Infobright

Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。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

Infobright是一个基于独特的专利知识网格技术的列式数据库，能够降低您90%的管理工作量。使用Infobright不需要创建特殊的数据库模式，无需创建和维护索引，无需对数据进行分区，甚至不需要手动调整，知识网格就会在原始数据导入时，自动创建和维护数据，并用以优化每一个查询。在一台PC服务器上，Infobright企业版在对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时，能够显示出令人惊叹的速度，

1.概述 Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用，快速安装部署，使用中无需复杂操作，能大幅度减少管理工作；在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时，更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL，其查询速度提升了数倍甚至数十倍，在同类产品中单机性能处于领先地位。为企业剧增的数据规模、增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案。

Infobright有个高性能的数据装载机，和标准的mysql装载机不同，infobright装载机更注重的是速度，但是支持的load语法要比mysql的要少，只支持变长文本。IEE还支持mysql装载机和insert。 默认装载机(Default Loader)： ICE版本只支持infobright装载机(txt_variable) IEE版本默认是使用mysql装载机，拥有更强大的错误处理能

Infobright 是一个非常强大的列式存储数据库，基于MySQL的高效数据仓库。 之所以使用数据仓库，是因为目前MySQL数据库中的数据增长很快，定期会对一些历史记录表进行清除，但后期的统计分析还会用到这些历史数据，随着数据量的增大，查询也越来越慢，而数据库仓库特有的存储格式能够减小磁盘空间内的占用，同时列式的特点使得查询速度大为改观。选择Infobright是因为它锁支持的数据类型更多些，更

操作系统：Centos5.6 Infobright版本：Infobright Community Edition(ICE)4.0.5 下面的安装过程和Infobright源码中的README文件中给出的步骤基本相同，变化的地方很少。Infobright配置过程也很类似与MySQL Community的配置过程的。README文件的内容见下篇博客，Infobright Installation Us

GreenPlum 今天做的第一件事是安装单机的Greenplum。装的时候才晓得，这是基于POSQL开发的一款云数据库，基于我粗浅的理解，认为是PGSQL的分布式解决方案。 下载它是一件痛苦的事，因为根本找不到安装包，在全网都找不见。好在抱着试一试的心理上Github逛了逛，果然有人给出了办法。下面是引用： 安装 [root@localhost root]# git clone https://

[文章作者：张宴 本文版本：v1.1 最后修改：2010.05.18 转载请注明原文链接：http://blog.zyan.cc/infobright/] Infobright是一个与MySQL集成的开源数据仓库(Data Warehouse)软件，可作为MySQL的一个存储引擎来使用，SELECT查询与普通MySQL无区别。 一、Infobright的基本特征： 优点： 查询性能高：百万、千万、

测试环境1： OS： CentOS6.7 mycat： 1.6/1.5 Infobright： infobright-4.0.7-0-x86_64-ice.rpm 测试环境2： OS： windows7_64 mycat： 1.6-release (Eclipse源码调试) Infobright： infobright-4.0.7-0-win_64-ice.exe 数据表： CREATE TABL

【infobright介绍】Infobright是一个基于MySQL开发的开源数据仓库(Data Warehouse)软件，可作为MySQL的一个存储引擎来使用，SELECT查询与普通MySQL无区别。 优点： 查询性能高：百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍 存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录 高

Infobright是一个与MySQL集成的开源数据仓库(Data Warehouse)软件，可作为MySQL的一个存储引擎来使用，SELECT查询与普通MySQL无区别。 基本特征 优点： 1. 查询性能高：百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍 2. 存储数据量大：TB级数据大小，几十亿条记录 3. 高压

INFOBRIGHT介绍 在这里，我将结合我自己的使用以及对开源数据仓库的了解，INFOBRIGHT做下简单的介绍。 INFOBRIGHT产品分为社区版ICE和企业版IEE。相信大家对ICE都有很多的了解。ICE具备了INFOBRIGHT大部分的功能，我列举如下： 1. 超高的压缩比例。 普通10:1， 在极限情况下可以达到40:1 甚至更高。 2. 超强劲的数据导入性能。 ICE 有自己专业的数

最近在搞后台数据分析，涉及大量的数据，他们使用的数据仓库是InfoBright(简称ib)，ib提供社区版本(ICE)和商业版本(IEE)。两者区别较大。不过对于即时性要求不是特别严格的需要，社区版本勉强够用了。 两者之间的区别，参考博文： Infobright分享<1>：发展现状和ICE-IEE间区别 本文主要是指导ib的安装及使用(如果涉及boost及其他基础软件版本过低，请自行升级安装) 首

