1. Greenplum:Greenplum是一个依据PostgreSQL的开源MPP数据库,它供给了高功能的数据仓库解决方案,支撑杂乱的查询和大数据剖析。
2. Amazon Redshift:Amazon Redshift是AWS供给的云数据仓库服务,依据PostgreSQL,支撑MPP架构,适用于大数据剖析和数据仓库使用。
3. Pivotal HAWQ:HAWQ是一个依据Hadoop的MPP数据库,它结合了Hadoop的存储才能和SQL查询的才能,适用于大规模数据处理和剖析。
4. Vertica:Vertica是一个高功能的MPP数据库,由HP收买,适用于数据仓库和大数据剖析。它供给了优化的数据存储和查询功能。
5. Teradata:Teradata是一个老牌的MPP数据库,适用于企业级数据仓库使用,支撑杂乱的查询和数据剖析。
6. Microsoft SQL Server PDW:Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse(PDW)是一个依据SQL Server的MPP数据库,适用于大规模数据存储和剖析。
7. Snowflake:Snowflake是一个云数据仓库服务,它供给了MPP架构,支撑杂乱的查询和大数据剖析,一起供给了云原生的高可用性和弹性。
8. ClickHouse:ClickHouse是一个开源的列式存储数据库办理体系,适用于在线剖析处理(OLAP)查询,支撑MPP架构,具有高功能和可扩展性。
9. Databricks Delta Lake:Databricks Delta Lake是一个依据Apache Spark的数据湖解决方案,它供给了MPP架构,支撑高效的数据剖析和数据办理。
10. StarRocks:StarRocks是一个开源的MPP数据库,适用于实时数据剖析,它供给了高功能的查询才能和可扩展性。
这些MPP数据库各有其特色和优势,适用于不同的使用场景和数据需求。在挑选MPP数据库时,需求考虑数据量、查询需求、预算、易用性等要素。
MPP数据库:揭秘大规模并行处理数据库的优势与应战
MPP数据库,全称为Massively Parallel Processing数据库,是一种专为处理大规模数据集而规划的数据库体系。它经过将数据散布在多个节点上,并在这些节点上并行处理数据,然后完成高功能的数据处理才能。MPP数据库十分合适需求进行大规模数据剖析的场景,如数据仓库、商业智能(BI)和大数据剖析。
MPP数据库选用散布式架构,将数据涣散到多个核算节点上,每个节点都能够独立处理一部分数据。这种架构能够充分利用多台服务器的核算资源,完成横向扩展(scale-out)。
MPP数据库支撑并行处理,即在同一时间内能够并行履行多个查询使命。每个节点能够并行履行部分查询操作,如扫描、聚合等,然后大大加速查询速度。
数据在各个节点之间进行分区,一般依据必定的规矩(如哈希分区、规模分区)将数据均匀散布到各个节点。分区战略能够优化查询功能,削减数据传输开支。
MPP数据库在以下场景中表现出色:
数据仓库需求处理很多历史数据,进行杂乱的查询和剖析。MPP数据库的高功能和并行处理才能,使得数据仓库的查询速度更快,剖析成果更精确。
BI体系需求实时处理和剖析很多数据,以支撑决议计划拟定。MPP数据库的快速查询才能和数据分区战略,使得BI体系能够高效地处理和剖析数据。
大数据剖析需求处理海量数据,进行实时剖析和发掘。MPP数据库的散布式架构和并行处理才能,使得大数据剖析体系能够快速处理和剖析数据。
Greenplum是业界具有较高功能和性价比的联系型散布式数据库。它在开源的PostgreSQL基础上选用MPP架构,具有强壮的大规模数据剖析使命处理才能。
GBase 8a MPP Cluster数据库是一种联系型散布式数据库,适用于大规模数据仓库、商业智能和大数据剖析场景。
MPP数据库经过并行处理和散布式架构,完成了高功能的数据处理才能,能够快速处理大规模数据集。
MPP数据库能够经过添加核算节点来扩展处理才能,习惯不断增加的数据量。
MPP数据库一般选用散布式存储和容错技能,提高了体系的可用性和容错性。
MPP数据库需求多个核算节点和散布式存储,需求投入较高的本钱来树立和保护体系。
MPP数据库需求进行散布式核算和存储办理,对体系架构和技能要求较高,需求专业技能人员进行开发和保护。
MPP数据库首要面向大规模数据处理场景,关于小规模数据处理场景,可能会呈现功能不抱负的状况。
MPP数据库作为一种高功能、可弹性的数据库体系,在处理大规模数据集方面具有明显优势。它也面临着本钱高、杂乱性高级应战。在挑选MPP数据库时,需求依据实践需求和技能才能进行归纳考虑。
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