分析型数据库多少钱

分析型数据库是面向分析应用的数据库，与传统的数据库不同，分析型数据库可以对数据进行在线统计、数据在线分析、随即查询等发掘信息数据价值的工作，是数据库产品一个重要的分支。分析型数据库的主要目标是提供快速、高效的数据分析和查询处理，以便做出准确的业务决策。与事务型数据库相比，分析型数据库更注重对数据仓库的支持，以及对复杂查询和数据挖掘的需求。分析型数据库专注于支持复杂的查询和分析工作负载，以及提供高效的数据存储和查询性能，是支持数据分析和决策制定的重要工具。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市兼容Oracle、IBMDB2、Teradata数据库对SQL语言的扩展，目前已在各行各业成功完成Oracle、DB2、Teradata等国外产品的国产化替代。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。

分析型数据库是面向分析应用的数据库，与传统的数据库不同，分析型数据库可以对数据进行在线统计、数据在线分析、随即查询等发掘信息数据价值的工作，是数据库产品一个重要的分支。分析型数据库的主要目标是提供快速、高效的数据分析和查询处理，以便做出准确的业务决策。与事务型数据库相比，分析型数据库更注重对数据仓库的支持，以及对复杂查询和数据挖掘的需求。分析型数据库专注于支持复杂的查询和分析工作负载，以及提供高效的数据存储和查询性能，是支持数据分析和决策制定的重要工具。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市兼容Oracle、IBMDB2、Teradata数据库对SQL语言的扩展，目前已在各行各业成功完成Oracle、DB2、Teradata等国外产品的国产化替代。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。

分析型数据库和关系型数据库是两种不同用途的数据库系统，它们在设计、功能和优化方面有所不同。以下是它们的主要区别：用途：分析型数据库：主要用于数据仓库和大数据分析，支持复杂的分析查询，如数据挖掘、预测分析和趋势分析。关系型数据库：主要用于事务处理系统，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等，支持日常的事务处理和操作。查询类型：分析型数据库：优化了对大数据集的读操作，特别是聚合查询和扫描大量记录。关系型数据库：优化了对小到中等数据集的读写操作，特别是点查询和事务处理。数据模型：分析型数据库：通常使用多维数据模型（如星型模型或雪花模型），这些模型适合于分析型查询。关系型数据库：使用关系模型，数据以表格的形式存储，通过行和列组织数据。性能优化：分析型数据库：针对分析查询进行了优化，如使用列式存储、数据立方体和预计算。关系型数据库：针对事务处理进行了优化，如使用行式存储、索引和事务日志。数据更新频率：分析型数据库：数据通常以批量方式加载，更新频率较低。关系型数据库：数据更新频繁，支持高并发的读写操作。数据规模：分析型数据库：设计用于处理大规模数据集，通常存储在数据仓库中。关系型

分析型数据库和关系型数据库是两种不同用途的数据库系统，它们在设计、功能和优化方面有所不同。以下是它们的主要区别：用途：分析型数据库：主要用于数据仓库和大数据分析，支持复杂的分析查询，如数据挖掘、预测分析和趋势分析。关系型数据库：主要用于事务处理系统，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等，支持日常的事务处理和操作。查询类型：分析型数据库：优化了对大数据集的读操作，特别是聚合查询和扫描大量记录。关系型数据库：优化了对小到中等数据集的读写操作，特别是点查询和事务处理。数据模型：分析型数据库：通常使用多维数据模型（如星型模型或雪花模型），这些模型适合于分析型查询。关系型数据库：使用关系模型，数据以表格的形式存储，通过行和列组织数据。性能优化：分析型数据库：针对分析查询进行了优化，如使用列式存储、数据立方体和预计算。关系型数据库：针对事务处理进行了优化，如使用行式存储、索引和事务日志。数据更新频率：分析型数据库：数据通常以批量方式加载，更新频率较低。关系型数据库：数据更新频繁，支持高并发的读写操作。数据规模：分析型数据库：设计用于处理大规模数据集，通常存储在数据仓库中。关系型

分析型数据库和关系型数据库是两种不同用途的数据库系统，它们在设计、功能和优化方面有所不同。以下是它们的主要区别：用途：分析型数据库：主要用于数据仓库和大数据分析，支持复杂的分析查询，如数据挖掘、预测分析和趋势分析。关系型数据库：主要用于事务处理系统，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等，支持日常的事务处理和操作。查询类型：分析型数据库：优化了对大数据集的读操作，特别是聚合查询和扫描大量记录。关系型数据库：优化了对小到中等数据集的读写操作，特别是点查询和事务处理。数据模型：分析型数据库：通常使用多维数据模型（如星型模型或雪花模型），这些模型适合于分析型查询。关系型数据库：使用关系模型，数据以表格的形式存储，通过行和列组织数据。性能优化：分析型数据库：针对分析查询进行了优化，如使用列式存储、数据立方体和预计算。关系型数据库：针对事务处理进行了优化，如使用行式存储、索引和事务日志。数据更新频率：分析型数据库：数据通常以批量方式加载，更新频率较低。关系型数据库：数据更新频繁，支持高并发的读写操作。数据规模：分析型数据库：设计用于处理大规模数据集，通常存储在数据仓库中。关系型

