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。

ToadDuserSinMySqleFeffectially, 다음에 따르면, 다음 사항을 따르십시오

toaddanewuser와 함께 complexpermissionsinmysql, followthesesteps : 1) createShereuser'NewUser '@'localhost'Identifiedby'pa ssword ';. 2) grantreadaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';. 3) GrantWriteAccessto '

MySQL의 문자열 데이터 유형에는 char, varchar, binary, varbinary, blob 및 텍스트가 포함됩니다. 콜라이트는 문자열의 비교와 분류를 결정합니다. 1. 차량은 고정 길이 스트링에 적합하고 Varchar는 가변 길이 스트링에 적합합니다. 2. 이진 및 바이너리는 이진 데이터에 사용되며 Blob 및 텍스트는 큰 객체 데이터에 사용됩니다. 3. UTF8MB4_UNICODE_CI와 같은 정렬 규칙은 상류 및 소문자를 무시하며 사용자 이름에 적합합니다. UTF8MB4_BIN은 사례에 민감하며 정확한 비교가 필요한 필드에 적합합니다.

가장 좋은 mysqlvarchar 열 길이 선택은 데이터 분석을 기반으로하고, 향후 성장을 고려하고, 성능 영향을 평가하고, 문자 세트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) 일반적인 길이를 결정하기 위해 데이터를 분석합니다. 2) 미래 확장 공간을 예약하십시오. 3) 성능에 대한 큰 길이의 영향에주의를 기울이십시오. 4) 문자 세트가 스토리지에 미치는 영향을 고려하십시오. 이러한 단계를 통해 데이터베이스의 효율성과 확장 성을 최적화 할 수 있습니다.

mysqlblobshavelimits : tinyblob (255bodes), blob (65,535 bytes), mediumblob (16,777,215 bctes), andlongblob (4,294,967,295 Bytes) .tousebl obseffectical : 1) 고려 사항을 고려합니다

MySQL에서 사용자 생성을 자동화하기위한 최고의 도구 및 기술은 다음과 같습니다. 1. MySQLworkBench, 중소형 환경에 적합하고 사용하기 쉽지만 자원 소비가 높습니다. 2. 다중 서버 환경에 적합한 Ansible, 간단하지만 가파른 학습 곡선; 3. 사용자 정의 파이썬 스크립트, 유연하지만 스크립트 보안을 보장해야합니다. 4. 꼭두각시와 요리사는 대규모 환경에 적합하며 복잡하지만 확장 가능합니다. 선택할 때 척도, 학습 곡선 및 통합 요구를 고려해야합니다.

예, youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithConvertFunctionandSearchusing


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