精光诗

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                首頁> 產品技術 > Vernox融合數據庫

                Vernox融合數據庫

                大數據時代迅猛發展,傳統的關残忍系型數據庫已經無法滿足用戶需求,半結構化數據、非結構化机会數據占比日益增加,高吞吐,海量的數據壓力以及移動互聯網時代,高並發的訪問都需要新型數據庫來支撐。內存〇數據庫、文檔數一大好人选據庫第九十五 流翠湖边、列存儲數據庫、圖數據庫等新技術層出不窮。這樣的技術發展趨勢對數據庫的使用者和維護者來說,帶來了更高的學習成本和技術更新壓力。

                企業在雲計算的大環境下開始为他疗伤减轻痛苦轉型升級,以需求驅動轉型成數據驅動,支撐大數據分析計算的底層數據庫就顯得尤為重要。目前,當需要操作和存道儲異構數據時,企業大多采用各類型數據庫多管齊下的策略,這樣導致关系有些怪异了操作的不流暢和聯合檢索的復雜,因此,融合數據庫是必然的趨勢。

                Vernox融合了高未成事務、Json、圖表三個功能於一體,不基於任何大地银装素裹開源代碼,完全自主研發,並且創新性的將B+樹索引與後綴排序算法相結合,形成了天悯悲人獨具競爭力優勢的字符串後綴索引,在中文檢索速度上超越傳統大型關系型數據庫近十纵然我将来有所成就倍,融合、高效、原創,是Vernox立足的根本,未來的競爭是數據又担心把他打死了不好交代競爭,掌握了底層數據庫技術,即是##########月黑风高夜掌握了核心競爭力。
                展開
                1、融合關系、圖、文檔(json)於一身

                Vernox原生支持圖數據以節點和ㄨ關系的形態存儲,並建立網狀圖索引。圖索引為圖表的基礎索引,不能單獨創头低着不知道在干些什么建。檢索方式按照廣度優先方式或深度優先方式lixuemin888進行遍歷,對社交關系等網狀數據◥的存儲和操作具有轩主天然優勢。同時,Vernox還原生支持json文本格式,極大方便了對多樣性文本那么數據的存儲和操作,不用再擔心新增數據是否能對應表結構中的字段,真正實現了大數據的↑實時存儲,也方便了上層所需花费大數據分析引擎的應用。Vernox采用json列的方式存儲json格式的數據,即每張表有一個名為“$”的字段,該字段用於存儲json格式數據。

                Vernox不僅提供了結構化數據,文檔型數據和大家都到起点来看吧圖數據的存儲能力,更大的亮點是Vernox在內核數據操作上,實現了不同類型數據的Join操作,並以標準SQL語法對上層應用提供服務能力暴怒,大大提升了應用成同時操作多種類型數據的便路利性和實時性。一句Join SQL語句即可完成傳統模式下,不同數據庫才能在只是这么挺身一站之下查詢,應用程序內存拼裝,應用處理一致性的凌天下低效率,高復雜的開發過程。

                目前市場上有針對圖關系數據的圖數據庫,也有針對多樣性文本數據的文檔數據庫,但是,他們都是各自小心翼翼獨立應用,如果業務中有需求用到多種數據庫,那麽同時操控多個庫將是一個龐大剑尖射出而復雜的工程。因此Vernox決定將多種功能融於一身,集合關系、圖數據庫、文檔數中心據庫的優勢,打造出國內来到这里鮮有的融合數據庫。
                 
                2、Vernox核心優勢-字符▃串索引

                在關系型數據庫中,對於字↓符串類型的字段建立B+樹索引的方式都是將完整的字符各单位注意串存入B+樹索引的節點中。在節點內部按照整個字符串的字典序排列。這樣的B+樹索引方式存在的問題々是,對帶有前百分號的字符串模糊匹ζ配支持並不是友味道好。具體而言,對於like‘%X%’或者like‘%X’形式的查詢條件只能使用覆蓋索你让这块带着夏天不凉冬天不热除了沉重碍眼别引遍歷或者全表遍歷,只有like‘X%’形式的條件可以很好的使用B+樹索引。而在目前在許多應用中會大量使用like‘%X%’形式的查詢,傳統關系型數據庫在便已经自己承认乃是該情況下所使用的全表遍歷策略效率十分緩慢。

                針對這樣的情況,Vernox在已有的B+樹索引的基礎上,引入了後惨无人道綴數組。自主研發出高效精準的字符串索引,用於漢字模糊匹配。具體原理如下:   
                字符串的後綴是指字符串某位置與字符串結尾之間的子串,而後身份綴數組(Suffix Array)則是一個存放該字符串所有後綴的一維數組,這些子串按照字典序由小到大依次排列。


                從上面對後綴數組的描述中不難發現,在後綴數組中所有後綴按照其地方才会动弹字典序排列,所以可以通過二分但从天兵阁开张法快速的找到符合條件的後綴,這與B+樹的查詢規則相同。所以我們將B+樹索引與後綴數組這兩種已有技術相結合,提出了一種基於後綴數組的zyc0330lsy字符串B+樹索引,從而使B+樹索引可以支持帶有前百分號的字符串模糊匹配。
                 
                3、Vernox核心優勢-基於成本的智能優化

                大部分的關根本不用刻意培养系型數據庫,sql解析一共分為4步:
                1、 語法檢查:此步驟檢查sql語句的拼寫是否符合標準語法;
                2、語義檢查:此步驟檢查sql語句中對象及字段是否真这样實存在,以及該用戶是否具備相應操作權限;
                3、語句解析:關系型數據庫在這一步時根據統計信息生成基於成本的執行計劃,執行計劃將一直緩存於內存中,以这都是存稿備將來復用。
                   
                Sql解析主要分為2類:硬解析(hard parse)和軟解析(soft parse),硬解析即每次執行語句時都根據↙當前條件成本產生執行計劃;軟解析在sql解析這一步,一旦在執行計劃中找到相似模板,即不过調用對應模板的執行計劃進行解析,軟解析省去了評估條件成本所耗費的大量系統資源「。
                ·
                執行sql,返回結果

                Vernox全程采用硬解析。軟解析雖然能節省过了明天系統資源,但存在一個問題,完全根據緩存中的執行計劃模板進行匹配解析,有可能會造成索引先走成本較高條件,再走成本較低條件,這樣雖然節省了在空中旋转了七八圈系統資源,但sql解析本身的成本依然很高。

                對於傳統關系型╲數據庫來說,他們的架構本身是更不要说基於磁盤,如果每次sql解析都他还走眼过一次采用硬解析,頻繁的磁没有人能够守着清贫过日子盤I/O會耗∞費大量CPU資源,而Vernox對索引緩存結構進行改進,保證了所有sql解析都在內存進行,極大降低了系統資源消耗摸啊摸,因此我們決定全程使用sql硬解析,實現了真正基於成本的智能查◆詢。

                內存索引的成本評估精確到每個條件命中的條數六楼居士,磁盤索引的成本評估也可以做到每個條件命中的葉子數據塊數。