MPP数据库对比分析
太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析
太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析太阳能电池系统中的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法是一种重要的关键技术，用于提高太阳能电池组的发电效率。
在太阳能电池组中，由于存在温度和光照强度等因素的变化，太阳能电池组的输出电压和电流也在不断变化，而太阳能电池的输出功率是电压和电流的乘积，所以需要实时跟踪太阳能电池组的最大输出功率点，以确保太阳能电池组能够以最高效率工作。
目前常用的MPPT算法有众多种类，本文将对几种常见的MPPT算法进行研究与比较分析。
1. 常数加压步进变化（Constant Voltage Incremental Change，CVIC）算法CVIC算法是一种较为简单的MPPT算法，其原理是设定一个初始电压，通过改变电压的大小来搜索最大功率点。
具体步骤如下：首先确定一个初始电压值，在该电压下测量太阳能电池组的输出功率；然后根据当前输出功率与上一次测量功率的比较结果，调整电压值并重新测量功率；不断迭代，直到找到最大功率点。
CVIC算法的优点是实现简单，可以在较短的时间内找到最大功率点，但其缺点是其迭代速度较慢，不适用于功率变化较快的系统。
2. 全局定位（Global Maximum Power Point , GMPP）算法GMPP算法是一种基于搜索的MPPT算法，其原理是基于整个工作范围内最大功率点的特点，通过搜索寻找全局最大功率点。
具体步骤如下：首先检测输入电压和电流，并计算对应的输入功率；然后增加或减少输入功率，再次测量电流和功率，并计算新的输入功率；通过比较两次输入功率的大小，选择功率较大的一侧作为新的搜索方向，不断迭代，直到找到全局最大功率点。
GMPP算法的优点是可以找到全局最大功率点，适用于功率变化较快的系统，但其缺点是速度较慢，对计算资源要求较高。
3. 增量（Incremental Conductance, INC）算法INC算法是一种基于导数变化的MPPT算法，其原理是通过计算导数的变化来确定最大功率点。
MPP数据库及应用案例精品PPT课件
列存储数据库 GBase 8a
列存储＋MPP数据库 GBase 8a MPP Cluster
8311单机版
•列存储 •压缩 •智能索引 •并行 •标准SQL语法 •标准接口：
MPP架构数据库： ➢OldSQL ➢NewSQL ➢NoSQL
万兆网络
存储+计算节点
Interconnect
..
2
基亍MPP架构的幵行数据库（RDBMS）典型案 例
幵行数据库系统的发展
1992 - Paralle Database Systems: The future of High Performance Database systems. By David Dewitt and Jim Gray
设计MPP架构的新型数据库，需要考虑幵解决三大问题，即木桶效应问题、Domino效 应问题以及数据倾斜问题。
木桶敁应问题 • 起因：资源分配丌均、架构设计问题、算法问题、数据倾斜、硬件
问题 • 后果：系统稳定性、性能、可用性大大降低
Domino敁应问题
• 起因：系统的耦合度太高、敀障丌能快速孤立、没有内部防护机制 • 后果：系统崩溃
数据倾斜问题
• 起因：数据按切片分布，选择hash key 问题（KV store比较明 显）、业务数据特征造成
• 后果：性能低下、引起木桶敁应和Domino敁应
9
Shared Disk和Shared Nothing架构对比
数据库集群架构
Shared Disk
Shared Nothing
有Master
MPP数据库技术, 支撑行业大数据应用
目录
一、MPP 数据库技术 二、GBase 8a MPP Cluster 特性 三、GBase 8a MPP Cluster 电信、金融行业案例 四、大数据处理－MPP不Hadoop的混搭架构趋势
Mysql和Postgresql（PGSQL）对比
Mysql和Postgresql（PGSQL）对⽐PostgreSQL与MySQL⽐较使⽤太⼴泛了，以⾄于我不得不将⼀些应⽤从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为标准，并且以Mysql 作为抽象基础的，但是具体使⽤过程中，发现Mysql 有很多问题，所以都迁移到postgresql上了，转⼀个Mysql 和Postgresql 对⽐的⽂章：PostgreSQL由于是类似Oracle的多进程框架，所以能⽀持⾼并发的应⽤场景，这点与Oracle数据库很像，所以把Oracle DBA转到PostgreSQL数据库上是⽐较容易的，毕竟PostgreSQL数据库与Oracle数据库很相似。
同时，PostgreSQL数据库的源代码要⽐MySQL数据库的源代码更容易读懂，如果团队的C语⾔能⼒⽐较强的知，就能在PostgreSQL数据库上做开发，⽐⽅说实现类似greenplum的系统，这样也能与现在的分布式趋势接轨。