分析型数据库（AnalyticalDatabase）主要对来自交易数据库或其他数据源的历史数据进行高效地批量查询或分析，主要用于企业内部数据决策分析、数字化运营等领域。相较于传统的关系型数据库分析型数据库的主要优势在于其对“读”操作的高效性能。传统的关系型数据库对“写”操作进行了优化，以支持高并发、高事务的场景，但对于复杂的聚合分析等查询操作，效率会大打折扣。而分析数据库则专门针对“读”操作进行优化，支持复杂的多维分析、跨表连接等高效查询，速度比传统的关系型数据库快数倍甚至是数十倍。此外，分析型数据库支持列式存储，与传统的行式存储不同，列式存储将同列的数据存储在一起，由于同一列中的数据。分析型数据库还常提供一系列高级数据分析的功能，如多维分析OLAP（OnlineAnalyticalProcessing），数据挖掘和机器学习等，这些功能可以帮助用户更更准确地发现数据之间的关联性和隐藏的规律，进而利用这些信息做出更加准确的预测。分析型数据库是一种专门用于企业内部数据分析的解决方案，帮助企业更好地应对竞争、优化业务、更快地做出合理决策。对于那些需要分析海量历史数据的企业来说，分析型

分析型数据库（AnalyticalDatabase）主要对来自交易数据库或其他数据源的历史数据进行高效地批量查询或分析，主要用于企业内部数据决策分析、数字化运营等领域。相较于传统的关系型数据库分析型数据库的主要优势在于其对“读”操作的高效性能。传统的关系型数据库对“写”操作进行了优化，以支持高并发、高事务的场景，但对于复杂的聚合分析等查询操作，效率会大打折扣。而分析数据库则专门针对“读”操作进行优化，支持复杂的多维分析、跨表连接等高效查询，速度比传统的关系型数据库快数倍甚至是数十倍。此外，分析型数据库支持列式存储，与传统的行式存储不同，列式存储将同列的数据存储在一起，由于同一列中的数据。分析型数据库还常提供一系列高级数据分析的功能，如多维分析OLAP（OnlineAnalyticalProcessing），数据挖掘和机器学习等，这些功能可以帮助用户更更准确地发现数据之间的关联性和隐藏的规律，进而利用这些信息做出更加准确的预测。分析型数据库是一种专门用于企业内部数据分析的解决方案，帮助企业更好地应对竞争、优化业务、更快地做出合理决策。对于那些需要分析海量历史数据的企业来说，分析型

解锁数据密码：分析型数据库全解析从数据洪流到智慧洞察：分析型数据库登场在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度增长，各个行业都被卷入了这场数据洪流之中。传统的数据库系统在面对这些海量数据的复杂分析时间长，难以满足企业快速决策的需求。在这种背景下，分析型数据库应运而生。它就像是一位专业的数据探险家，专注于深入挖掘数据背后的价值，为企业提供强大的数据分析能力，帮助企业在数据的海洋中找到前行的方向，实现从数据到智慧的转化。剖析分析型数据库独特架构与原理分析型数据库之所以能够在数据分析领域大显身手，得益于其独特的架构和先进的原理。许多分析型数据库采用大规模并行处理（MPP）架构，这种架构就像是一个庞大的协作团队，将数据分布到多个节点上，每个节点都具备独立的计算和存储能力。当接到查询任务时，各个节点能够同时并行处理数据，大大缩短了查询的时间。列式存储也是分析型数据库的一大核心原理。与传统行式存储不同几列的数据，列式存储可以只读取所需列，减少了磁盘I/O操作，从而显著提升查询性能。核心特性分析型数据库具备诸多强大的核心特性，使其成为企业数据分析的得力助手。它拥有出色的海量数据处理能力，能够轻松应对

解锁数据密码：分析型数据库全解析从数据洪流到智慧洞察：分析型数据库登场在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度增长，各个行业都被卷入了这场数据洪流之中。传统的数据库系统在面对这些海量数据的复杂分析时间长，难以满足企业快速决策的需求。在这种背景下，分析型数据库应运而生。它就像是一位专业的数据探险家，专注于深入挖掘数据背后的价值，为企业提供强大的数据分析能力，帮助企业在数据的海洋中找到前行的方向，实现从数据到智慧的转化。剖析分析型数据库独特架构与原理分析型数据库之所以能够在数据分析领域大显身手，得益于其独特的架构和先进的原理。许多分析型数据库采用大规模并行处理（MPP）架构，这种架构就像是一个庞大的协作团队，将数据分布到多个节点上，每个节点都具备独立的计算和存储能力。当接到查询任务时，各个节点能够同时并行处理数据，大大缩短了查询的时间。列式存储也是分析型数据库的一大核心原理。与传统行式存储不同几列的数据，列式存储可以只读取所需列，减少了磁盘I/O操作，从而显著提升查询性能。核心特性分析型数据库具备诸多强大的核心特性，使其成为企业数据分析的得力助手。它拥有出色的海量数据处理能力，能够轻松应对

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技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...