Doris比MySQL快的原因

简介

在数据存储和数据分析领域,MySQL和Doris是比较流行的数据库管理系统的代表。 在如今的大数据时代,数据量和数据分析的速度是很重要的。 在数据分析和数据处理中,Doris比MySQL快,这个问题一直是许多人关心的问题。

Doris的数据存储方式

Doris使用了一种称为OLAP (联机分析处理) 的数据存储方式,这种方式让数据的读取更加高效。 Doris将数据拆分成多个数据块,然后将这些数据块存储在独立的磁盘文件中。这样,每个磁盘文件都包含了一组有序的行,便于数据的读取和处理。

Doris的列式存储

Doris采用了列式存储的结构,相比于MySQL的行式存储方式,它的处理速度更快。 在行式存储中,数据按照行存储,而在列式存储中,数据按照列存储。 这个过程中因为相同属性的数据在一起存储,就可以进行高效的数据搜索以及压缩。这使得所有属性都需要扫描的操作尤其快速,比如分组、聚合等操作。

Doris的分布式计算

Doris是一个分布式的数据库,这意味着可以将大量的数据分配在多个计算机上进行处理。 分布式计算能够充分利用多台计算机的资源,让计算速度更加快速。 同时,Doris还使用了多线程,可以在同一时间内并行执行多个操作,这也大大提高了处理速度。

总结

可以看出,Doris具有列式存储、分布式计算、并行多线程等特点。 正是这些特点,让Doris在数据分析中表现出更高的性能,相比MySQL更加快速。 由于实际使用场景的不同,选择MySQL还是Doris,需要根据个人和业务需求综合考虑。

### 解决Doris连接MySQL服务器时丢失连接的问题 当遇到`Lost connection to MySQL server during query`错误时,这通常意味着客户端在执行查询的过程中与MySQL服务器失去了连接。此问题可能由多种原因引起,包括网络不稳定、超时设置不当或资源不足等。 #### 调整配置参数 为了防止因长时间运行的查询而导致断开连接的情况发生,可以通过调整MySQL服务端以及客户端的相关配置来增加等待时间。对于MySQL而言,有两个重要的变量需要关注: - `wait_timeout`: 定义了非交互式会话的最大允许空闲秒数。 - `interactive_timeout`: 设定了交互式会话的最大允许空闲秒数。 适当增大这两个值可以帮助减少由于超时引起的意外断线情况[^1]。 ```sql SET GLOBAL wait_timeout=28800; SET GLOBAL interactive_timeout=28800; ``` #### 增强网络稳定性 确保用于通信的数据链路具备足够的带宽支持稳定传输的能力也非常重要。如果是在分布式环境中部署,则应特别注意各节点间的互联互通状况,避免因为单点故障影响整体性能表现。 #### 修改应用程序逻辑 针对特定的应用场景优化程序设计同样有助于缓解此类异常的发生频率。例如,在处理大型数据集时分批次读取而不是一次性加载全部记录;合理利用索引提高检索效率从而缩短操作耗时等等措施都能有效降低风险概率[^4]。 #### 使用更稳定的驱动库 有时更换使用的数据库访问接口也可能带来意想不到的效果。比如从原始帖子提到的例子来看,切换至`mysqlclient`之后解决了之前存在的兼容性难题。因此不妨尝试寻找更适合当前环境需求的新一代API作为替代选项之一[^5]。 ```python import MySQLdb try: db = MySQLdb.connect( host="your_host", port=3306, user="username", passwd="password", db="database_name" ) except Exception as e: print(f"Error connecting to the database: {e}") else: try: with db.cursor() as cursor: sql_query = "SELECT * FROM your_table LIMIT 10;" affected_rows = cursor.execute(sql_query) results = cursor.fetchall() for row in results: print(row) except Exception as ex: print(f"MySQL execute error: {ex}") finally: if 'db' in locals(): db.close() ```
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