Question

[Vertica] ( http://www.vertica.com/ )(2001 年被 HP 收购)，是一个基于 DBMS 架构的数据库系统，适合读密集的分析型数据库应用，比如数据仓库。

Vertica 是一种高性能的列式数据库管理系统（DBMS），最初由 Vertica Systems 开发，后来被惠普（HP）收购。它主要用于大数据分析，特别是在商业智能和数据仓库领域，旨在支持快速查询和复杂的分析任务。

主要特点

1. 列式存储 ：

   • Vertica 使用列式存储方式，数据按列而非行存储，极大提高了读取特定列数据的性能，尤其是在执行聚合和筛选操作时。

2. 高性能分析 ：

   • 优化的查询引擎能够处理复杂的 SQL 查询，支持大规模数据集的快速分析，适合实时和近实时分析需求。

3. 压缩技术 ：

   • 通过高效的数据压缩算法，Vertica 能够显著减少存储空间需求，同时提高 I/O 性能。

4. 可扩展性 ：

   • Vertica 设计为支持大规模并行处理（MPP），可以通过增加节点轻松扩展集群，处理 PB 级别的数据。

5. 灵活的数据导入 ：

   • 支持多种数据导入方式，包括从文件、流式数据和其他数据库系统，方便集成和数据迁移。

6. 支持多种分析功能 ：

   • 提供丰富的分析功能，包括时间序列分析、机器学习、地理空间分析等，支持复杂的分析需求。

应用场景

1. 数据仓库 ：

   • 用于构建高效的数据仓库，支持历史数据分析和实时数据加载。

2. 商业智能 ：

   • 为 BI 工具（如 Tableau、QlikView 等）提供数据支持，帮助企业进行决策分析。

3. 大数据分析 ：

   • 处理大规模数据集，适用于社交媒体分析、网络分析、物联网数据处理等。

4. 金融服务 ：

   • 支持风险分析、欺诈检测和合规监控等任务。

集成和兼容性

• SQL 兼容性 ：支持标准 SQL，方便用户使用熟悉的查询语言进行数据分析。
• 与 Hadoop 集成 ：能够与 Hadoop 生态系统（如 HDFS、Spark）无缝集成，支持大数据的存储和处理。

总结

Vertica 是一种强大的列式数据库，特别适合大数据分析和实时查询需求。其高性能、可扩展性和丰富的分析功能，使其在商业智能和数据仓库领域具有重要地位。对于需要处理大量数据并执行复杂分析的企业，Vertica 提供了一个高效的解决方案。

本章参考

[1]. impala 教程 https://www.w3cschool.cn/impala/

[2]. FusionInsight LibrA 产品文档 http://support.huawei.com/hedex/hdx.do?docid=EDOC1000157768&lang=zhSybase

[3]. 列式数据库大 PK:Sybase IQ 和其他数据库 http://tech.hexun.com/2011-03-22/128100480.html

[4]. Teradata 架构 https://wenku.baidu.com/view/d378e5747fd5360cba1adbda.html

[5]. SAP 收购 Sybase——软件行业垄断格局逐渐形成 https://searchdatabase.techtarget.com.cn/microsite/7-22767/

[6]. Vertica: 基于 DBMS 架构的列存储数据仓库 https://blog.csdn.net/pelick/article/details/38480313

[7]. HAWQ 技术总结 https://www.cnblogs.com/liuzhongfeng/p/8241066.html

[8]. SAP IQ http://infocenter.sybase.com/help/index.jsp

[9]. Oracle Exadata 体系笔记 https://www.cnblogs.com/zhenxing/p/3905047.html

[10]: IQ 体系结构 http://bbs.chinaunix.net/thread-990918-1-1.html