为了说明PostgreSQL的功能，我下⾯简要对⽐⼀下PostgreSQL数据库与MySQL数据库之间的差异：我们先借助Jametong翻译的"从Oracle迁移到Mysql之前必须知道的50件事"，看⼀看如何把Oracle转到MySQL中的困难：50 things to know before migrating Oracle to MySQLby Baron Schwartz,Translated by Jametong1. 对⼦查询的优化表现不佳.2. 对复杂查询的处理较弱3. 查询优化器不够成熟4. 性能优化⼯具与度量信息不⾜5. 审计功能相对较弱6. 安全功能不成熟,甚⾄可以说很粗糙.没有⽤户组与⾓⾊的概念,没有回收权限的功能(仅仅可以授予权限).当⼀个⽤户从不同的主机/⽹络以同样地⽤户名/密码登录之后,可能被当作完全不同的⽤户来处理.没有类似于Oracle的内置的加密功能.7. ⾝份验证功能是完全内置的.不⽀持LDAP,Active Directory以及其它类似的外部⾝份验证功能.8. Mysql Cluster可能与你的想象有较⼤差异.9. 存储过程与触发器的功能有限.10. 垂直扩展性较弱.11. 不⽀持MPP(⼤规模并⾏处理).12. ⽀持SMP(对称多处理器),但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时,Mysql的扩展性表现较差.13. 对于时间、⽇期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型.14. 可⽤来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语⾔功能较弱.15. 没有基于回滚(roll-back)的恢复功能,只有前滚(roll-forward)的恢复功能.16. 不⽀持快照功能.17. 不⽀持数据库链(database link).有⼀种叫做Federated的存储引擎可以作为⼀个中转将查询语句传递到远程服务器的⼀个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多.18. 数据完整性检查⾮常薄弱,即使是基本的完整性约束，也往往不能执⾏。
starroks和mysql语法
starroks和mysql语法StarRocks（之前被称为Apache Doris）是一个MPP（大规模并行处理）架构的快速、高并发、高性能的开源分析型数据库。
而MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统。
虽然StarRocks和MySQL都是数据库管理系统，但它们的语法和特性有很大的不同。
以下是StarRocks和MySQL的一些关键差异：1. 架构:StarRocks: 是MPP架构，设计用于分布式计算，特别是在大数据环境下。
它使用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据，并使用多线程和并行处理来加速查询。
MySQL: 是传统的关系型数据库管理系统，单节点或主从复制架构。
2. 查询语法:StarRocks: 通常使用类似于SQL的查询语言，但有一些特定的优化和扩展。
例如，它支持一些专为大数据设计的特性，如近似查询和窗口函数。
MySQL: 遵循标准的SQL语法，包括SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句。
3. 性能特性:StarRocks: 针对快速查询和高并发性进行了优化。
它旨在提供低延迟的实时分析能力。
MySQL: 在标准应用中提供良好的性能，但在大数据或实时分析方面可能不如StarRocks。
4. 扩展性和容错性:StarRocks: 设计用于分布式环境，因此具有良好的扩展性和容错性。
数据可以分布到多个节点上，如果某个节点失败，其他节点可以继续提供服务。
MySQL: 在某些配置中提供主从复制功能，但通常不具备StarRocks那样的分布式能力。
5. 用途:StarRocks: 主要用于大数据环境下的实时分析，如报表、数据挖掘等。
MySQL: 广泛用于Web应用程序、电子商务网站、中小型应用程序等。
6. 成本:StarRocks: 作为开源项目，其成本相对较低，但可能需要额外的资源进行配置和优化。
MySQL: 既有免费的社区版本，也有企业版本，提供额外的特性和支持。
3种经典mppt算法仿真分析与对比研究
件 ［３］ 。 阻抗变换器件是通过 ＤＣ ／ ＤＣ 电路实现的，
通过调节 ＤＣ ／ ＤＣ 电路的占空比实现阻抗变化， 其
原理图如 图 １ 所 示。 ＭＰＰＴ 算 法 的 作 用 就 是 调 节
ＤＣ ／ ＤＣ 电路的占空比， 使得等效负载的电阻始终
等于光伏组件的内阻， 从而实现最大功率点跟踪。
适用范围具有很重要的现实意义。
行业发展的一个重要的因素是光伏发电效率低， 影
１ 光伏阵列 ＭＰＰＴ 原理
响光伏发电效率低的因素包括光伏组件的材料、 太
阳光照射的角度和光伏阵列的工作点 ［１］ 。 对于光
根据电路理论可知， 对于直流电路， 当负载的
伏电池材料的研究， 各国已经投入大量的人力、 物
电阻等于电源的内阻时， 负载将获得最大功率。 而
关键词： 光伏发电； 恒定电压法； 扰动观察法； 电导增量法； 最大功率点跟踪控制
［ 中图分类号］ ＴＭ６１５
［ 文献标志码］ Ａ
［ 文章编号］ １００４－７９１３（２０１９）０９－００２７－０６
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｔｈｒｅｅ Ｃｌａｓｓｉｃ ＭＰＰＴ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
以必须 在 光 伏 组 件 和 负 载 之 间 加 入 阻 抗 变 化 器
功率输出点， 对于提高光伏发电系统的效率显而易
见 ［２］ 。 故 ＭＰＰＴ 技术是光伏发电系统中一项关键
技术， 是提高光伏发电效率的重要措施。
目前， 经典 ＭＰＰＴ 算法主要有恒定电压法、 扰
动观察法、 电导增量法， 这 ３ 种算法是构成其他新
２０１９ 年
内存MPP数据库介绍
特点： 1、数据流实时导出。 2、 数据流输出格式多样性。 3、数据流内存溢出保护。 4、自定义数据流导出接收 器，方便用户扩展 5、批量写HDFS，写入速度快
数据库复制
在线扩展
增加存储容量
