hbase列式数据库四维坐标是什么

hbase列式数据库四维坐标是什么,第1张

实际上,HBase是一个列族数据,而不是真正的列式数据库。

因为允许存放非结构化数据,所以HBase的数据类型只有简单的字符串类型,如果需要细分类型,需要用户自己处理。

HBase的四维模型中每个元素:

(1)行键(Row Key):最大长度为64KB的任意字符串。与关系型数据库一样,行键是行的唯一标志。

(2)列族(Column Family):这是理解列族数据库的关键概念。将数据行中的字段按照某种要求分成数个小组,每个小组包含若干个字段,每个小组就是列族。列族需要预先定义,并且不能随意修改。每行具有相同的列族,但不要求每个列族都存储数据。

(3)列限定符(Qualifier):每个列族包含多个字段,限定符用于区分不同的字段。列限定符不需要预先定义,因此每行可以有不同数量的列限定符,也可以认为列限定符就是字段。

(4)单元(Cell):存储数据的最小单元。单元中存储的是未经解释的字符串,需要通过行键、列族、列限定符、时间戳进行定位。

(5)版本(Version):这是HBase与其他数据库的不同之处。版本是一个64位整型数,可以由系统自动生成,也可以由用户自定义。引入版本后,存储在单元中的值不再只有一个,可以通过不同的时间戳(Timestamp)在同一单元中存入多个版本。

数据库与数据仓库的本质差别如下:

1、逻辑层面/概念层面:数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的,都是通过某个数据库软件,基于某种数据模型来组织、管理数据。但是,数据库通常更关注业务交易处理(OLTP),而数据仓库更关注数据分析层面(OLAP),由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

2、数据库通常追求交易的速度,交易完整性,数据的一致性等,在数据库模型上主要遵从范式模型(1NF,2NF,3NF等),从而尽可能减少数据冗余,保证引用完整性;而数据仓库强调数据分析的效率,复杂查询的速度,数据之间的相关性分析,所以在数据库模型上,数据仓库喜欢使用多维模型,从而提高数据分析的效率。

3、产品实现层面:数据库和数据仓库软件是有些不同的,数据库通常使用行式存储,如SAPASE,Oracle,MicrosoftSQLServer,而数据仓库倾向使用列式存储,如SAPIQ,SAPHANA。

当前数据库生态可以大致分类三类:

一是传统商业数据库,以 Oracle 为代表,其在 40 余年时间里所创造的数据库帝国已拥有了极其完善的生态;

二是开源数据库,以 MySQL、PostgreSQL 为代表,遍布全球的社区组织形成了强大的生态系统,也形成了若干分支,成就了诸多商业数据库产品;

第三则是国内新兴数据库,以 TiDB、OceanBase、PolarDB 等为代表,具备较强的自研能力,但在生态方面较前两类薄弱很多。如何快速建立并形成符合自身利益的生态呢?开源无疑是一个绝佳的选择。

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写 *** 作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。

通常,顺序读取数据要比随机访问更快。而且,硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定律),在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。

下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然,如果能够把数据全放在内存中,那么使用内存数据库性能会更好。

特点:

因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢,所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。

在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据,要比读取全部数据更快。

当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改,而与行中的其他列无关。

1x0等于(0);列式如下:10=0。

在传统行式数据库中,数据是按行来存储的,每一行数据包含不同类型的数据,反映到存储结构中,即先存储完一行数据,置一个行标记再存储下一行数据而列式数据库是通过列来存储的,每一列的数据具有相同的数据类型。

体现为存储结构中是先存储好一列数据,再进行下一列数据的存储。在存储结构上,行式存储数据库中的数据是以数据文件的形式存储的;数据文件的基本单位是块和页;数据块内的结构分为块头与数据区;索引与数据文件是分离的。

传统行式数据库的存储结构决定了它有如下的特点:方便进行数据的插入与更新 *** 作;没有索引的查询将会使用大量的I/O;建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源;面对查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求。

设:按照题意设出未知数.一般地,所设的未知数为工人人数分配;

列:列式表示两类产品生产总量;

求:求出配套关系中出示的具体数据的最小公倍数;

等:根据最小公倍数与产品配套关系,分配相乘,写出等式

如果 col_index_num 参数:

小于 1,则 VLOOKUP 返回错误值 #VALUE!。

大于 table_array 的列数,则 VLOOKUP 返回错误值 #REF!。

range_lookup 可选。一个逻辑值,指定希望 VLOOKUP 查找精确匹配值还是近似匹配值:

如果 range_lookup 为 TRUE 或被省略,则返回精确匹配值或近似匹配值。如果找不到精确匹配值,则返回小于 lookup_value 的最大值。

要点 如果 range_lookup 为 TRUE 或被省略,则必须按升序排列 table_array 第一列中的值;否则,VLOOKUP 可能无法返回正确的值。

扩展资料;

行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。

1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;

列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一列的数据,以此类推。

1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000; 这是一个简化的说法。

列式数据库的代表包括:Sybase IQ,infobright、infiniDB、GBase 8a,ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。

MPP的列存储数据仓库包括:Yonghong Z-DataMart

参考资料来源:百度百科-列式数据库

表是由行和列组成的,行也可以称为记录,列可以称为字段。

在关系数据库模型中,二维表的列称为属性或者说是字段,二维表的行称为记录或者说是元组。

关系数据库,是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。

关系数据库分为两类:一类是桌面数据库,例如Access、FoxPro和dBase等;另一类是客户/服务器数据库,例如SQLServer、Oracle和Sybase等。一般而言,桌面数据库用于小型的、单机的应用程序,它不需要网络和服务器,实现起来比较方便,但它只提供数据的存取功能。

扩展资料:

行存储和列存储的应用场景

行存储的适用场景:

(1)适合随机的增、删、改、查 *** 作;

(2)需要在行中选取所有属性的查询 *** 作;

(3)需要频繁插入或更新的 *** 作,其 *** 作与索引和行的大小更为相关。

列存储的适用场景:

(1)查询过程中,可针对各列的运算并发执行,在存中聚合完整记录集,降低查询响应时间;

(2)在数据中高效查找数据,无需维护索引(任何列都能作为索引),查询过程中能够尽量减少无关IO,避免全表扫描;

(3)因为各列独立存储,且数据类型已知,可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法,以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据,在列存储时,就可以不存储该列的值,这将比行式存储更节省空间。

数据库与数据仓库的本质差别如下:

1、逻辑层面/概念层面:数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的,都是通过某个数据库软件,基于某种数据模型来组织、管理数据。但是,数据库通常更关注业务交易处理(OLTP),而数据仓库更关注数据分析层面(OLAP),由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

2、数据库通常追求交易的速度,交易完整性,数据的一致性等,在数据库模型上主要遵从范式模型(1NF,2NF,3NF等),从而尽可能减少数据冗余,保证引用完整性;而数据仓库强调数据分析的效率,复杂查询的速度,数据之间的相关性分析,所以在数据库模型上,数据仓库喜欢使用多维模型,从而提高数据分析的效率。

3、产品实现层面:数据库和数据仓库软件是有些不同的,数据库通常使用行式存储,如SAP

ASE,Oracle,

Microsoft

SQL

Server,而数据仓库倾向使用列式存储,如SAP

IQ,SAP

HANA。

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