㈠ 列式資料庫有哪些
列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合與批量數據處理和即席查詢。相對應的是行式資料庫，數據以行相關的存儲體系架構進行空間分配，主要適合與小批量的數據處理，常用於聯機事務型數據處理。
不讀取無效數據：降低 I/O 開銷，同時提高每次 I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。查詢語句只從磁碟上讀取所需要的列，其他列的數據是不需要讀取的。例如，有兩張表，每張表100GB 且有100 列，大多數查詢只關注幾個列，採用列存儲，不需要像行存資料庫一樣，將整行數據取出，只取出需要的列。磁碟 I/0 是行存儲的 1/10或更少，查詢響應時間提高 10 倍以上。
高壓縮比：壓縮比可以達到 5 ~ 20 倍以上，數據佔有空間降低到傳統資料庫的1/10 ，節省了存儲設備的開銷。
當資料庫的大小與資料庫伺服器內存大小之比達到或超過 2:1 （典型的大型系統配置值）時，列存的 I/O 優勢就顯得更加明顯；
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
由於數據按列包存儲，每個數據包內都是同構數據，內容相關性很高，這使得GBase 8a 更易於實現壓縮，壓縮比通常能夠達到 1:10 甚至更優。這使得能夠同時在磁碟 I/O 和 Cache I/O 上都提升資料庫的性能，使 GBase 8a 在某些場景下的運算性能比傳統資料庫快 100 倍以上。
GBase 8a 允許用戶根據需要設置配置文件，選擇是否進行壓縮。在啟用壓縮的情況下GBase 8a 根據數據的不同特性以及不同的分布狀況，自動採用相應的壓縮演算法，如：
行程編碼（適用於大量連續重復的數據，特別是排序數據）；
基於數據的差值編碼（適用於重復率低，但彼此差值較小的數據列）；
基於位置的差值編碼（適用於重復率高，但分布比較隨機的數據列）。
㈡ 存儲結構的概念
存儲結構的概念
數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法:順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構:順序存儲結構和鏈式存儲結構。
數據的存儲結構是指數據的邏輯結構在計算機中的表示。
數據儲存結構
分類
順序存儲方法它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。
鏈接存儲方法它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。
存儲和鏈接存儲的基本原理
順序存儲和鏈接存儲是數據的兩種最基本的存儲結構。
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i-1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i+1。在鏈式存儲結構中，存儲結點不僅含有所存元素本身的信息，而且含有元素之間邏輯關系的信息。
數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示
其中data表示值域，用來存儲節點的數值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均為指針域，每個指針域為其對應的後繼元素或前驅元素所在結點(以後簡稱為後繼結點或前驅結點)的存儲位置。通過結點的指針域(又稱為鏈域)可以訪問到對應的後繼結點或前驅結點，若一個結點中的某個指針域不需要指向其他結點，則令它的值為空(NULL)。
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同;而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。
㈢ 為什麼列式資料庫適合在線分析處理
為什麼列式資料庫適合在線分析處理
列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合於批量數據處理和即時查詢。相對應的是行式資料庫，數據以行相關的存儲體系架構進行空間分配，
㈣ 網路存儲的常見架構有哪些
你好，網路存儲（Network Storage）是基於數據存儲的一種，網路存儲結構大致分為三種：直連式存儲（DAS：Direct Attached Storage）、網路存儲設備（NAS：Network Attached Storage）和存儲網路（SAN：Storage Area Network），由於NAS對於普通消費者而言較為熟悉，所以一般網路存儲都指NAS。
㈤ 大規模分布式存儲系統的作品目錄
前言第1章概述1.1分布式存儲概念1.2分布式存儲分類第一篇基礎篇第2章單機存儲系統2.1硬體基礎2.1.1CPU架構2.1.2IO匯流排2.1.3網路拓撲2.1.4性能參數2.1.5存儲層次架構2.2單機存儲引擎2.2.1哈希存儲引擎2.2.2B樹存儲引擎2.2.3LSM樹存儲引擎2.3數據模型2.3.1文件模型2.3.2關系模型2.3.3鍵值模型2.3.4SQL與NoSQL2.4事務與並發控制2.4.1事務2.4.2並發控制2.5故障恢復2.5.1操作日誌2.5.2重做日誌2.5.3優化手段2.6數據壓縮2.6.1壓縮演算法2.6.2列式存儲第3章分布式系統3.1基本概念3.1.1異常3.1.2一致性3.1.3衡量指標3.2性能分析3.3數據分布3.3.1哈希分布3.3.2順序分布3.3.3負載均衡3.4復制3.4.1復制的概述3.4.2一致性與可用性3.5容錯3.5.1常見故障3.5.2故障檢測3.5.3故障恢復3.6可擴展性3.6.1總控節點3.6.2資料庫擴容3.6.3異構系統3.7分布式協議3.7.1兩階段提交協議3.7.2Paxos協議3.7.3Paxos與2PC3.8跨機房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系統4.1Google文件系統4.1.1系統架構4.1.2關鍵問題4.1.3Master設計4.1.4ChunkServer設計4.1.5討論4.2Taobao File System4.2.1系統架構4.2.2討論4.3Facebook Haystack4.3.1系統架構4.3.2討論4.4內容分發網路4.4.1CDN架構4.4.2討論第5章分布式鍵值系統5.1Amazon Dynamo5.1.1數據分布5.1.2一致性與復制5.1.3容錯5.1.4負載均衡5.1.5讀寫流程5.1.6單機實現5.1.7討論5.2淘寶Tair5.2.1系統架構5.2.2關鍵問題5.2.3討論第6章分布式表格系統6.1Google Bigtable6.1.1架構6.1.2數據分布6.1.3復制與一致性6.1.4容錯6.1.5負載均衡6.1.6分裂與合並6.1.7單機存儲6.1.8垃圾回收6.1.9討論6.2Google