提高事务处理能力 缓解服务器压力 新增节点在后台移动数据，不影响线上应用 可控制数据移动速度
SQL LIKE
子查询 视图
JSON值
SQL支持仍在不断增加
不支持的功能可通过Java存储过程实现
针对在线事务处理优化
非分析型事务引擎
企业版功能
持续化 数据库集成 数据库复制 在线扩展 管理与监控
持续化
可调节fsync*频率
可调节快照频率
1、所有磁盘数据均配有CRC32校验码
作为开发者，只需指定每个分区表的分区键，RapidsDB会 自动根据键值将数据分区。
RapidsDB扩展模型
分区表被自动切分到不同分区 每个分区绑定一个CPU核心 复制表在每台服务器有一个副本
分区内部结构
每个分区存储不同数据，有独立的执行 引擎 单线程执行该分区所有事务 事务执行不中断
事务执行
事务会被自动传到数据所在分区执行
事务执行（续）
单分区事务
集群
节点1
分区1 分区2 分区3
所需数据在一个分区
完全独立于其他分区执行
多分区事务
所有分区需同时执行该事 务
节点2
分区4 分区5 分区6
节点3
分区7 分区8 分区9
容错机制：k-safety
MPP数据库在中国移动大数据应用中的前景分析
MPP数据库在中国移动大数据应用中的前景分析田雯;刘倩;孙红恩【摘要】随着云计算、大数据应用的迅猛发展,中国移动IT系统的数据量呈现爆炸式的增长,而传统的以小型机架构为主的数据库系统在存储和分析能力等方面开始出现瓶颈,且造价高昂,因此中国移动对MPP数据库的应用需求量大幅增加.本文通过对MPP数据库在中国移动的现网使用情况、产品技术优劣及适用场景的分析,来探讨MPP数据库在中国移动大数据应用中的发展前景.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2017(030)003【总页数】5页(P87-91)【关键词】大数据技术;MPP数据库;share-nothing架构应用【作者】田雯;刘倩;孙红恩【作者单位】中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080【正文语种】中文【中图分类】TN929.5由阿里巴巴造出的“去IOE”概念在IT圈已经迅速火热起来，中国移动也跟随浪潮掀起了“去IOE”的运动。
“去IOE”即去掉造价高昂的IBM小型机、Oracle 数据库和EMC存储设备，代之以廉价的国产化、开源化的软硬件系统，实质就是以“分布式+开源”的架构替换传统的“集中式+封闭”架构，是系统云化的重要组成部分。
而实现“去IOE”之路，就必须要借助云计算、大数据等新型技术。
研究机构Gartner对于“大数据”（Big Data）给出的定义是“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。
大数据具有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）四大特点，简称“4V”特征。
而大数据技术则是对大容量、高周转率、高可变性的信息资产的管理，它要求经济实惠的、创新的信息处理形式以提升洞察力和决策水平。
目前主流的大数据技术主要包括分布式数据库（Massively Parallel Processing大规模并行处理，MPP数据库）、Hadoop平台、NoSQL和NewSQL技术等。
大数据数据库及其分类
大数据数据库及其分类胡经国本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。
本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。
一、大数据生态1、大数据生态的概念大数据生态圈技术，或称大数据技术生态圈，简称大数据生态（Big Data Ecology），由多领域、众多的大数据技术构成。
详见大数据全景图，其通称大数据（产业）生态图（Big Data Landscape）。
下图为大数据全景图3.0版（Big Data Landscape，Version 3.0）。
虽然大数据行业在不断发生巨变，然而目前这张图应该还算是比较新的。
由大数据生态图（上图）可知，大数据生态系统包括基础设施（Infrastruction）、分析（Analytics）、应用（Applications）三大领域，以及交互基础设施/分析（Cross-Infrastruction/Analytics）、开源（Open Source）、数据源（Data Sources）和应用程序接口（APIs）等几大部分。
另外，由大数据生态系统图（下图）可知，大数据生态系包括大数据收集、大数据管理和大数据应用三大领域。
其中，大数据收集包括数据采集、数据源等；大数据管理包括数据仓库、数据平台等；大数据应用包括数据挖掘、商业智能、数据可视化、垂直化应用、行业化应用等。
2、大数据生态系统的关键部分Hadoop似乎已经奠定了它作为整个大数据生态系统的关键部分。
Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架。
它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。
3、从大数据数据库说起分析工具领域变得异常活跃。
数据应用领域正如预测的一样逐渐成为重心。
一些类别，如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL）和社交数据分析，正日趋成熟。
在上述大数据技术众多领域当中，我门先从大数据数据库说起吧。
二、传统与新型数据库及其主要区别从大的角度讲，可以简单地将数据库分为两类：1、传统SMP架构的数据库传统SMP架构的数据库，主要是指传统的关系型数据库，例如DB2，Postgrel，MySQL等。
实时数据库与时序数据库的对比分析(一)2024
