouse作为一种列式存储数据库，具备快速高效的查询能力，可以满足大规模数据查询的需求。
本文将介绍ClickHouse相对于MySQL的查询优势，并给出实现这些查
原创
2024-01-25 05:42:11
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为什么能够提高查询速度？索引就是通过事先排好序，从而在查找时可以应用二分查找等高效率的算法。 一般的顺序查找，复杂度为O(n)，而二分查找复杂度为O(log2n)。当n很大时，二者的效率相差及其悬殊。 举个例子：表中有一百万条数据，需要在其中寻找一条特定id的数据。如果顺序查找，平均需要查找50万条数据。而用二分法，至多不超过20次就能找到。二者的效率差了2.5万倍！ 
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2024-03-21 21:30:40
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“这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 Elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。图片来自 Pexels这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。为此我搜索了相关资料：这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数
原创
2020-10-26 10:46:08
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数据块，innodb要缓存，myisam只缓存索引块，这中间还有换进换出的减少 innodb寻址要映射到块，再到行，myisam记录的直接是文件的offset，定位比innodb要快 innodb要维护mvcc一致，需要检查和维护mvcc ...
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2021-09-17 13:15:00
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2评论
相信看过ClickHouse性能测试报告的同学都很震惊于他超高的OLAP查询性能。于是下一步开始搜索“ClickHouse性能为什么高”看到了例如：列存储、数据压缩、并行处理、向量化引擎 等等一些关键词，对于我们一般人来说，并没有解答心中的疑惑：ClickHouse性能为什么高？ 于是想写几篇博文，用通俗、简单的实例和大家一起探讨一下这个问题，希望能通过博文和大家的探讨解答这个疑惑！针对OLAP类
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2024-07-18 16:29:17
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“这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 Elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。图片来自 Pexels这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。为此我搜索了相关资料：这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数
原创
2020-10-26 10:46:06
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存储计算分离是整个行业的发展趋势，这种架构的存储和计算可以各自独立发展，它帮助云提供商降低成本。Presto 原生就支持这样的架构，数据可以从 Presto 服务器之外的远程存储节点传输过来。然而，存储计算分解也为查询延迟带来了新的挑战，因为当网络饱和时，通过网络扫描大量数据将受到 IO 限制。此外，元数据的读取路径也将通过网络来检索数据的位置；元数据 RPC 的几次往返很容易将延迟提高到一秒以上
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2024-04-08 11:03:05
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Elasticsearch搜索快的原理，首先思考几个问题：为什么搜索是 近实时 的？为什么文档的 CRUD (创建-读取-更新-删除) 操作是 实时 的?ES的整体结构这里有篇文章讲解的很形象： 这是集群cluster。 这是节点Node：就是个机器。 由一个或者多个节点，多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticS
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2023-12-08 15:37:06
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最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下 ES 如何快速检索 这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。本文大致包括以下内容：关于搜索
传统关系型数据
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2023-12-12 21:45:23
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Hologres（中文名交互式分析）是阿里云自研的一站式实时数仓，这个云原生系统融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通，能用同一套数据架构同时支持实时写入实时查询以及实时离线联邦分析。它的出现简化了业务的架构，为业务提供实时决策的能力，让大数据发挥出更大的商业价值。从阿里集团诞生到云上商业化，随着业务的发展和技术的演进，Hologres也在持续不断
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2024-05-12 18:45:20
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