为什么不用大量硬盘的数据库来进行大规模数据分析？

为何不用大容量数据库做数据分析
最新推荐文章于 2021-08-21 11:14:06 发布
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分类专栏： Hadoop
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博客围绕为何不采用大量硬盘的数据库进行大规模数据分析展开，但具体内容缺失。推测可能会探讨大容量数据库在数据分析中的应用优势、面临的问题等信息技术相关内容。

当数据库中的数据增长超出预期时，怎样进行容量规划和扩展？
2401_86074221的博客
07-06 1456
当数据库中的数据增长超出预期时，进行有效的容量规划和扩展是确保系统稳定性和性能的关键。这需要我们对数据库的使用情况进行全面评估和预测，考虑硬件资源、数据库架构和应用层面等多个因素，选择合适的扩展策略，并进行充分的测试和验证。通过合理的容量规划和扩展，我们能够有效地应对数据增长带来的挑战，为业务的持续发展提供有力的支持。🎉相关推荐🍅关注博主🎗️带你畅游技术世界，不错过每一次成长机会！📢学习做技术博主创收📚领书：PostgreSQL 入门到精通.pdf📙PostgreSQL 中文手册。
大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper
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张彦峰的博客
03-17 5万+
论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍了谷歌开发的大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper。Dapper旨在通过提供跨多个服务和计算机的详细跟踪信息，帮助开发人员理解和调试复杂的分布式系统。论文讨论了Dapper背后的动机、其架构以及在诊断性能问题和优化分布式系统方面所提供的实际好处。本文作为回顾经典，重新学习，翻译的同时加入一些现有的理解。
hadoop（为什么不能使用数据库来对大量磁盘上的大规模数据进行分析呢，为什么要用MapReduce）
一点一滴一昆仑
10-11 1044
这些问题的答案来自磁盘的另一个发展趋势：寻址时间的提高远远慢于传输速率的提高。寻址是将磁头移动到特定磁盘位置进行读写操作的过程。它是导致磁盘操作延迟的主要原因，而传输速率取决于磁盘的带宽。 如果数据访问模式中包含大量的磁盘寻址，那么读取大量数据集所花的时间势必会更长（相较于流式数据读取模式），流式读取主要取决于传输速率。另一方面，如果数据库系统只要更新一小部分，那么传统的B树更有优势（
数据库不直接操作 数据的原因
m0_61045742的博客
08-21 324
数据库按照字面定义来说涵盖很广，大家族现在分三类： 关系型数据库（我们常用的MySQL、PostgreSQL等） 非关系型数据库（MongoDB、Redis等） 文档数据库（Solr、ElasticSearch） 认真讲接口的定义，它泛指实体把自己提供给外界的一种抽象化物（可以为另一实体），用以由内部操作分离出外部沟通方法，使其能被内部修改而不影响外界其他实体与其交互的方式。 所以，SQL+数据库驱动是接口呀！是接口呀！是接口呀！ 当然，题主的问题应该是：关系型数据库为什么不提供直接操作数据的We
对hive和hbase的理解 基于【浅谈Hive vs. HBase】
记录，总结，成长
06-15 887
http://www.youkuaiyun.com/article/2014-05-29/2820004-Hive-HBase 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。  Hive是什么？ Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构
为什么要用数据库建表语句而不直接在工具里建表呢？
loveliness_peri的博客
11-20 1131
因为使用数据库建表语句较为规范，你做的操作有迹可循，在本地建表以后，把语句复制在线上数据库执行一遍就可以了，手动建表的话不一定能保证两次建表一模一样，而且很麻烦（但是可以把表复制过去，但是这样的话测试数据也都复制进去了，还要进行删除操作，有的数据库工具可以选择“仅结构”，像我用的这版就没有这个选项） 而且当数据量很多时，你增加一个字段，并且要对这个字段进行插入操作，用工具一个个插入就很麻烦 这个...
大规模数据库的性能改善方法之一 数据分割
08-09 398
1、引言 随着计算机应用领域的拓展和计算机硬件性能的提高，企业对数据保存量的要求不断提高。今天，企业所保存的数据量可能是几百个GB，甚至是几个TB，我们把这种数据库叫大规模数据库（VeryLargeDatabase,缩写为VLDB）。面对如此庞大的数据量，如何提高数据库的性能，
数据库 SQL千万级数据规模处理概要
09-11
2. **预处理与中间结果**：对于大规模数据的统计分析，预处理至关重要。预先计算并存储结果到单独的表中，使得用户查询时能够快速获取结果。避免每次查询都对原始数据进行计算，这样可以显著减少处理时间和系统负载...