实时数据库与时序数据库的对比分析（一）引言概述：实时数据库和时序数据库是两种常见的数据库类型，它们在数据存储和处理方面有着不同的优势和应用场景。
本文将通过对实时数据库和时序数据库的功能、数据模型、应用场景、性能和扩展性等方面进行对比分析，帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的数据库类型。
一、功能对比1. 实时数据库的功能：- 支持多用户同时访问和操作数据- 提供实时和动态的数据更新和查询能力- 支持复杂的查询和事务处理- 支持数据的持久化和故障恢复2. 时序数据库的功能：- 提供高效的存储和查询时序数据的能力- 支持对时序数据的快速插入、更新和删除操作- 提供时序数据的压缩和聚合功能- 支持时序数据的版本管理和时间序列索引二、数据模型对比1. 实时数据库的数据模型：- 基于关系模型，采用表格形式组织数据- 支持复杂的数据关系和约束- 使用 SQL 或类似的查询语言进行数据操作2. 时序数据库的数据模型：- 基于时序模型，将数据组织成时间序列- 数据按时间顺序存储，每个时间点对应一个数值 - 支持时间范围和时间间隔的查询和聚合操作三、应用场景对比1. 实时数据库的应用场景：- 电子商务和在线交易系统- 物联网和工业自动化系统- 实时监控和数据分析系统2. 时序数据库的应用场景：- 传感器数据采集和监控系统- 日志分析和系统性能监控- 时间序列数据的存储和分析四、性能对比1. 实时数据库的性能特点：- 支持高并发和实时数据处理- 提供较低的读写延迟和高吞吐量- 处理大规模数据的存储和查询操作- 支持水平和垂直扩展2. 时序数据库的性能特点：- 高效的时序数据存储和查询- 提供快速的数据插入和更新能力- 支持时间序列数据的压缩和聚合- 高性能的时间范围和时间间隔查询五、扩展性对比1. 实时数据库的扩展性：- 可以通过集群部署实现横向扩展- 支持分布式数据和查询处理- 提供数据分片和分区功能2. 时序数据库的扩展性：- 支持海量时序数据的存储和处理- 提供数据的分区和分片功能- 可以通过分布式部署实现横向扩展总结：实时数据库和时序数据库在功能、数据模型、应用场景、性能和扩展性等方面有着不同的特点和优势。
MPP数据库对比分析
MPP数据库：采用分布式架构，具有高可用性和可扩展性
其他分布式数据库：如Hadoop、Spark等，采用分布式架构，具有高可用性和可扩展性
性能对比：MPP数据库性能优于其他分布式数据库，查询速度快，数据存储量大
应用场景对比：MPP数据库适用于大规模数据分析、数据仓库等场景，其他分布式数据库适用于大数据处理、机器学习等场景。
数据仓库：MPP数据库适用于大规模数据分析和数据仓库应用，如金融、电信、零售等行业。
物联网：MPP数据库适用于物联网数据存储和分析，如智能设备、传感器数据管理等。
大数据分析：MPP数据库适用于大规模数据分析，如机器学习、深度学习等应用场景。
PART THREE
MPP数据库：采用分布式架构，数据分布在多个节点上，每个节点存储一部分数据
数据类型复杂的场景：可以选择Hadoop、Spark等分布式数据库，支持多种数据类型，处理能力强。
数据安全要求较高的场景：可以选择Oracle、SQL Server等商业数据库，安全性高，数据备份和恢复能力强。
查询性能是选择MPP数据库的重要因素
查询性能测试可以帮助选择合适的MPP数据库
数据一致性：MPP数据库采用强一致性，分布式数据库采用最终一致性
数据安全性：MPP数据库采用集中式安全，分布式数据库采用分布式安全
MPP数据库：查询性能较高，支持并行查询，适合大规持并行查询，适合中小规模数据分析
MPP数据库：查询性能受节点数量和网络延迟影响
安全性：支持加密和访问控制，保证数据安全
数据一致性：通过事务处理保证数据的一致性
扩展性：可以横向扩展，增加节点提高性能
并行处理：支持并行处理，提高查询效率
分布式架构：多个节点组成，每个节点都可以独立运行
Hadoop、MPP技术介绍、对比与应用
Hadoop、MPP技术介绍、对比与应用大数据技术介绍（H a d o o p与M P P 部分,包含与传统技术的区别）版本号：1.0.0目录1概述 (9)1.1大数据及大数据技术91.2引入大数据的意义91.3术语、定义和缩略语102大数据技术的引入 (12)2.1传统数据仓库数据特征142.2大数据技术应用场景142.3Hadoop与MPP与传统数据库技术对比与适用场景 (16)3Hadoop实施指导意见 (18)3.1应用场景183.2前期方案设计阶段的建议193.2.1对Hadoop软件选择的建议193.2.2所需硬件设备建议253.2.3组网方式建议293.2.4规划节点规模时需要考虑的因素353.3建设过程中的建议363.3.1对压缩的考虑363.3.2HBase设计383.3.3参数设置建议403.3.4系统调优523.3.5上线前注意事项613.3.6上线后效果评估633.4运维阶段的建议643.4.1任务调度653.4.2监控管理663.4.3告警管理673.4.4部署管理673.4.5配置管理683.4.6安全管理693.4.7日志管理703.5组织和培训建议713.5.1人员安排建议713.5.2培训建议724MPP数据库指导意见 (73)4.1应用场景734.1.1数据集市744.1.2数据分级存储（历史库或者明细库） (74)4.1.3........................ ETL754.1.4小结764.2前期方案设计阶段的建议774.2.1软件平台选型建议774.2.2容量评估方法建议804.2.3网络评估方法建议824.3建设过程中的建议834.3.1数据分布规划834.3.2故障与恢复策略规划874.4运维阶段的建议904.4.1系统监控904.4.2告警管理914.4.3SQL监控914.4.4备份恢复914.4.5安全及权限控制924.4.6扩容及数据重分布924.4.7开发工具934.5组织和培训建议935系统集成建议 (94)5.1数据互通的建议955.1.1方式分析955.1.2技术实现965.2统一管理985.3透明访问996附录A-大数据技术介绍 (101)6.1Hadoop及生态圈1016.1.1Hadoop 简介1016.1.2Hadoop生态圈系统1166.1.3Hadoop1.0 特性1206.1.4Hadoop2.0 特性1216.1.5Hadoop选型1266.1.6Hadoop HA 方案对比1276.2MPP数据库1336.2.1数据库架构风格1336.2.2MPP数据库基本架构1356.2.3MPP数据库主要运行机制1376.2.4MPP平台技术规范和要点1396.3X86服务器平台1416.4网络1436.4.1................. InfiniBand1436.4.2万兆网1486.4.3千兆网1506.4.4适用场景1516.5硬盘1536.5.1硬盘类型介绍1536.5.2硬盘比较分析1541566.6虚拟化1576.6.1概念1576.6.2虚拟化技术介绍1586.6.3适用场景1601概述1.1大数据及大数据技术大数据（Big Data）的定义众说纷纭，从技术讲上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多（variety）和数据处理和响应速度快（velocity）的特征。
MPP数据库
MPP数据库是一款针对分布式处理的数据库系统。
MPP全称为Massively Parallel Processing，即海量并行处理技术，这项技术在数据库的领域被广泛应用。
主要针对大数据的处理，能够扩展到数百个、数千个以至数万个核心，处理海量数据和高速数据流。
本文将从的定义、特点、应用场景和未来发展四个方面进行论述。
一、的定义是一种数据库系统，它采用分布式架构，将一个大型的数据库拆分成多个小型的数据库分别存储在不同的节点上。
通过分布式架构，系统不断地将数据从不同的节点上取回并加以处理，最终汇总成一个完整的数据结果。
系统可以随着数据的增加而扩展，它具有高可靠性、高性能和高效性等特点。
二、的特点1.高扩展性：系统可以随着数据的增加而扩展，它可以将数据分散到不同的节点上并加以处理，以达到高性能的效果。
2.高可靠性：系统具有高可靠性的特点，它可以通过多个节点来存储和处理数据，一旦某个节点发生故障，数据会自动切换到另一个节点上，保证数据的完整性和可靠性。
3.高性能：系统采用并行处理技术，它可以将一个大型的数据库分散到不同的节点上，通过多个节点来分别处理数据，以提高数据的处理速度和效率，实现高性能的特点。
4.高效性：系统采用分布式架构，它可以将数据存储在不同的节点上，并使用任何一台计算机相同的方式来访问数据，以达到高效性的特点。
三、的应用场景1.金融行业：金融行业一直是的主要应用领域，金融项目通常涉及数量庞大、类型众多的数据，对数据库系统的处理能力要求很高。
2.电商行业：电商行业是的另一个应用领域，电商项目通常涉及在线交易、订单处理、数据分析等各种复杂的业务，需要一个高性能和高效的数据库系统来支持。
3.人工智能：随着人工智能的快速发展，被广泛应用于人工智能领域。
在人工智能领域中，需要对庞大的数据量进行快速处理，并得出准确的结果，这正是所擅长的领域。
四、的未来发展未来的将会变得更加智能化，它可以提供更多的机器学习和AI （人工智能）算法，这将使得处理更复杂的业务问题变得更加容易。
常用数据库对比(一)2024
常用数据库对比（一）引言概述：数据库是用于存储和管理大量结构化数据的工具，常见的数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
本文将对这些常用的数据库进行对比，分析它们在性能、可扩展性、安全性、成本等方面的差异。
正文内容：一、性能比较1.1 数据库类型：关系型数据库和非关系型数据库的性能对比1.2 数据读取速度：不同数据库在读取大量数据时的性能对比1.3 数据写入速度：各个数据库在写入数据时的性能差异1.4 并发处理能力：数据库在同时处理多个请求时的性能比较1.5 响应时间：不同数据库在查询请求下的响应时间对比二、可扩展性对比2.1 横向扩展：各个数据库在分布式系统中可扩展性的对比2.2 纵向扩展：不同数据库在单服务器多核处理器上可扩展性的对比2.3 数据分区：数据库分区技术对可扩展性的影响比较2.4 数据备份和恢复：数据库备份和恢复机制对可扩展性的影响比较2.5 扩展性折衷：各个数据库在可扩展性与性能之间的权衡三、安全性对比3.1 访问控制：各个数据库对用户访问进行的权限控制机制对比3.2 数据加密：数据库对数据进行加密的方式和程度的对比3.3 防止SQL注入：数据库对防止SQL注入攻击的机制对比3.4 审计和日志记录：不同数据库对操作审计和日志记录的支持程度对比3.5 数据完整性保护：数据库对数据完整性进行保护的机制对比四、成本对比4.1 软件许可成本：各个数据库的软件许可费用对比4.2 硬件需求：不同数据库对硬件配置的要求对比4.3 维护成本：数据库的维护、更新和支持所需的成本对比4.4 技术人员培训：不同数据库所需的技术培训成本对比4.5 长期投资回报率：各个数据库的长期投资回报率的估计比较总结：本文对常用的数据库进行了性能、可扩展性、安全性和成本等方面的比较。
根据不同的需求和具体情况，选择合适的数据库可以提高应用系统的效率和性能，降低维护和运营成本。
在后续的文章中，我们将继续对常用数据库进行更深入的对比分析。
大数据平台架构及建设思路
1
原始存储数据量
TB
100
2
副本数
3
3
3
索引率
20%～30%
30%
4
数据压缩率
1/2/3/4/5
3
物理存储总容量=[1]*[2]*(1+[3])/[4]
130
1
单碟物理容量
1TB~4TB
4
2
有效存储碟数量
12
3
划盘损坏
