# 实现“Doris数据库的底层是MySQL”的过程
在现代数据管理中，Doris数据库（Apache Doris）作为一款高性能的分布式关系型数据库，常常与MySQL类数据库相比较。了解Doris的底层实现，可以帮助我们更好地利用它来进行数据存储和查询。本文将逐步讲解如何理解Doris数据库的底层是MySQL，并为你提供必要的代码示例。
## 实现流程
下面是实现这一目标的基本流程：
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文章目录前言索引结构及查找算法不适合做MySql的数据结构及其原因一、BTree和B+Tree的引出1.1 BTree数据结构2.2 B+Tree数据结构二、计算m阶，即B+Tree该取多少合适总结 前言索引结构及查找算法一个sql语句在mysql里究竟是如何运行的呢？又是怎么去查找的呢？其中就涉及到数据库（存储数据）以及查找算法。先来看一下几种查找算法；目录查找：类似索引遍历：暴力查找二分：B
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2023-09-01 19:22:38
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一. Doris简介Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！Apache D
Doris介绍Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志
上个月得来喜讯，Doris从Apache顺利毕业，成为Apache的顶级项目，也希望国内有更多类似的开源项目。 Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一 业务最大可达到上百 TB。Apache Doris 是一个现代化的 MPP（
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2023-10-01 10:50:49
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1、bit map索引原理用户可以在建表时指定在某些列上创建Bitmap索引。也可以在运行时通过 [ALTER TABLE]（TODO） 命令新增Bitmap索引。Bitmap索引是一中特殊的数据库索引技术，其索引使用bit数组（或称bitmap、bit set、bit string、bit vector）进行存储与计算操作。位置编码中的每一位表示键值对应的数据行的有无。一个位图可能指向的是几十甚
目录收起一. Doris简介二. Doris 整体架构2.1 Doris 整体架构简介2.2 Doris 数据分布2.3 Doris 的使用方式三. Doris关键技术3.1 数据可靠性3.2 易运维3.3 MySQL 兼容性3.4 支持 MPP四. Doris 数据模型4.1 Doris 数据模型特点4.1.1 键值对存储形式4.1.2 Key 列全局有序排列4.2 聚合计算说明4.2 按列存储
InnoDB 引擎底层解析 MySQL 对于我们来说还是一个黑盒，我们只负责使用客户端发送请求并等待 服务器返回结果，表中的数据到底存到了哪里？以什么格式存放的？MySQL 是以 什么方式来访问的这些数据？这些问题我们统统不知道。要搞明白查询优化背后 的原理，就必须深入 MySQL 的底层去一探究竟，而且事务、锁等的原理也要求 我们必须深入底层。InnoDB 记录存储结构和索引页结构 InnoDB
什么是OLAP(联机分析处理)这个是和数据处理非常相关的一个概念。接触过BI(商务智能的同学一定清楚。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。通俗的讲，就是
Doris是一种用于大规模数据处理的分布式计算框架。它采用类SQL的语言进行数据处理，使得数据处理变得更加高效、易于管理和可扩展。以下是关于Doris的学习笔记。Doris概述 Doris是一个开源的分布式计算框架，旨在解决大规模数据处理和分析的问题。它可以处理海量数据，支持实时和离线处理，提供可扩展性和高可用性。Doris提供了一种类SQL的语言，称为Palo SQL，它允许用户使用标准SQL查
前言ob数据库大赛由蚂蚁的oceanbase团队组织，今年是第一届，宣传很广，比赛十月份开始，但早在上半年就看见大量的宣传了，比赛也是相当的卷。我们进了复赛之后感觉要卷进决赛需要付出的时间精力都太大了，赶上实验室项目年终总结，于是就止步第41名了。参赛队伍接近1200个，我们在前3%。ob比赛让我们可以快速地深入学习数据库的内核，对各个数据库内核模块的功能和它们的关联都有所了解。初赛基于minio
Doris 介绍https://github.com/apache/doris Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速
## 实现达梦数据库底层是MySQL的步骤
### 1. 创建数据库
首先，我们需要创建一个数据库来存储达梦数据库的数据。可以使用MySQL客户端连接到MySQL数据库服务器，并执行以下代码：
```sql
CREATE DATABASE dm_database;
```
这将创建一个名为dm_database的数据库。
### 2. 创建数据表
接下来，我们需要创建适合存储达梦数据库数据
openGauss数据库编译指导1. 编译三方库1.1.编译步骤概述1.2.编译gcc和cmake1.3.脚本增加平台信息1.4.编译三方库1.5.编译完成2.编译数据库2.1.编译数据库2.2.编译适配其他系统2.3.编译适配其他版本gccopenGauss数据库的编译依赖很多三方库，社区已经在 openGauss-third_party 仓库中将所有的依赖放入其中，按照操作编译完三方库后，就可
【导读】ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需 求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。1 概述 系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类
操作型数据：它有细节化，分散化的特点
决策型数据：它有综合化，集成化的特点
到目前为止，MySQL对于我们来说还是一个黑盒，我们只负责使用客户端发送请求并等待服务器返回结果，表中的数据到底存到了哪里？以什么格式存放的？MySQL是以什么方式来访问的这些数据？这些问题我们统统不知道。要搞明白查询优化背后的原理，就必须深入MySQL的底层去一探究竟，而且事务、锁等的原理也要求我们必须深入底层。InnoDB记录存储结构和索引页结构InnoDB是一个将表中的数据存储到磁盘上的存储
OceanBase数据分为基线数据和增量数据两个部分，基线数据分布在多台ChunkServer上，增量数据全部存放在一台UpdateServer上。如下图所示，系统中有5个子表，每个子表有3个副本，所有的子表分布到4台ChunkServer 上。RootSever中维护了每个子表所在的ChunkServer的位置信息，UpdateServer存储了这5个子表的增量更新。不考虑数据复制，各模块的数据
目录1、Doris简介2、Doris网址3、Doris架构3、编译和安装3.1、软硬件需求3.2、编译3.2.1、安装Docker环境3.2.2、使用Docker 开发镜像编译3.3、集群部署3.3.1、创建目录并拷贝编译后的文件3.3.2、部署 FE 节点3.3.3、配置 BE 节点3.3.4、在 FE 中添加所有 BE 节点3.3.5、启动 BE3.3.6、部署 FS_Broker（可选）3
Mysql作为关系型数据库的一种，它的开源免费特性以及支持百万级存储性能，备受互联网公司的喜爱，我个人在做研究生的项目以及去互联网公司实习的期间，大部分接触的也都是基于Mysql作为底层数据的存储，CRUD用的比较多，稍微复杂一点就是多条查询，各种内外连接以及group by操作，对于Mysql数据库原理特性以及底层机制的研究不够深入，因此，本篇文章主要是研
API: https://docs.dolthub.com/introduction/what-is- 仓库：dolthttps://github.com/dolthub/dolt概述官网解释：Dolt 是一个 SQL 数据库，您可以像 Git 存储库一样进行分叉、克隆、分支、合并、推送和拉取。就像连接任何 MySQL 数据库一样连接到 Dolt，以使用 SQL 命令运行查询或更新数据。使用命令行
