infobright

Qter

他就是mysql的一个数据引擎，和平时的innodb和myisam等都属于数据引擎
分布式列式数据库
天津电信网优平台话单存储数据库选型.docx (21.99 KB, 下载次数: 0)

2019-12-31 13:15 上传

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其他选型对比

其他选型介绍

1、 greenplum db：

优势： 支持PB级数据量，单个节点数据规模无限制。

支持1000个以上的节点规模。

不足：并发性不好，随并发用户的增多，效率呈线性下降。

                  对于imsi等数据离散度特别高的键值的查询，还需建立索引。

                  数据库的性能受限于集群中性能最差的服务器。

2、 hadoop：

非关系型数据存储系统，在互联网上应用广泛，一般是组成大规模的服务器集群。入库速度快，要求服务器数目较多。

对比：

[size=12.0000pt]	名称	成熟度	硬件成本	软件成本	入库速度	查询速度	可并发度	后续扩展性
方案一	Greenplum	中	中	高	高	中	低	高
方案二	ORACLE	高	高	高	低	低	高	低
方案二	hadoop	低	中	低	高	中	高	高
方案三	infobright	中	低	中	高	高	中	高

Qter

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。

Qter

灰色部分是mysql原有的模块，白色与蓝色部分则是 infobright自身的。 　　
系统结构分析：
　　跟mysql一样的两层结构，上面的逻辑层处理查询逻辑，下面的是存储引擎。
逻辑层右端的loader与unloader是infobright的数据导入导出模块，也即处理SQL语句里LOAD DATA INFILE … 与SELECT … INTO FILE任务，
由于infobright面向的是海量数据环境，所以这个数据导入导出模块是一个独立的服务，并非直接使用mysql的模块。
逻辑层的infobright优化器包在mysql查询优化器的外面，如下面将会提到的，因为它的存储层有一些特殊结构，所以查询优化方式也跟 mysql有很大差异。
存储层最底层是一个个的Data Pack（数据块）。每一个Pack装着某一列的64K个元素，所有数据按照这样的形式打包存储，
每一个数据块进行类型相关的压缩（即根据不同数据类型采 用不同的压缩算法），压缩比很高。它上层的压缩器与解压缩器就做了这个事情。
压缩层再向上就是infobright最重要的概念：Knowledge Grid（知识网格），这也是infobright放弃索引却能应用于大量数据查询的基础。
它包含两类结点：每个Data Pack Node（知识节点）对应于一个Data Pack，存储该Data Pack的一些统计信息，如min, max, avg, null的个数，甚至不同值的量等等；
Knowledge Node则存储了一些更高级的统计信息，以及与其它表的连接信息，这里面的信息有些是数据载入时已经算好的，有些是随着查询进行而计算的，
所以说是具备一 定的“智能”的。

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事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定。InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。
在技术上，InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统，InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。
在 MySQL 的源代码中，从 3.23.34a 开始包含 InnoDB 表引擎，并在 MySQL -Max 的二进制版本中激活。

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。
2008年1月16号MySQL AB被Sun公司收购。而2009年，SUN又被Oracle?收购。就这样如同一个轮回，MySQL成为了Oracle公司的另一个数据库项目。
MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，
关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

系统特性:
1.使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
2．支持多种存储引擎。