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和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
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2024-08-26 09:47:41
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本篇重点讲述导入数据到StarRocks几种方式，也通过一个flink-connector-starrocks的简单示例代码了解其导入过程，进而学习数组类型的使用、分布式实现本地Join的使用，最后抛出外部表的使用大门
数据导入总览概述数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中，方便查询使用。StarRocks提供了多种导
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2023-11-21 08:41:44
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# 如何实现 MPP 架构开源数据库
在当前数据爆炸的时代，大数据的处理成为企业的重要任务，而 MPP（Massively Parallel Processing）架构的数据库正是应对这一挑战的重要解决方案。本文将指导刚入行的开发者如何实现一个 MPP 架构的开源数据库。我们会通过一个流程表和逐步解析每一个步骤，帮助你在实现过程中理解相关概念。
## 一、实施流程
首先，我们需要明确实施 M
原创
2024-09-18 07:28:14
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本文将介绍北京一家初创企业HashData(见原文链接1)构建基于云原生的MPP平台的过程。该企业利用对象存储作为数据持久层，Alluxio作为云中的数据编排层，最终构建了一个原生云高性能MPP共享的体系架构。HashData是由一群来自Pivotal、Teradata、IBM、Yahoo!等开源数据资深人士于2016年创立的。它的旗舰产品HashData WareHouse(HDW)，是为云环境
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2023-11-24 08:52:49
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导语 | 伴随着Snowflake的成功，重新激活了数据分析市场，大大小小的创业公司不断创立，各种OLAP的开源产品层出不穷。其中，ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时，在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求，不能较好的得到满足。因此，我
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2023-12-30 13:39:38
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新一代数据库的五大标准1、 MPP — 大规模的并行处理能力。新一代的数据库必须提供大规模的并行处理能力，实现不同机器上同时摄入、处理或者查询等操作。性能必须远甚于只在单台机器上运行，有着数据摄入瓶颈的传统数据库。 2、 无共享架构： 无共享（内存或磁盘等）架构就意味着新一代数据库系统将无懈可击！每个节点工作都是独立的，这样即使其中一台机器出故障，其他机器仍然可以保持继续运行。这在M
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2024-08-08 09:47:11
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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
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2023-08-20 14:08:52
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在上一篇已部署StarRocks集群环境基础上，本篇以列式存储、稀疏索引开始对StarRocks表设计进一步学习，进而理解排序键、物化视图、位图索引、布隆过滤器索引，全面理解加速数据处理，并通过动手实操示例巩固效果
概述背景Apache Doris官方地址 https://doris.apache.org/Apache Doris GitHub源码地址
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2023-09-12 15:55:47
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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和内存系统，业务数据根据数据库模型和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
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2023-08-30 19:00:40
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数据库按照应用场景划分可以分为OLTP和OLAP，OLTP是针对交易型的场景比如像银行的存取款、转账类业务，OLAP是针对分析型的场景比如用于企业决策支持的BI、报表类业务。 而在OLAP领域，又可以根据具体技术实现分为MOLAP及ROLAP。MOLAP是基于多维分析的OLAP系统，一般对存储有优化，进行部分预计算，查询性能最高，但查询灵活性有限制。ROLAP是更偏向传统关系型的OLAP系统，RO
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2024-01-25 18:32:59
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MPP数据库定义MPP即大规模并行处理（Massively Parallel Processor ）。 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和内存系统，业务数据根据数据库模型和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全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
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2022-09-14 14:17:12
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mysql和oracle的区别一、并发性 并发性是oltp数据库最重要的特性，但并发涉及到资源的获娶共享与锁定。 mysql: mysql以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。自行搭建mysql机器，方法简单。企业回可使用我们的宝塔面板进行一键部署站点。支持安装Liunx系统/Windows系统。-宝塔Linux
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2024-01-28 17:38:26
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MPP数据库初识先了解下OLTP与OLAP区别为什么需要MPP数据库？MPP数据库应用领域什么是MPP？MPP架构特征MPPDB架构什么是MPP数据库？MPP数据库的使用场景？MPPDB、Hadoop与传统数据库技术对比与适用场景 先了解下OLTP与OLAP区别OLTP(OnLine Transaction Processing ，联机事务处理)系统 例如mysql。擅长事务处理，在数据操作中保
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2023-10-01 11:13:59
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MPP代表大规模并行处理，这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法。 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。 MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统。在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程，它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多。该架构的另一个优点是可
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2024-08-02 12:01:20
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MPP数据库的优势与限制 俗话说，人多力量大。对于数据库而言，则是「节点多、力量大」。的确，在大多数情况下，我们可以通过增加节点来增加数据分析的性能和效力。熟知MPP数据库的小伙伴，大概都知道这一小技巧。小知识：什么是MPP数据库？MPP代表大规模并行处理，这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法。如果你熟悉MPP数据库，就知道MPP数据库的节点完全对称的，每个节点都在并行的执行完全相同的任务
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2023-10-20 19:49:17
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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和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架构的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
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2023-09-30 23:04:20
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1.特殊查询1.字段和排空值查询
关键字:ifnull()
语法:SELECT 字段1+IFNULL(字段2,0) FROM 表;
解释:如果字段2为空当做值0来处理
拓展:任何值的字段和字段为空的字段相加结果都为0
如:查询薪金与佣金之和
SELECT sal,comm,sal+IFNULL(comm,0) as total FROM emp;
2.查询升序,降序排列
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2023-08-31 11:26:36
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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，从而显著提升查询和处理速度。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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MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。1、为什么需要 Mybatis Plus现在主流的开源 ORM 框架主要是 Mybatis 和 JPA 这两个开源框架，下面我们就来分别看一下这两个开源框架的优势。1.1 Mybatis 的优势SQL 语句可以自由控制，更灵活，性能较高SQL 与代码分离
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2023-11-01 18:47:51
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存在的意义传统的数据仓库和大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：不同库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和超时等异常情况
大
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2023-12-19 20:30:29
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