10%～20%
20%
4
HDFS生成日志所占空间
8
5
单台服务器有效存储总容量=[1]*[2]*[3]－[4]
2G
3G
4G
WLAN
Network
Data acquisition
Data parsing
Data storage
Application
E1 Interface
Signaling Parsing
DPI Processing
Traffic Identify
CDR Fusion
ATM Interface
单局点机房总耗时(us)
端口
12
8
96
1581
216
寻址
30
4
120
波分转发
50
3
150
光纤传输
5
243
1215
HADOOP集群单机房部署时节点间通信延迟约为216微秒。 HADOOP集群跨机房部署时(以纬五路与淮南IDC机房为例)，节点间的通信延迟约为1581微秒，不能满足数据同步要求。
结论： 1、HADOOP集群节点跨局点部署(节点间距离不超过130公里)与单局点部署相比，HADOOP集群都能正常工作，但单机房部署时节点间通信效率高。 2、跨局点部署(节点间距离超过130公里)时，节点间时延不能满足数据同步需求，HADOOP集群不能正常工作。 3、综合以上分析，HADOOP集群单机房部署时，点对点间的通信通过本地交换机进行交互，带宽均可达到1Gbps，延迟不大于1毫秒。
MPP数据库对比总结
概述随着海量数据问题的出现，海量管理能力，多类型，变化快，高可用性，低成本，高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。
企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。
主流分布式并行处理数据库产品介绍1.1 Greenplum 1.1.1 基础架构Greenplum 是基于Hadoop 的一款分布式数据库产品，在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。
Greenplum 整体架构如下图：数据库由Master Severs 和Segment Severs 通过Interconnect 互联组成。
Master 主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL 的解析并形成执行计划；执行计划向Segment 的分发收集Segment 的执行结果；Master 不存储业务数据，只存储数据字典。
Segment 主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL 的执行。
1.1.2 主要特性Greenplum 整体有如下技术特点： Shared-nothing 架构Network Interconnect... Master Severs 查询解析、优化、分发Segment Severs 查询处理、数据存储 External Sources 数据加载海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过网络来通信。
◆基于gNet Software Interconnect数据库的内部通信通过基于超级计算的“软件Switch”内部连接层，基于通用的gNet (GigE，10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采用高扩展协议，支持扩展到1000个以上节点。
◆并行加载技术利用并行数据流引擎，数据加载完全并行，加载数据可达到4。
5T/小时（理想配置）。
并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作◆支持行、列压缩存储技术海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩，压缩比可到10：1。
大数据数据库及其分类
i "irifWVitKfi2" -teir A LA" iKt - s 'I "■ if 知阳如*f 3耐工 4w«»gild■11 讥 WacfYMCkwKJ1PJP大数据数据库及其分类胡经国本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。
本文在篇章结构、内容 和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。
一、大数据生态1大数据生态的概念大数据生态圈技术，或称大数据技术生态圈，简称大数据生态( Big Data Ecology )，由多领域、众多的大数据技术构成。
详见大数据全景图，其通称大 数据(产业)生态图(Big Data Landscape 。
下图为大数据全景图 3.0版(Big Data Landscape Version 3.0)。
虽然大数据行业在不断发生巨变，然而目前这 张图应该还算是比较新的。
DIG DATAlANO5CA?r, VERSION 3.0■汎叫耳忡r ・由大数据生态图(上图)可知，大数据生态系统包括基础设施(Infrastruction )、分析(Analytics )、应用(Applications )三大领域，以及交 互基础设施 / 分析(Cross-Infrastruction/Analytics )、开源(Open Source )、数 据源(Data Sources 和应用程序接口( APIs )等几大部分。
另外，由大数据生态系统图(下图)可知，大数据生态系包括大数据收 集、大数据管理和大数据应用三大领域。
