利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题

照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。 然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点： 1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用； 2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少； 3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能； 5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等 *** 作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快； 6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。

企业如何实现对大数据的处理与分析

随着两化深度融合的持续推进，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的增强企业的核心竞争力。但长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，大量的业务数据在系统中层层积压而得不到利用，不但增加了系统运行和维护的压力，而且不断的侵蚀有限的企业资金投入。如今，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。

对企业而言，由于长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值？哪些数据可以暂时不用处理？这些都是部署和实施大数据分析平台之前必须梳理的问题点。以下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。

第一步：采集数据

对企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。

大数据的采集过程的难点主是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片也是需要深入的思考问题。

第二步：导入及预处理

数据采集过程只是大数据平台搭建的第一个环节。当确定了哪些数据需要采集之后，下一步就需要对不同来源的数据进行统一处理。比如在智能工厂里面可能会有视频监控数据、设备运行数据、物料消耗数据等，这些数据可能是结构化或者非结构化的。这个时候企业需要利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。对于数据源的导入与预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

第三步：统计与分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。数据的统计分析方法也很多，如假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。在统计与分析这部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

第四步：价值挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

总结

为了得到更加精确的结果，在大数据分析的过程要求企业相关的业务规则都是已经确定好的，这些业务规则可以帮助数据分析员评估他们的工作复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。制定好了相关的业务规则之后，数据分析员需要对这些数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，如果项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会导致许多项目需要不断地重复和重建。最后，由于分析平台会长期使用，但决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有很多的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，现在的很多数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，可以保持数据分析结果的持续价值。

Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类)，infobright 是基于mysql的，但不装mysql亦可，因为它本身就自带了一个。mysql可以粗分为逻辑层和物理存储引擎，infobright主要实现的就是一个存储引擎，但因为它自身存储逻辑跟关系型数据库根本不同，所以，它不能像InnoDB那样直接作为插件挂接到mysql，它的逻辑层是mysql的逻辑层加上它自身的优化器。

Infobright特征

优点：

大数据量查询性能强劲、稳定：百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍。高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化，但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。

存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（百G/小时）和高数据压缩比（>10:1）

高数据压缩比：号称平均能够达到 10:1 以上的数据压缩率。甚至可以达到40:1，极大地节省了数据存储空间。高数据压缩比主要依赖列式存储和 patent-pending 的灵活压缩算法

基于列存储：无需建索引，无需分区。即使数据量十分巨大，查询速度也很快。用于数据仓库，处理海量数据没一套可不行。不需要建索引，就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放，每块有知识网格节点记录块内的统计信息，代替索引，加速搜 索。

快速响应复杂的聚合类查询：适合复杂的分析性SQL查询，如SUM, COUNT, AVG, GROUP BY

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End

简述系统分析阶段主要工作任务

系统分析的主要内容包括：

数据的收集

数据的分析

系统数据流程图的确定

系统方案的确定等

系统分析阶段是整个MIS建设的关键阶段。

系统分析阶段的主要任务是什么, 简述数据库需求分析阶段的主要任务以及系统分析报告的主要内容

数据库需求分析阶段的主要任务：对现实世界要处理的对象（组织、部门、企业）等进行详细的调查，通过对原系统的了解，手机支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。

系统分析报告的主要内容：1系统概况，系统的目标、范围、背景、历史和现状；2系统的原理和技术，对原系统的改善；3系统总体结构域子系统结构说明；4系统功能说明；5数据处理概要、工程体制和设计阶段划分；6系统方案及技术、经济、功能和 *** 作上的可行性。

系统分析阶段主要使用哪些表达工具

Fourior Transformation(or say Fourior ysis)

Various transformed domain, Laplace and z for instance

表格分配图是系统分析阶段用来描述( )

我刚刚考完试，试题和你的一样，你是不是和我一个学校的啊！

MIS战略规划阶段与系统分析阶段的区别？

MIS战略规划阶段的作用

1、合理分配和利用信息资源（信息、信息技术和人员），以节约信息系统的资源。

2、通过制定规划，找出存在的问题，更正确地识别出为实现企业目标MIS系统必须完成的任务，促进信息系统的应用。

3、指导MIS系统开发，用规划作为将来考核系统开发工作的标准。

我理解MIS战略规划阶段是系统分析阶段发展的目标，MIS战略规划阶段 是“自下而上”的开发策略是从现行系统的业务状况出发，先实现一个个具体的功能，逐步地由低级到高级建立MIS。而系统分析阶段只是对电子系统的信息进行必要的分析没能和企业战略结合

在系统分析阶段，要明确系统的目的和需要，其主要环节有

A决策分析 B信息需求分析 C决策集成

在系统分析阶段怎样对现行管理系统进行分析

1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

系统分析阶段为什么要进行业务流程分析

本阶段业务流程分析的目的是：形成合理、科学的业务流程。通过分析现有业务流程的基础上进行业务流程重组（BPR），产生新的更为合理的业务流程。

(1)应用科学的推理步骤，使系统中一切问题的剖析均能符合逻辑原则，顺乎事物发展规律，尽力避免其中的主观臆断性和纯经验性。

(2)借助于数学方法和计算手段，使各种方案的分析比较定量化，以具体的数量概念来显示各方案的差异。

(3)根据系统分析的结论，设计出在一定条件下达到人尽其才、物尽其用的最优系统方案。

系统分析主要步骤：

①对研究的对象和需要解决的问题进行系统的说明，目的在于确定目标和说明该问题的重点和范围；

②收集资料，在系统分析基础上，通过资料分析各种因素之间的相互关系，寻求解决问题的可行方案；

③依系统的性质和要求，建立各种数学模型；

④运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；

⑤确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。一项成功的系统分析需要对各方案进行多次反复循环与比较，方可找到最优方案。

:管理信息系统中,系统分析阶段 系统设计阶段分别主要解决什么问题

系统分析阶段：主要解决的就是管理系统中需要有那些功能，这些功能之间有何种联系，如何来实现这些功能。系统设计阶段：根据分析结果，设计管理系统中的结构图，主要解决的就是你的设计思路。。（如何实现？）

Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类)，infobright 是基于mysql的，但不装mysql亦可，因为它本身就自带了一个。mysql可以粗分为逻辑层和物理存储引擎，infobright主要实现的就是一个存储引擎，但因为它自身存储逻辑跟关系型数据库根本不同，所以，它不能像InnoDB那样直接作为插件挂接到mysql，它的逻辑层是mysql的逻辑层加上它自身的优化器。

Infobright特征

优点：

大数据量查询性能强劲、稳定：百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍。高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化，但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。

存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（百G/小时）和高数据压缩比（>10:1）

高数据压缩比：号称平均能够达到 10:1 以上的数据压缩率。甚至可以达到40:1，极大地节省了数据存储空间。高数据压缩比主要依赖列式存储和 patent-pending 的灵活压缩算法

基于列存储：无需建索引，无需分区。即使数据量十分巨大，查询速度也很快。用于数据仓库，处理海量数据没一套可不行。不需要建索引，就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放，每块有知识网格节点记录块内的统计信息，代替索引，加速搜 索。

快速响应复杂的聚合类查询：适合复杂的分析性SQL查询，如SUM, COUNT, AVG, GROUP BY

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