數(shù)據(jù)挖數(shù)據(jù) 倉庫鐘數(shù)據(jù)存儲Mode數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是根據(jù)某一學(xué)科領(lǐng)域整理的，而則是從-中摘錄的因此，與底日志形式的-3倉庫相比，其存儲結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。在ROLAP服務(wù)器數(shù)據(jù)中，雖然使用了關(guān)系表存儲但其關(guān)系結(jié)構(gòu)可能與數(shù)據(jù) 倉庫中不同，MOLAP更有利于分析。
1，query強(qiáng)烈要求分區(qū)鍵過濾和主鍵過濾，比如where daytoday()和time now()。2.構(gòu)建表時，選擇合適的分區(qū)鍵和排序鍵是優(yōu)化的關(guān)鍵。3.如果不允許重復(fù)主鍵(也不需要去掉時效性)，建議使用表類型:ReplicatedReplacingMergeTree作為參考。注意，只能保證單個節(jié)點的數(shù)據(jù)不重復(fù)，但不能保證集群化。
而且這個列過濾前后的數(shù)據(jù)的量相差很大，建議使用prewhereclause過濾。參考:。5、日期和時間使用日期、日期時間類型，而不是字符串類型。6.構(gòu)建表時，強(qiáng)烈建議低基數(shù)(基數(shù)小于10000)和字符串類型的列使用低基數(shù)，如country和operating system (os)。
hive 優(yōu)化除了hql語句邏輯優(yōu)化、hql參數(shù)調(diào)優(yōu)等等，還有一個不顯眼的細(xì)節(jié)容易被忽略，那就是hive數(shù)據(jù)倉庫模型表的存儲格式和壓縮方法，hive底層/123。與集群上的HDFS文件存儲一樣，為hive數(shù)據(jù)倉庫模型表選擇合適的格式和壓縮方法也是HIVE優(yōu)化的一個要點。本文就來說說這個知識點。Hive主要有四種存儲格式:text、orc和parquet，其中很少使用sequencefile，常見的有orc和parquet，這兩種格式經(jīng)常與壓縮方法合理使用。
/Image-3/dbdata warehouse Education(WDE)是一個靈活的、可擴(kuò)展的和集成的數(shù)據(jù) 倉庫 DWE，一個用于分析和分析應(yīng)用的商業(yè)智能平臺，以DBUDB作為其核心介紹開始，并通過一組精心選擇的分析功能為商業(yè)智能提供一個全面的開發(fā)和運行時平臺。DBUDB可以輕松跨各種服務(wù)器平臺和架構(gòu)進(jìn)行伸縮(從GB到TB數(shù)據(jù)Library公布的TPCH基準(zhǔn)的長期持續(xù)跟蹤記錄)證明了DB的伸縮效率、最終的伸縮閾值和平臺可移植性dbudbdatabawarehouse數(shù)據(jù)庫版和dbudbdatabawarehouse數(shù)據(jù)庫版可以用在A. IXLinuxSolaris和Windows系統(tǒng)DBUDBEnterpriseServerEditionV及其dbdatabasepartitioningfeature DBUDBEnterpriseServerEd包含在DataWarehouseEnterpriseEdition中，