其中，大数据收集包括数据采集、数臺kt■ ?■ d4 »±j .h.1fiscal 』.lihriWSg B 庄!iljt.・« Acumi EJ'M — 』*••'■・ taMkMfli* *tt —再1■ J'■' ^i/Laiptm iUH cw TftfAML h *<hrw^hi*H.*1 * fc<"CVM* 3 G:&Mhi 甲十< w!*»i*. Inch 'i ：<fi/fh>【犬数据生态杀统日瓊完善■ !SFH逅；曾::諱eas ■ *V ■■kw■ tJ ””L1nrerTK*-BRA 锲 也*s*** ■■Hfek «■—■■ *■■■■■ ns据源等；大数据管理包括数据仓库、数据平台等；大数据应用包括数据挖掘、 商业智能、数据可视化、垂直化应用、行业化应用等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 概述随着海量数据问题的出现，海量管理能力，多类型，变化快，高可用性，低成本，高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。
企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。
2 主流分布式并行处理数据库产品介绍2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构Greenplum 是基于Hadoop 的一款分布式数据库产品，在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。
Greenplum 整体架构如下图：数据库由Master Severs 和Segment Severs 通过Interconnect 互联组成。
Master 主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL 的解析并形成执行计划；执行计划向Segment 的分发收集Segment 的执行结果；Master 不存储业务数据，只存储数据字典。
Segment 主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL 的执行。
2.1.2 主要特性Greenplum 整体有如下技术特点： Shared-nothing 架构Network Interconnect...Master Severs 查询解析、优化、分发Segment Severs 查询处理、数据存储External Sources 数据加载海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过网络来通信。
◆基于gNet Software Interconnect数据库的内部通信通过基于超级计算的“软件Switch”内部连接层，基于通用的gNet (GigE，10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采用高扩展协议，支持扩展到1000个以上节点。
◆并行加载技术利用并行数据流引擎，数据加载完全并行，加载数据可达到4。
5T/小时（理想配置）。
并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作◆支持行、列压缩存储技术海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩，压缩比可到10：1。
压缩数据不一定会带来性能的下降，压缩表通过利用空闲的CPU资源，而减少I/O资源占用。
海量数据库除支持主流的行存储模式外，还支持列存储模式。
如果常用的查询只取表中少量字段，则列模式效率更高，如查询需要取表中的大量字段，行模式效率更高。
海量数据库的多种压缩存储技术在提高数据存储能力的同时，也可根据不同应用需求提高查询的效率2.1.3主要局限●列存储模式的使用有限制，不支持delete/update操作。
●用户不可灵活控制事务的提交，用户提交的处理将被自动视作整体事务，整体提交，整体回滚。
●数据库需要额外的空间清理维护（vacuum），给数据库维护带来额外的工作量。
●用户不能灵活分配或控制服务器资源。
●对磁盘IO有比较高的要求。
●备份机制还不完善，没有增量备份。
2.2Vertica2.2.1基础架构与以往常见的行式关系型数据库不同，Vertica 是一种基于列存储（Column-Oriented）的数据库体系结构，这种存储机构更适合在数据仓库存储和商业智能方面发挥特长。
常见的RDBMS 都是面向行（Row-Oriented Database）存储的，在对某一列汇总计算的时候几乎不可避免的要进行额外的I/O 寻址扫描，而面向列存储的数据库能够连续进行I/O 操作，减少了I/O 开销，从而达到数量级上的性能提升。
同时，Vertica 支持海量并行存储（MPP）架构，实现了完全无共享，因此扩展容易，可以利用廉价的硬件来获取高的性能，具有很高的性价比。
如下图，展示的是单节点上的Vertica 的基本体系结构。
Vertica 体系结构作为关系型数据库，Vertica 的查询SQL 也是在前端被解析和优化的。
但与传统的关系型数据库有所不同，Vertica内部是混合存储的，包括两种不同的存储结构：写优化器（WOS）和读优化器（ROS）。
(1) 写优化器WOS（Write-Optimized Store）是位于主存储器上的一个数据结构，用于有效的支持数据插入和更新操作；数据的存放是无序的，非压缩的。
(2) 读优化器ROS（Read-Optimized Store）是磁盘物理存储，存放的是排序和压缩后的数据库大块数据，因此这里的查询相比于WOS 性能更好。
(3) Tuple Mover 进程是Vertica 内部的一个进程，定期的以大数据块的形式把数据从WOS 移到ROS，由于是对整个WOS 操作，TupleMover 一次能非常有效的排序很多记录，最后批量把它们写入磁盘。
在Vertica 内部，不论是WOS 还是ROS 都是按列存储的。
