HP Vertica 基于列存储，相比传统面向行存储的数据库具有巨大的优势。同时 Vertica 支持 MPP（massively parallel processing）等技术，查询数据时 Vertica 只需取得需要的列，而不是被选择行的所有数据，其平均性能可提高 50x-1000x 倍。（查询性能高速度快） Vertica 的设计者多次表示他们的产品围绕着高性能和高可用性设计。由于对 MPP 技术的支持，可提供对粒度，可伸缩性和可用性的优势。每个节点完全独立运作，完全无共享架构，降低对共享资源的系统竞争。在此架构下，添加更多的节点可增加更多的容量和性能。当一个节点出现故障时，不会对整个系统产生影响。其他节点会完成故障节点的任务。 Vertica 的数据库使用标准的 SQL 查询，同时 Vertica 的架构非常适合云计算，包括虚拟化，分布式多节点运行等，并且可以和 Hadoop/MapReduce 进行集成。
Vertica 的优势在于更加精确、灵活，且维护成本要便宜很多。
虽然是商业软件，但是有社区版本可以免费下载使用。
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Vertica 数据库知识汇总篇(更新中..) 1.Vertica 集群软件部署，各节点硬件性能测试 2.Vertica 创建数据库，创建业务用户测试 3.Vertica 数据库参数调整，资源池分配 4.Vertica 表设计 5.Vertica 入库/导出数据 6.Vertica 日常维护 7.Vertica 数据库调优 8.Vertica 数据库故障处理 9.Vertica 数据库迁移 10.
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官网地址：https://www.vertica.com/ 官方文档：https://www.vertica.com/documentation/vertica/12-0-x-documentation/ 驱动下载：https://www.vertica.com/download/vertica/client-drivers/ 1、概念简介 Vertica是由关系数据库大师Michael Ston
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本文翻译整理自：https://www.vertica.com/kb/Vertica-Partitions-The-FAQs/Content/FAQs/Vertica-Partitions-The-FAQs.htm 基础知识 vertica的分区方法与目的与其他数据库没有区别，都是为了更高效的对数据进行管理。 vertica中有一个活动分区的概念，特指最新创建的那个分区。非活动分区包含可能不需要经
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1 注意事项 1.1 操作系统 对于 Vertica 7.X 版本，其操作详细要求如下： 1.Red Hat Enterprise Linux 5 and 6 2.SUSE Linux Enterprise Server 11 3.Oracle Enterprise Linux 6 - Red Hat Compatible Kernel only - HP Vertica does not sup
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安装依赖（所有节点上运行） yum install -y dialog gdb mcelog sysstat 设置时区（所有节点上运行） yum update -y tzdata echo 'export TZ="Asia/Shanghai"' >>/etc/profile 创建HOME目录（所有节点上运行） mkdir /data/home 关闭防火墙（所有节点上运行） systemctl
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Vertica是一款基于列存储的MPP架构的数据库，Vertica Reader插件实现了从Vertica读取数据的功能。本文为您介绍Vertica Reader的实现原理、参数和示例。 注意 Vertica Reader仅支持使用独享数据集成资源组，不支持使用默认资源组和自定义资源组。 实现原理 在底层实现上，Vertica Reader通过JDBC连接远程Vertica数据库，并执行相应的SQ
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软件： Vertica 6.0.0-4 OS： Red Hat EnterpriseLinux Server release 6.0(x86-64) Filesystem: ext4 三台服务器参数： cpu ： 4P*8CIntel(R) Xeon(R) CPU E7- 8837 @ 2.67GHz 4P*8CIntel(R) Xeon(R) CPU E7- 4820 @ 2.00GHz 4
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、Vertica WLM资源控制、scheduler任务计划对接kafka等如Teradata(NCR来自美国)一样，在真正使用它之前，是不知道有它的存在的 Vertica(HP来自美国)是我所处的数据仓库环境用来替换原有的Teradata(主仓)和DB2(集市)通过招标引进的，正如我前面文章所述，这类产品为了打入中国市场，特别三大运营商的市场，在不知道其产品力如何的情况下，几乎都是靠降低成本取胜
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转载请注明出处，谢谢~ 一、建表 1.创建普通表 CREATE TABLE INCOME.ORDER_FEE_XMYCX_201910 ( CODE_DESC varchar(50), CHARGE_PAY_FEE_RELATION numeric(15,0), CREATE_DATE timestamp ) DIRECT ORDER BY CODE_DESC SEGMENTED BY HASH(
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vertica不是常用的数据库，在网上进行资料查询不是很容易找到，利用空余时间对一些常用到的命令进行归纳，希望对你有所帮助。 该文主要讲解vertica中常用到的时间处理。 系统当前时间的函数：CLOCK_TIMESTAMP，CURRENT_DATE，CURRENT_TIME [ ( precision ) ]，CURRENT_TIMESTAMP ( precision )，NOW()，SYSDA
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本文档翻译整理自：https://www.vertica.com/kb/Best-Practices-for-Monitoring-Vertica/Content/BestPractices/BestPracticesforMonitoringVertica.htm 系统健康监控 节点状态监控 可通过命令查看系统表nodes，获得各个节点的健康状态。 => SELECT node_name, no
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实时分析用户在微信小程序中的每一个互动行为，了解用户行为轨迹，结合用户设置的微信属性全面分析用户价值，结合场景的统计分析，提升小程序的使用效率，通过数据驱动用户的增长。
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本文向大家介绍实例分析python3实现并发访问水平切分表，包括了实例分析python3实现并发访问水平切分表的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 场景说明 假设有一个mysql表被水平切分，分散到多个host中，每个host拥有n个切分表。 如果需要并发去访问这些表，快速得到查询结果， 应该怎么做呢？ 这里提供一种方案，利用python3的asyncio异步io库及aiomysql异步库去实
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时段分析分为五部分：时间设备筛选 、 最近24小时分析、 近三月24小时分析、 最近24小时分析表 和 近三月24小时分析表 1.时间设备筛选 可在顶部选择时间或者设备信息，对网站数据进行分析 2.最近24小时分析（趋势图） 1)以最近24小时为单位，查询对应日期/设备下的流量时段分析情况，趋势图能直观反映各变量的变化趋势 2)如有需要，亦可点击下载当前报表及更多数据下载，将报表下载到个人电脑