Mybatis-plus的具体用法(MP)mybatis在持久层框架中还是比较火的,一般项目都是基于ssm。虽然mybatis可以直接在xml中通过SQL语句操作数据库,很是灵活。但正其操作都要通过SQL语句进行,就必须写大量的xml文件,很是麻烦。mybatis-plus就很好的解决了这个问题。一、mybatis-plus简介:Mybatis-Plus(简称MP)是一个 Mybatis 的增强工
转载 2024-10-24 15:47:25
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SMP,NUMA MPP 三种系统架构 从平行计算系统的内存架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(SMP:Symmetric Multi-Processor),非一致存储访问结构(NUMA:Non-Uniform Memory Access),以及海量并行处理结构(MPP:Massive Parallel Processing)。它们的特征分别描述如下: 1. S
转载 2023-06-20 09:23:20
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SMP 模式SMP模式将多个处理器与一个集中的存储器相连。在SMP模式下,所有处理器都可以访问同一个系统物理存储器,这就意味着SMP系统只运行操作系统的一个拷贝。因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问(UMA)结构体系,一致性意指无论在什么时候,处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。很显然,SMP的缺点是可伸缩性有限,因为在存储器接口达到饱和的时候,增加处理器并不能获得更高的性能。&
1,去中心化在一个分布式系统中,每个节点都具有高度自治的特征,节点之间彼此可以自由连接,形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心,但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响,会通过网络而形成非线性英国关系,这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构,我们称之为去中心化。2,MPP架构(Massive Parallel Processing ,大规模并行计算)首先需要介绍一下SM
转载 2023-08-31 11:26:51
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  SMP的全称是"对称多处理"(Symmetrical Multi-Processing)技术,是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。它是相对非对称多处理技术而言的、应用十分广泛的并行技术。在这种架构中,一台电脑不再由单个CPU组成,而同时由多个处理器运行操作系统的单一复本,并共享内存一台计算机的其他资源。虽然同时使用多个CPU,但
转载 精选 2013-11-23 15:23:19
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15、分布式数据库15.1 MPP数据库的运行原理大规模并行处理(Massively Parallel Processing,MPP)数据库,是一种较早基于Shared Nothing存储思想设计的一种分布式数据库。在该数据库中,每个节点都有独立的磁盘存储与内存,业务数据根据数据库模型及其应用特点被划分到各个节点上。同时,每个节点都通过专用网络互相连接、彼此协同,并作为整体对外提供数据库服务。MP
关于Greenplum架构 Greenplum数据库是一种大规模并行处理(MPP数据库服务器,其体系结构被专门设计用于管理大规模分析型数据仓库商业智能工作负载。MPP(也称为无共享体系结构)是指具有两个或更多个处理器的系统,这些处理器协作执行一项操作,每个处理器具有自己的内存、操作系统磁盘。Greenplum使用这种高性能的系统架构来分布数TB数据仓库的负载,并且可以并行使用系统的所有资源来
Teradata
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原创 2022-07-19 12:09:17
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Greenplum是一种基于postgresql的分布式数据库。其采用shared nothing架构MPP),主机,操作系统,内存,小数据库组织起来,联合成一个大型数据库。将数
转载 2022-09-14 14:17:22
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什么是MPPMPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群(传统的单节点不属于集群,双机热备或Oracle RAC等,均是基于共享存储的)中,每个节点都有独立的磁盘存储系统内存系统,业务数据根据数据库模型应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群
转载 2023-08-30 19:00:40
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随着企业数据量的增多,为了配合企业的业务分析、商业智能等应用场景,从而驱动数据化的商业决策,分析型数据库诞生了。由于数据分析一般涉及的数据量大,计算复杂,分析型数据库一般都是采用大规模并行计算或者分布式计算来提升它的数据处理能力。本篇文章将详细介绍 MPP 数据库的概念,解决的问题、典型的厂商以及它的技术架构未来的发展方向。— MPP数据库简介—分析型数据库数据库的一个分支,主要设计目标是存储
转载 2023-10-01 10:30:11
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 从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库 (juejin.cn)      ###################################MPP on HDFS这是MPP架构分布式数据库的简单示意图。MPP数据库通过将数据切片分布到各个计算节点后并行处理来解决海量数据分析的难题。每个MPP数据库集群由一个主节点(为了提供
转载 2023-07-17 17:00:13
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# MPP数据库架构简介 在大数据时代,传统的数据库架构面临着性能瓶颈,无法满足海量数据处理的需求。为了解决这一问题,MPP(Massively Parallel Processing)数据库应运而生。MPP数据库架构通过将数据分布到多个节点,实现并行处理,从而显著提升查询处理速度。本篇文章将探讨MPP数据库的基本概念、工作原理及其优势,并提供相关代码示例。 ## 1. MPP数据库的基本概
原创 2024-10-29 05:06:23
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整理 OLAP 引擎的时候,遇到了 MPP ,所以再次总结一下。1、 什么是MPPMPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统内存系统,业务数据根据数据库模型应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完
存在的意义传统的数据仓库数据仓库传统数据仓库由关系型数据库组成MPP(大规模并行处理)集群 缺点: 存储位置不透明:通过Hash确定物理存储位置,查询任务在所有节点都执行 扩展性有限:不同之间交互对网络压力很大,分库分表也有上限,分库分表越多性能就越差。分布式事务实现会导致扩展性下降 热点问题/单点瓶颈:分库分表后,可能发生热点数据都在同一节点情况下。改节点容易发生宕机超时等异常情况 大
近日,Pivotal宣布开源大规模并行处理(MPP数据库Greenplum,其架构是针对大型分析型数据仓库商业智能工作负载专门设计的。借助MPP这种高性能的系统架构,Greenplum可以将TB级的数据仓库负载分解,并使用所有的系统资源并行处理单个查询。Greenplum数据库基于PostgreSQL开源技术。本质上讲,它是多个PostgreSQL实例一起充当一个数据库管理系统。Greenpl
今天给大家分享:大数据平台应用六个知识点,正在学习或者准备学习大数据开发的朋友都可以多了解一下。一、 大数据中的数据仓库Mpp数据库如何选型?在Hadoop平台中,一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择,而Mpp数据库的典型代表就是impala,presto。Mpp架构数据库主要用于即席查询场景,暨对数据查询效率有较高要求的场景,而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样,所以
笔者在项目中曾碰到了这么一个场景:随着项目的持续使用及用户快速增长,系统的数据处理能力急剧下降,查询速度及数据计算能力让人无法忍受。原来使用的数据库是开源的mysql数据库。为了解决该问题,经过权衡比较,笔者最后决定采用MPP+ES作为该问题的解决方案。ES笔者就不介绍了,大家应该都比较熟悉。重点介绍一下MPP数据库MPP数据库介绍 mpp主要包括以下三种: Vertica; Redshift;
一、简介StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP 架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。既支持从各类实时离线的数据源高效导入数据,也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。兼容 MySQL 协议,可使用 MySQL 客户端常用 BI 工具对接。同时 StarRocks 具备水平扩展,高可用、高可靠、易运维等特性。广泛应
Greenplum是一种基于postgresql的分布式数据库。其采用shared nothing架构MPP),主机,操作系统,内存,存储都是自我控制的,不存在共享。也就是每个节点都是一个单独的数据库。节点之间的信息交互是通过 节点互联网络实现。通过将数据分布到多个节点上来实现规模数据的存储,通过并行查询处理来提高查询性能。这个怎么感觉就像是把小数据库组织起来,联合成一个大型数据库。将数据
转载 2023-07-23 21:21:40
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