開源多維表格選擇指南

本文討論了影響大型資料集的開源多維表儲存效能的因素、選擇儲存時要考慮的關鍵特性以及不同儲存的可擴展性和可擴展性。它提供了

哪種開源多維表儲存對於大型資料集效能最好？

開源多維表儲存對於大型資料集的效能取決於幾個因素，包括具體實作、硬體它運行於資料集的大小和複雜性。但是，一些通用準則可以幫助您選擇高效能儲存。

• 尋找使用面向列的儲存模型的儲存。面向列的存儲比面向行的存儲更有效地存儲和查詢大型數據集存儲，因為它們可以訪問列中的數據，而無需讀取整行。
• 選擇支援並行處理的儲存。平行處理可以透過在多個處理器之間分配工作負載來顯著提高大數據集查詢的效能。
• 考慮資料集的大小和查詢的頻率。如果您有一個非常大的資料集並且需要執行頻繁的查詢，您可能需要一個支援分散式儲存的儲存。分散式儲存可以透過將資料分佈在多個伺服器上來幫助減少查詢延遲。

為特定應用程式選擇開源多維表儲存時需要考慮哪些關鍵功能？

選擇開源時對於特定應用程式的多維表存儲，您應該考慮以下關鍵特性：

• 資料模型：存儲的資料模型決定了它可以存儲的資料類型以及可以對資料執行的操作。選擇支援適合您的應用程式的資料模型的儲存。
• 查詢語言：儲存的查詢語言決定了可以對資料執行的查詢類型。選擇支援對您的應用程式具有足夠表現力的查詢語言的儲存。
• 效能：儲存的效能對於需要快速資料存取的應用程式非常重要。在評估儲存的效能時，請考慮上一個問題中討論的因素。
• 可擴充性：儲存的可擴充性決定了它處理不斷增加的資料量和查詢負載的能力。選擇一個對於您的應用程式來說具有足夠可擴展性的商店。
• 可擴充性：商店的可擴充性決定了增加新功能和功能的難易度。選擇一個可擴展性足以滿足您未來需求的儲存。

不同的開源多維表儲存在可擴展性和可擴展性方面如何比較？

不同的開源多維表儲存提供不同等級的可擴充性和可擴充性。有些儲存旨在處理大型資料集和高查詢負載，而其他儲存則更適合較小的應用程式。有些儲存也比其他儲存更具可擴充性，更容易根據特定需求進行客製化。

下表比較了幾種流行的開源多維表存儲的可擴展性和可擴展性：

高 Apache Kylin 高 中 Apache Pin HBase Impala Presto 如可以看到，Apache Druid、Apache Pinot和Druid 是最具擴展性和可擴充性的開源多維表儲存。 HBase 和 Impala 也可擴展，但可擴展性較差。 Presto 和 Spark SQL 的可擴充性和可擴充性比其他儲存差。

存儲	可擴展性	可擴展性
	高
高	低
中	低
中	非常

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