1，在mysql中建一张表： create table t_mis( uid mediumint not null, cid smallint not null, rating tinyint not null)engine=MyISAM; 插入数据：insert into t_mis(uid,cid,rating) values('70000','3600','5'); 2，将数据导出csv文件

1 在mysql数据库上创建了表 CREATE TABLE `t_mis` ( -> `uid` mediumint(9) NOT NULL, -> `cid` smallint(6) NOT NULL, -> `rating` tinyint(4) NOT NULL -> ) ENGINE=MyISAM -> ; 并插入数据 ：mysql> insert into t_mis (70000,36

bitsCN.com 将txt数据导入到infobright infobright不能insert，所以数据只能通过load导入，但是infobright对txt的格式有非常严格的要求，格式不对是不能导入数据的。废话不多说，导数据 1，建表： mysql> create table example2 ( -> id int not null, -> textfield varchar(20) no

Infobright的优点： (1)高压缩比率 (2)快速响应复杂的分析查询语句 (3)随着数据库的逐渐增大，查询和装载性能基本保持稳定 (4)没有特殊的数据仓库模型(比如星状模型、雪花模型)要求 (5)无需要物化视图、复杂的数据分区策略、索引 (6)实施和管理简单，需要极少的管理 (7)和众多的BI套件相容，比如Pentaho、Cognos、Jaspersoft。 Infobright有两个版本

1、下载RPM包，笔者是在64位系统下安装，所以选择了64位的RPM包。(如果找不到软件包FQ查找实在找不到私信我) cd /data0/software/ wget "https://www.infobright.org/downloads/ice/infobright-4.0.7-0-x86_64-ice.rpm" 2、RPM包安装infobright rpm -ivh infobright

Infobright安装  环境： Centos  getconf LONG_BIT 查看位数 步骤： 1、下载 http://www.infobright.org/downloads/ice/infobright-4.0.7-0-x86_64-ice.rpm    32位 http://www.infobright.org/downloads/ice/infobright-4.0.7-0-i68

本文向大家介绍Oracle ASM数据库故障数据恢复解决方案，包括了Oracle ASM数据库故障数据恢复解决方案的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、故障描述   ASM磁盘组掉线 ，ASM实例不能mount。ASM磁盘组有4个500G的磁盘组成，数据库和ASM软件为10.2.0.1，急需恢复oracle数据库。 二、故障分析   分析组成ASM磁盘组的磁盘，取出ASM元数据，对元数据进

我正在努力让Spring JPA Data为我工作，但一直在努力。问题出在这里。 我有两个域类，它们之间有一个简单的一对多关系： 我已经为每个类设置了存储库接口：CardRepository，扩展JpaRepository的用户存储库，两个存储库都注入到服务中 非常基本的设置。someMethod（） 出现问题，其中我用它的标识符查询了一个用户，然后尝试获取映射@OneToMany的列表，然后发生

在使用Spring数据存储库时发现一些奇怪的行为。 我写了这些类和接口： 当我尝试测试UserRepositoryImpl时，java。lang.StackOverflowerr被抛出 我发现save（）方法存在一些问题。此外，delete（）方法会引发stackoverflow。 我已经找到了解决办法。当我更改将存储库接口扩展为（例如）JpaUserRepository的接口的名称时，我的问题就

主要内容：1.离线数仓,2.Lambda架构,3.Kappa架构,4.Smack架构,5.湖仓一体传统数仓 离线数仓 实时数仓 Lambda架构 Kappa架构 Smack架构 数据湖架构 仓湖一体架构 1.离线数仓 2.Lambda架构 Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它的核心思想是：将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离。 （1）Batch Laye：主要负责所有的批处理操作，支撑该层的技术以Hive、Spark-SQL或MapReduce这类批处

我陷入了关于是否使用MongoDB或Cassandra来满足我的数据库需求的具体决定之间，并希望对我的用例进行输入以指导我的决定。 要求： 数据源 X个包含Y个服务器的数据中心。 每个服务器有N个网络和M个统计数据。 e、 g.目前（3个数据中心、50台服务器、19个网络和10个统计数据）。这些数字会随着时间的推移而增加。 数据获取： 每小时为每台服务器解析一个xml页面（约20kb/页）。（~2

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英文自我介绍和项目介绍 Good Afternoon, my name is Wang Longjiang，graduated from Anhui University. I have been working in the Institute of Aerospace Information, Chinese Academy of Sciences for two years. Focus o

主要内容：1.ETL,2.ELT,3.ELT的演变,4.ELT的工作原理,5.什么时候我们选择ELT,6.数据湖是不是很好的ELT落脚点,7.总结ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换 1.ETL ETL - 抽取、转换、加载 从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种 ETL 集成方法是反向 ETL，它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中，如我们