一、infobright几大优点:

1、高压缩比率,平均压缩比可达10:1,甚至可以达到40:1,我用infobright把3.1G的数据存成不足300M。

2、列存储,即使数据量十分巨大,查询速度也很快。用于数据仓库,处理海量数据没一套可不行。

3、不需要建索引,就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放,每块有知识网格节点记录块内的统计信息,代替索引,加速搜索。

4、单一台服务器可以高效地读写30T数据。具有可扩展性,这里是指对于同样的查询,当数据量是10T时,它耗费的时间不应该比1T数据量时慢太多,基本是一个数量级内。

二、infobright与mysql对比:

1、infobright适用于数据仓库场合,即非事务、非实时、非多并发;分析为主;存放既定的事实(基本不会再变),例如日志,或汇总的大量的 数据。所以它并不适合于应对来自网站用户的请求。实际上它取一条记录比mysql要慢很多,但它取100W条记录会比mysql快。

2、mysql的总数据文件占用空间通常会比实际数据多,因为它还有索引。infobright的压缩能力很强大,按列按不同类型的数据来压缩。

3、服务形式与接口跟mysql一致,可以用类似mysql的方式启用infobright服务,然后原来连接mysql的应用程序都可以以类似的方式连接与查询infobright。这对熟练mysql者来说是个福音,学习成本基本为0。

infobright有两个发布版:开源的ICE及闭源商用的IEE。ICE提供了足够用的功能,但不能INSERT,DELETE,UPDATE,只能LOAD DATA INFILE。IEE除提供更充分的功能外,据说查询速度也要更快。

三、mongodb数据库做适合的事情

mongodb的文档里提到的user case包括实时分析、logging、全文搜索,国内也有人使用mongodb来存储分析网站日志,但我认为mongodb用来处理有一定规模的网站日志其实并不合适,最主要的就是它占空间过于虚高,原来1G的日志数据它可以存成几个G,如此下去,一个硬盘也存不了几天的日志。另一方面,数据量大了肯定要考虑sharding,而mongodb的sharding到现在为止仍不太成熟。由于日志的不可更新性的,往往只需APPEND即可,又因为对日志的操作往往只集中于一两列,所以最合适作为日志分析的还是列存储型的数据库,特别是像infobright那样的为数据仓库而设计的列存储数据库。

由于mongodb不支持事务操作,所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。

引用自不周山: http://www.wentrue.net/blog/?cat=4

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