为了确保数据库数据满足特定的商业规则或企业逻辑，可以使用约束、触发器和子程序实现。因为约束性能最好，实现最简单，所以首先约束；如果使用约束不能实现特定规则，那么应该选择触发器；如果触发器仍然不能实现特定规则，那么应该选择子程序（过程和函数）。DML触发器可以用于实现数据安全保护、数据审计、数据完整性、参照完整性、数据复制等功能。
1、控制数据安全
转载
2024-06-13 20:15:27
45阅读
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
转载
2024-08-08 09:47:11
95阅读
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
转载
2023-08-20 14:08:52
512阅读
今日政论：人类大脑不过3斤重，却能迸发出无情无尽的想法，作为个人，一个人对外部世界的影响微乎其微，但是如果将很多大脑联合起来，其造成的影响却能让整个太阳系不得安宁。任何人都无法感知对方的所思所想，这就造成人与人缺乏完全的互信，在一个国家内部，可以有不同的层级的组织对个体施加约束，以防出现不测行为。然而到达国家跟国家之间的层面，由于缺少有力的约束，国与国不得不为可能发生的事情提前做好预案，比如增强国
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
转载
2023-08-30 19:00:40
2016阅读
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
转载
2024-01-25 18:32:59
219阅读
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。
翻译
2022-09-14 14:17:12
9576阅读
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
转载
2024-01-28 17:38:26
151阅读
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
转载
2023-10-01 11:13:59
444阅读
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
转载
2024-08-02 12:01:20
96阅读
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
转载
2023-10-20 19:49:17
142阅读
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
转载
2023-09-30 23:04:20
196阅读
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
转载
2023-08-31 11:26:36
324阅读
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
转载
2024-08-26 09:47:41
67阅读
# 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
275阅读
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
转载
2023-11-24 08:52:49
184阅读
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
转载
2023-11-01 18:47:51
172阅读
影响性能的主要因素根据前述的Amdahl定律，我们应当努力提高并行化代码在应用程序中的比率，这是通用的提高效率的方法。 1、OpenMP本身的开销OpenMP获得应用程序多线程并行化的能力不是凭空而来的，而是需要一定的程序库的支持。在这些运行时的程序库对程序并行加速的同时需要运行库的本身，因此，库中代码的运行必然会带来一定的开销
转载
2024-09-07 18:02:16
39阅读
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
转载
2023-12-19 20:30:29
95阅读
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。既支持从各类实时和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 客户端和常用 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
转载
2023-08-06 15:03:18
398阅读
