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。

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方法:1、利用right函数,语法为“update 表名 set 指定字段 = right(指定字段, length(指定字段)-1)...”;2、利用substring函数,语法为“select substring(指定字段,2)..”。

在mysql中,可以利用char()和REPLACE()函数来替换换行符;REPLACE()函数可以用新字符串替换列中的换行符,而换行符可使用“char(13)”来表示,语法为“replace(字段名,char(13),'新字符串') ”。

mysql的msi与zip版本的区别:1、zip包含的安装程序是一种主动安装,而msi包含的是被installer所用的安装文件以提交请求的方式安装;2、zip是一种数据压缩和文档存储的文件格式,msi是微软格式的安装包。

转换方法:1、利用cast函数,语法“select * from 表名 order by cast(字段名 as SIGNED)”;2、利用“select * from 表名 order by CONVERT(字段名,SIGNED)”语句。

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本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了mysql高级篇的一些问题,包括了索引是什么、索引底层实现等等问题,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

在mysql中,可以利用REGEXP运算符判断数据是否是数字类型,语法为“String REGEXP '[^0-9.]'”;该运算符是正则表达式的缩写,若数据字符中含有数字时,返回的结果是true,反之返回的结果是false。


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