Megastore6.2.1系統架構6.2.2實體組6.2.3並發控制6.2.4復制6.2.5索引6.2.6協調者6.2.7讀取流程6.2.8寫入流程6.2.9討論6.3Windows Azure Storage6.3.1整體架構6.3.2文件流層6.3.3分區層6.3.4討論第7章分布式資料庫7.1資料庫中間層7.1.1架構7.1.2擴容7.1.3討論7.2Microsoft SQL Azure7.2.1數據模型7.2.2架構7.2.3復制與一致性7.2.4容錯7.2.5負載均衡7.2.6多租戶7.2.7討論7.3Google Spanner7.3.1數據模型7.3.2架構7.3.3復制與一致性7.3.4TrueTime7.3.5並發控制7.3.6數據遷移7.3.7討論第三篇實踐篇第8章OceanBase架構初探8.1背景簡介8.2設計思路8.3系統架構8.3.1整體架構圖8.3.2客戶端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合並&數據分發8.4架構剖析8.4.1一致性選擇8.4.2數據結構8.4.3可靠性與可用性8.4.4讀寫事務8.4.5單點性能8.4.6SSD支持8.4.7數據正確性8.4.8分層結構第9章分布式存儲引擎9.1公共模塊9.1.1內存管理9.1.2基礎數據結構9.1.3鎖9.1.4任務隊列9.1.5網路框架9.1.6壓縮與解壓縮9.2RootServer實現機制9.2.1數據結構9.2.2子表復制與負載均衡9.2.3子表分裂與合並9.2.4UpdateServer選主9.2.5RootServer主備9.3UpdateServer實現機制9.3.1存儲引擎9.3.2任務模型9.3.3主備同步9.4ChunkServer實現機制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3緩存實現9.4.4IO實現9.4.5定期合並&數據分發9.4.6定期合並限速9.5消除更新瓶頸9.5.1讀寫優化回顧9.5.2數據旁路導入9.5.3數據分區第10章資料庫功能10.1整體結構10.2隻讀事務10.2.1物理操作符介面10.2.2單表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL執行本地化10.3寫事務10.3.1寫事務執行流程10.3.2多版本並發控制10.4OLAP業務支持10.4.1並發查詢10.4.2列式存儲10.5特色功能10.5.1大表左連接10.5.2數據過期與批量刪除第11章質量保證、運維及實踐11.1質量保證11.1.1RD開發11.1.2QA測試11.1.3試運行11.2使用與運維11.2.1使用11.2.2運維11.3應用11.3.1收藏夾11.3.2天貓評價11.3.3直通車報表11.4最佳實踐11.4.1系統發展路徑11.4.2人員成長11.4.3系統設計11.4.4系統實現11.4.5使用與運維11.4.6工程現象11.4.7經驗法則第四篇專題篇第12章雲存儲12.1雲存儲的概念12.2雲存儲的產品形態12.3雲存儲技術12.4雲存儲的核心優勢12.5雲平台整體架構12.5.1Amazon雲平台12.5.2Google雲平台12.5.3Microsoft雲平台12.5.4雲平台架構12.6雲存儲技術體系12.7雲存儲安全第13章大數據13.1大數據的概念13.2MapRece13.3MapRece擴展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式計算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5實時分析13.5.1MPP架構13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel參考資料
㈥ 「列式」是什麼意思
「列式」的意思：列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫。
㈦ 存儲管理的存儲知識結構
1、系統管理：UNIX/Linux/Windows操作系統管理。2、開發技術：C/C++，網路編程，多進程/多線程，進程間通信。3、存儲基礎：磁碟、RAID陣列、文件系統等存儲相關硬體和軟體的安裝、配置、調試。4、存儲系統：RAID, DAS, SAN, NAS, CAS等。5、存儲協議：TCP/IP, SCSI, iSCSI, NFS/CIFS等。6、文件系統：VFS, EXTx/NTFS/FAT32等磁碟文件系統, NFS/CIFS網路文件系統, Lustre/GFS/AFS等分布式文件系統。7、存儲技術：Deplication, SSD, HSM, Virtualization, Snapshot, Replication, CDP, VTL, Thin Provision等等。8、存儲架構：掌握不同行業的存儲需求，能夠根據實際需求提出存儲解決方案，並進行存儲系統架構、設計和實現 。
㈧ 什麼是列式存儲資料庫
列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合與批量數據處理和即席查詢。
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
㈨ 存儲基礎概念NAS和SAN怎麼理解
存儲區域網路 (Storage Area Network, SAN)是一種連接外接存儲設備和伺服器的架構。人們採用包括光纖通道技術、磁碟陣列、磁帶櫃、光碟櫃(en)的各種技術進行實現。該架構的特點是，連接到伺服器的存儲設備，將被操作系統視為直接連接的存儲設備（英語：Direct-attached_storage）。盡管SAN的復雜度和價格已經下降，但目前在大型企業級存儲方案（英語：Enterprise_storage）以外還應用不甚廣泛。
與SAN相比較，網路儲存設備(NAS, Network Attached Storage)使用的是基於文件的通信協議，例如NFS或SMB/CIFS通信協議就被明確滴定義為遠程存儲設備，計算機請求訪問的是抽象文件的一段內容，而非對磁碟進行的塊設備操作。
emc中文社區里這個帖子裡面的pdf是很經典的，https://community.emc.com/thread/128301
㈩ 什麼是資料庫列存儲，原理是怎樣的
資料庫列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因 此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就 更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。這張圖講述了傳統的行存儲和列存儲的區別：