列式存储的数据库产品有哪些

⑴ clickhouse能取代hive吗

可以的
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。由号称“俄罗斯 Google”的Yandex开发而来，在2016年开源，在计算引擎里算是一个后起之秀，在内存数据库领域号称是最快的。由于它有几倍于GreenPlum等引擎的性能优势，所以不少人都选择将其安装云服务器中使用。
ClickHouse是一个列导向数据库，是原生的向量化执行引擎。它在大数据领域没有走Hadoop生态，而是采用Local attached storage作为存储，这样整个IO可能就没有Hadoop那一套的局限。它的系统在生产环境中可以应用到比较大的规模，因为它的线性扩展能力和可靠性保障能够原生支持shard+replication这种解决方案。它还提供了一些SQL直接接口，有比较丰富的原生client。
以下是ClickHouse作为分析型数据库的特点：
一. 速度快
ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000倍，ClickHouse还是有非常大的优势。
100Million 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍。
1Billion 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了。
二. 功能多
ClickHouse支持数据统计分析各种场景：
1.支持类SQL查询；
2.支持繁多库函数（例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等）；
3.支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)；
4.支持数据库异地复制部署。
三. 文艺范
不理睬Hadoop生态，走自己的路。目前任何具有x86_64，AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux，FreeBSD或Mac OS X上运行。
而ClickHouse的缺点：
1.不支持Transaction：想快就别想Transaction；
2.聚合结果必须小于一台机器的内存大小：不是大问题；
3.缺少完整的Update/Delete操作；
4.支持有限操作系统。

⑵ 数据库的类型都有哪些

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

(2)列式存储的数据库产品有哪些扩展阅读：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

⑶ 大数据常用哪些数据库

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

⑷ 列式数据库的举例

下面以GBase 8a分析型数据库为例，描述列存储对数据存储与管理的作用。
面对海量数据分析的 I/O 瓶颈，GBase 8a 把表数据按列的方式存储，其优势体现在以下几个方面。
不读取无效数据：降低 I/O 开销，同时提高每次 I/O 的效率，从而大大提高查询性能。查询语句只从磁盘上读取所需要的列，其他列的数据是不需要读取的。例如，有两张表，每张表100GB 且有100 列，大多数查询只关注几个列，采用列存储，不需要像行存数据库一样，将整行数据取出，只取出需要的列。磁盘 I/0 是行存储的 1/10或更少，查询响应时间提高 10 倍以上。
高压缩比：压缩比可以达到 5 ~ 20 倍以上，数据占有空间降低到传统数据库的1/10 ，节省了存储设备的开销。
当数据库的大小与数据库服务器内存大小之比达到或超过 2:1 （典型的大型系统配置值）时，列存的 I/O 优势就显得更加明显；
GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。
由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。
由于数据按列包存储，每个数据包内都是同构数据，内容相关性很高，这使得GBase 8a 更易于实现压缩，压缩比通常能够达到 1:10 甚至更优。这使得能够同时在磁盘 I/O 和 Cache I/O 上都提升数据库的性能，使 GBase 8a 在某些场景下的运算性能比传统数据库快 100 倍以上。
GBase 8a 允许用户根据需要设置配置文件，选择是否进行压缩。在启用压缩的情况下GBase 8a 根据数据的不同特性以及不同的分布状况，自动采用相应的压缩算法，如：
行程编码（适用于大量连续重复的数据，特别是排序数据）；
基于数据的差值编码（适用于重复率低，但彼此差值较小的数据列）；
基于位置的差值编码（适用于重复率高，但分布比较随机的数据列）。

⑸ 为什么说HBase是列式数据库

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。

通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。

下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。

特点：

因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。

在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。

当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。

⑹ Mysql是列式存储吗，或者说mysql支持列式存储吗

大数据（巨量数据集合（IT行业术语））
大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

⑺ 常用的数据库软件有哪些它们的优缺点是什么

目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如 UNIX、VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机中，只支持OS/400操作系统。

1.MySQL

MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。

与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：

(1)MySQL是一个关系数据库管理系统。

(2)MySQL是开源的。

(3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。

(4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。

(5)有大量的MySQL软件可以使用。

2.SQL Server

SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。

目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行，操作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。

3.Oracle

提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系—对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。

Oracle数据库产品具有以下优良特性。

(1)兼容性

Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。

(2)可移植性

Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多种操作系统下工作。

(3)可联结性

Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议(TCP/IP、DECnet、LU6.2等)。

(4)高生产率

Oracle产品提供了多种开发工具，能极大地方便用户进行进一步的开发。

(5)开放性

Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。

4.Sybase

1984年，Mark B. Hiffman和Robert Epstern创建了Sybase公司，并在1987年推出了Sybase数据库产品。Sybase主要有三种版本：一是UNIX操作系统下运行的版本； 二是Novell Netware环境下运行的版本；三是Windows NT环境下运行的版本。对UNIX操作系统，目前应用最广泛的是SYBASE 10及SYABSE 11 for SCO UNIX。

Sybase数据库的特点：

(1)它是基于客户/服务器体系结构的数据库。

(2)它是真正开放的数据库。

(3)它是一种高性能的数据库。

5.DB2

DB2是内嵌于IBM的AS/400系统上的数据库管理系统，直接由硬件支持。它支持标准的SQL语言，具有与异种数据库相连的GATEWAY。因此它具有速度快、可靠性好的优点。但是，只有硬件平台选择了IBM的AS/400，才能选择使用DB2数据库管理系统。

DB2能在所有主流平台上运行(包括Windows)，最适于海量数据。

DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中，几乎85%以上都用DB2数据库服务器，而国内到1997年约占5%。

除此之外，还有微软的 Access数据库、FoxPro数据库等。既然现在有这么多的数据库系统，那么在游戏编程时应该选择什么样的数据库呢？首要的原则就是根据实际需要，另一方面还要考虑游戏开发预算。现在常用的数据库有：SQL Server、My SQL、Oracle、FoxPro。其中MySQL是一个完全免费的数据库系统，其功能也具备了标准数据库的功能，因此，在独立制作时，建议使用。 Oracle虽然功能强劲，但它毕竟是为商业用途而存在的，目前很少在游戏中使用到。