数据库是按照数据结构来组织
最新发布
09-26
常见的数据结构包括但不限于数组、链表、树、图等，在数据库领域中，这些基础的数据结构被进一步抽象和发展成为更适合于大规模数据管理的形式。 #### 数据库的分类依据 数据库可以根据不同的标准进行分类： 1. **...
分析型数据库比较
01-06
- Vertica：使用列存储和MPP集群技术，支持大规模数据分析和ETL（提取、转换、加载）工作。其特点是列存储架构和智能压缩技术。 - Greenplum：采用行存和列存的混合存储架构，支持MPP集群。它适合于复杂的数据仓库...
硬盘数据库（备份硬盘）
08-24
软件简介：<br> Locate可以将你硬盘上所有文件的文件名保存进一个数据库，或是你指定的任意硬盘及目录，这样在工作中你就可以方便快速的查找文件。<br>
数据库——大规模数据架构
inventertom的博客
03-14 743
目的 1 了解分布式数据库技术 2 了解并行数据库技术 3 了解云数据库技术 4 了解XML数据库技术 分布式数据库 1 分布式数据库系统 分布式数据库系统与分布式数据库的区别： 分布式数据库系统——分布式存储于若干场地，并且每个场地由独立其他场地DBMS 进行数据管理，物理分散，逻辑集中的数据库系统 分布式数据库——分布式数据库系统中各场地上数据库的逻辑集合 2 分布式数据库目标与数据分布策略 ...
磁盘读写和数据库读写哪个效率更高？磁盘读写与数据库的关系
haiross的专栏
07-23 5836
磁盘读写和数据库读写哪个效率更高？磁盘读写与数据库的关系 来源：互联网作者：佚名时间：07-16 10:14:59【大 中 小】 假定在程序效率和关键过程相当且不计入缓存等措施的条件下，读写任何类型的数据都没有直接操作文件来的快，不论MSYQL过程如何，最后都要到磁盘上去读这个“文件”（记录存储区等效），所以当然这一切的前提是只读 内容，无关任何排序或查找操作 假定在程序效率
数据库服务器到底是用机械硬盘还是固态硬盘
xcagy-国际性的文档记录中心
01-10 1万+
数据库服务器到底是用机械硬盘还是固态硬盘 答案是：固态硬盘   //1.固态硬盘已经便宜了 //2.做了RAID5，之后有了数据安全保障，不放心的话 就做RAID1，更何况现在都是数据库集群，所以不担心数据丢失的问题了 //3.固态硬盘速度真的很快 //4.intel的固态质量还是非常稳定了，就算超过使用寿命，顶多也是不能写入，但是不会丢数据。   所以不要担心，就是干。。。 大...
数据库和磁盘的区别
村雨的博客
10-27 5640
数据库存储的文件最终还是存在磁盘上。 数据库其实不是用来存储数据的载体，数据库并不是磁盘。准确的说，数据库应该叫目录索引软件。 如果数据库是个黑盒子，它的功能就是把你自定义结构的数据，生成一个目录，然后把目录放在磁盘上。 好处就是：这些数据是结构化的数据，有对应的索引，相当于一个目录，你可以很方便的索引。 磁盘对应的文件管理，如果要索引某个文件就非常慢，但好处是直观，想看什么直接打开就是了...
深入理解数据库磁盘存储（Disk Storage）
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数据库管理系统将数据存储在磁盘、磁带以及其他的裸设备上，虽然这些设备的访问速度相比内存慢很多，但其非易失性和大容量的特点使他们成为数据存储的不二之选。 本文主要讨论大型数据库产品的磁盘存储内部结构，这对于深入理解数据库各种数据结构具有至关重要的作用。 数据库磁盘存储的体系结构 以上两图分别展示了存储器分级结构以及磁盘内部物理结构，不是本文重点，不赘述。需要强调的是：一次完整的输入输出...
移动端测试概述
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一、移动端的认识： 1、什么是移动端 狭义： 智能手机、品牌电脑； 广义： 所有可移动的设备（例如：点菜设备、移动的机器人、pos机、扫码枪） 2、移动端操作系统 IOS Android Windows Phone Symbian（塞班） Windows Mobile Blackberry（黑莓） 3、测试的分类 传统手机测试： 测试手机本身，如抗压、抗摔、抗疲劳、抗低温高温等，也包括手机本身的功能、性能等测试。 手机应用软件测试： 是基于手机操作系统之上开发出来的软件，做这样测试，就叫手机应用软件测试。
云环境下的NoSQL数据库：实现大规模数据伸缩性
传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）在面对这种大规模、高并发的数据处理需求时，其伸缩性和性能表现逐渐显得力不从心。这时，NoSQL（Not Only SQL）数据库应运而生，以满足云级别数据可伸缩性的需求。 NoSQL...
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