2.2.2主要特性Vertica 的关键特性：1 列存储（Column-orientation）由于大多数的查询都是要从磁盘读取数据，因此可以说disk I/O 在很大程度上决定了一个查询的最终响应时间。
2 压缩机制（Aggressive Compression）在数据存储方面，Vertica 利用内部的特定算法对数据进行压缩处理。
这样的机制会大大减少disk I/O 的时间（D），同时由于Vertica 对扫描和聚合等操作也在内部进行了优化，可以直接处理压缩后的数据，这样CPU 的工作负载（C）也减少了。
如上例中的AVG 聚合函数，Vertica 是不需要将压缩数据先做类似解压这种处理的，因此查询性能得到优化。
3 读优化存储（Read-Optimized Storage）Vertica 的数据库存储容器ROS Container 专门为读操作进行了优化设计，且其中的数据是经过了排序和压缩处理的，即每个磁盘页上不会有空白空间，而传统的数据库一般会在每页上预留空间以便日后的insert 操作来使用。
4 多种排序方式的冗余存储为了高可用性和备份恢复的需要，Vertica 会按照不同的排序方式对数据做冗余存储，这不但避免了大量的日志操作，也为查询带来了便利。
Vertica 的查询优化器会自动选择最优的排序方式来完成特定的查询。
5 并行无共享设计Vertica 支持完全无共享海量并行存储（MPP）架构，随着硬件Server 的增加，多个CPU 并行处理，性能也可以得到线性的扩展，这样用户使用廉价的硬件就可以获得较高的性能改善。
6 其他管理特征除了有优越的性能以外，V ertica 在数据库管理方面也进行了非常人性化的设计。
Vertica Database Designer 是一个界面化的日常管理工具，并且能为用户作出详尽的DB 层物理设计方案，大大减少了日后的性能调优方面的开销。
Vertica 通过K-Safety 值的设置，完成了数据库的备份恢复机制，并保证了高可用性。
对于数据库中的每个表每个列，Vertica 都会在至少K+1 个节点上存储，如果有K 个节点宕机，依然能够保证Vertica DB 是完整可用的；当损坏的节点恢复时，Vertica 自动完成节点间的热交换，把其他节点上的正确数据恢复过来。
通过这种机制也保证了Vertcia 库的节点数目可以自由伸缩而不会影响到数据库的操作。
Vertica 通过两种技术来实现在线的持续数据装载而不会影响到数据库的访问。
Vertica 通常运行在快照隔离（Snapshot Isolation）模式下，该模式下查询读取的是最近的一致的数据库快照，这个快照是不能被并发的update 或delete 操作更改的，因此查询操作也不需要占用锁，这种方式保证了数据装载（insert）和其他查询能互不干扰。
另外，Vertica可以把数据直接装载到WOS 结构中，WOS 中的数据是不排序或索引的，所以装载速度会很快，然后再由Tuple Mover 进程在后台把数据移入ROS 中，由于TupleMover 的操作是大块读取（bulk-load）的，所以性能也很好。
2.2.3主要局限●不支持SQL存储过程及函数，用户需通过UDFs（User Defined Function，基于C++）来自定义函数或过程。
●软件授权按原始未经压缩的裸数据量计算。
●列存储的一些劣势，复杂查询等性能不理想。
●对内存有比较高的要求。
●在国内还没有成功案例。
2.3Sybase IQ(15.4)2.3.1基础架构SYBASE IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。
SYBASE IQ 的架构与大多数关系型数据库不同，它特别的设计用以支持大量并发用户的即席查询。
其设计与执行进程优先考虑查询性能，其次是完成批量数据更新的速度。
而传统关系型数据库引擎的设计既考虑在线的事务进程又考虑数据仓库（而事实上，往往更多的关注事务进程）。
Sybase在2010年推出的Sybase IQ 15.3就采用了全共享架构的PlexQ 技术，该技术重新定义了企业范围的业务信息，全共享架构可轻松支持涉及海量数据集、海量并发用户数和独特工作流程的多种复杂分析样式，大大增加了其效益。
与其他MPP 解决方案不同，Sybase IQ 的PlexQ 网格技术能够动态管理可轻松扩展并且专用于不同组和流程的一系列计算与存储资源中的分析工作量，从而使其能够以更低的成本更轻松地支持日益增长的数据量以及快速增长的用户社区。
Sybase IQ 15.4采用业内领先的MPP列式数据库和最先进的数据库内分析技术，并革命性地加入MapReduce与Hadoop集成，以应对大数据时代的分析挑战，开启洞察关键业务的能力。
Sybase IQ 15.4正在打破数据分析的壁垒，彻底改变“大数据分析”领域。
基于成熟的PlexQ 技术构建的Sybase IQ 采用下图所示的三层构架：基本层：数据库管理系统(DBMS)，这是一个全共享MPP 分析DBMS 引擎，是Sybase IQ 最大的独特优势。
第二层：分析应用程序服务层，其提供C++ 和Java 数据库内API，并可实现与外部数据源的集成和联邦；包括四种与Hadoop 的集成方法。
顶层：Sybase IQ 生态系统，由四个强大且不同的合作伙伴和认证ISV 应用程序组成。
基于这种PlexQ 技术，Sybase IQ 15.4 将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。
2.3.2主要特性Sybase IQ（15.4）的关键特性：1. 更强的数据管理大量增强的功能改善了Sybase IQ 的数据管理、部署和可维护性。
更快速的批量加载: 批量加载数据通过ODBC 和JDBC 接口插入到Sybase中，从而实现具有更高可扩展性的应用程序，同时可极大提高加载性能。