随着 BI (DW) 在各个企业中重要性的不断提升,各个数据库厂家都希望能搭上这辆班车。这不,MySQL 也联合 Infobright 一起推出了开源的 数据仓库解决方案,而且是开源的。 其实现的各种DW该有的功能就不多说了,但是 Infobright 有一点非常吸引人的技术特点不
随着 BI (DW) 在各个企业中重要性的不断提升,各个数据库厂家都希望能搭上这辆班车。这不,MySQL 也联合 Infobright 一起推出了开源的 数据仓库解决方案,而且是开源的。
其实现的各种DW该有的功能就不多说了,但是 Infobright 有一点非常吸引人的技术特点不能不提,那就是以列为导向的架构设计。
以列为导向的架构设计是非常适合于DW应用场景的,对于大多数DW的分析场景中,实际关注的数据很多时候都只有那么一列或者少数几列的数据。所以在以列为导向的设计中,大部分的分析查询都只需要读取某一个(或者几个)表的几列,而不需要像传统以行为导向的数据库(或者存储引擎)那样需要扫描整个表的数据,这两者IO量的差距是非常大的。除了以列为导向的架构设计之外,Infobright 和很多其他的DW解决方案一样,也会进行数据压缩,而且由于其以列为导向的存储方式,压缩比率在很多情况下都会比以行为导向的存储方式更高,效果更理想。有人通过测试比较,常规的以行为导向的存储数据压缩比率较高的时候也就 3:1 左右,但是 Infobright 的却很容易就做到 10:1 的压缩比率。
此外,从MySQL 以及 Infobright 的官方报道中除了上述技术特点(或者说优势)之外,还有很多其他的被描绘的非常神奇的功能,如被称为 “知识网格” (Knowledge Grid) 的自我管理功能,完全不需要索引或者分区,神奇的自我查询优化器等等。
这里是官方给出的一张 Infobright 的架构图:
infobright architecture
感兴趣的朋友可以通过自行阅读其 技术白皮书 获取更多的细节
原文地址:MySQL 的 DW 解决方案(MySQL + Infobright), 感谢原作者分享。

mysqlstringTypesimpactStorageandperformanceAseasfollows:1)churisfixed-regents、whuscanbasterbutlessspace-efficient.2)varcharisvariaible、morespace-efficient-butpotentiallyslower.3)Textisforgergetext、storedoutext、

mysqlstringTypesincludevarchar、テキスト、char、列挙、およびセット。1)varcharisSatileforvariaible-lengthstringsuptoaspoecifedlimit.2)TextisidealforLargetExtStorageWithDeinLength.3)charispixed-consinterconsistentalikodes.4)

mysqloffersvariousstringdatatypes:1)charfixed-lengthstrings、2)varcharforvariable-lengthtext、3)binaryandvartyforbinarydata、4)blobandtextforlargedata、and5)enumandsetforControlledinput.

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。


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