当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

物化视图最新视觉报道_物化视图和视图的区别(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

物化视图

𐟧‘𐟒𛠦•𐦍“扩展必备的7大策略 1. 𐟔 索引优化：通过分析应用程序的查询模式，创建有效的索引来加速数据检索。 𐟓Š 物化视图：预先计算并存储复杂查询的结果，以便快速访问。 𐟓‰ 非规范化：通过减少复杂的连接操作，提升查询性能。 𐟒𛠥ž‚直扩展：通过增加CPU、RAM或存储空间来增强数据库服务器的处理能力。 𐟒𞠧𜓥혧햧•导š将频繁访问的数据存储在更快的存储层，以减轻数据库的负载。 𐟔„ 复制技术：在多个服务器上创建主数据库的副本，以扩展读取能力。 𐟓‹ 分片技术：将数据库表拆分成更小的部分，并分布在多个服务器上，以扩展写入和读取能力。

梧桐数据库物化视图的创建及使用介绍

【StarRocks 物化视图刷新流程和原理】物化视图通过预计算显著提升查询性能，其刷新方式分为全量刷新和增量刷新。全量刷新适合一致性要求高的场景，增量刷新则高效应对数据变更。StarRock... 详见：网页链接作者：@crossoverJie

落地ZeroETL 轻量化架构，ByteHouse推出“四个一体化”策略在数字化转型的浪潮中，数据仓库作为企业的核心数据资产，其重要性日益凸显。随着业务范围扩大，企业也会使用不同的数据仓库来管理、维护相关数据。研发人员需要花费大量时间和精力，从中导出数据，然后进行手动整理、转换格式，再导入到分析工具中完成数据分析。该过程不仅繁琐，还容易出错。 ZeroETL则提供了一个全新的解决方案，让研发人员无需操作复杂的数据抽取、转换和加载（ETL）过程就能实现数据整合和分析。它能够自动从不同软件中获取数据，直接将数据整合到一起，以统一格式呈现，帮助使用者更快速、轻松地进行数据分析。而火山引擎云原生数据仓库ByteHouse则通过“四个一体化”逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维。据火山引擎ByteHouse产品负责人介绍，“ByteHouse是一款OLAP（联机分析处理）产品，用人体比喻，相当于腰部，为力量汇聚之地。但如果缺少四肢的支撑，腰部产品很难独立发挥作用。由此，ByteHouse提出‘四个一体化’的核心理念，旨在通过全面融合，实现数据的无缝流动和高效利用。” ByteHouse“四个一体化”架构首先，TP、AP一体化。TP（联机事务处理）和AP（联机分析处理）的一体化是ByteHouse的核心优势之一。通过这一技术，ByteHouse能够实时捕获上游数据，实现数据的即时分析和消费。其中，CDC（变更数据捕获）技术能够将上游数据库的变更数据以秒级速度拉取到数据仓库中，为报表和仪表盘提供实时数据支持。此外，ByteHouse还与主流的CDC产品实现了无缝对接，包括火山引擎数智平台VeDI旗下的DataSail、开源的DataX、Flink等，进一步增强了数据的实时性和准确性。其次，湖、仓一体化。在数据湖和数据仓库的融合方面，ByteHouse支持对Lake中的数据以外表的方式进行读写，包括ORC、Parquet、Hive、Iceberg、Paimon和Hudi等开放格式。同时，为了加速性能，ByteHouse在优化器和Schema动态感知层面做了增强，并为开放格式提供了原生读取器，确保在湖仓之间实现高性能的数据流动。再次，AP、AI一体化。ByteHouse开发了Vector search高级引擎，其可插拔的特点让用户可以根据不同的应用需求开启不同的计算组。此外，ByteHouse还在不断探索运用AI能力让数据仓库变得更加智能，包括查询优化、索引物化视图、cache、schema等方面。最后，仓、市一体化。对于上规模的公司而言，数据分析中台往往由多个集群构成，数据流动复杂。ByteHouse通过Remote方式实现了不同集群之间的数据联邦，帮助用户免除数据搬迁的繁琐操作，不仅提高了数据流动的效率和准确性，还降低了运维成本。通过“四个一体化”战略的实施，ByteHouse实现了Zero ETL理念。Zero ETL不止指一种工具，更是强调数据的轻量化、高效化和智能化的理念。基于该理念，ByteHouse能帮助企业实现数据免搬迁、开发敏捷化、数据质量提升以及运维智能化。未来，随着技术的不断迭代和升级，ByteHouse将继续为企业提供更加高效、智能和可靠的云原生数仓解决方案。

梧桐数据库物化视图的创建及使用介绍

专栏内容推荐

600 x 479 · jpeg
一文详解物化视图改写 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
580 x 530 · png
如何使用CREATEMATERIALIZEDVIEW创建物化视图_云原生大数据计算服务 MaxCompute-阿里云帮助中心
素材来自:help.aliyun.com

1040 x 563 · jpeg
TiFlink: 使用TiKV和Flink实现强一致的物化视图 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 441 · png
多表物化视图的设计与实现 | StarRocks 技术内幕
素材来自:slidestalk.com

1919 x 1078 · jpeg
Apache Doris物化视图介绍 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

743 x 668 · jpeg
oracle物化视图的两个典型应用场景-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1080 x 498 · png
多表物化视图的设计与实现 | StarRocks 技术内幕
素材来自:slidestalk.com

681 x 429 · png
【ICDE 2020】基于深度学习和强化学习的物化视图自动生成 - 墨天轮
素材来自:modb.pro
1080 x 761 · jpeg
物化视图与普通视图的区别是什么？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

600 x 338 · jpeg
Apache Doris物化视图介绍 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

908 x 299 · jpeg
hive 中的物化视图_BIGdd-大数据
素材来自:devpress.csdn.net

600 x 411 · png
一文详解物化视图改写 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 473 · jpeg
StarRocks 技术内幕 | 多表物化视图的设计与实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1842 x 986 · jpeg
基于Impala的高性能数仓实践之物化视图服务 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 1200 · png
基于Impala的高性能数仓实践之物化视图服务 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1277 x 520 · png
性能优化专题 - 物化视图设计和实践 - 《有数BI用户手册》
素材来自:study.sf.163.com

720 x 405 · png
Doris核心功能介绍 -- 数据模型和物化视图
素材来自:ai.baidu.com

864 x 572 · png
使用物化视图降低客户查询延迟时间的案例_云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版-阿里云帮助中心
素材来自:help.aliyun.com
1919 x 1077 · jpeg
Apache Doris物化视图介绍 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com