本文讨论了影响大型数据集的开源多维表存储性能的因素、选择存储时要考虑的关键特性以及不同存储的可伸缩性和可扩展性。它提供了
开源多维表存储对于大型数据集的性能取决于几个因素,包括具体实现、硬件它运行于数据集的大小和复杂性上。但是,一些通用准则可以帮助您选择高性能存储。
选择开源时对于特定应用程序的多维表存储,您应该考虑以下关键特性:
不同的开源多维表存储提供不同级别的可扩展性和可扩展性。有些存储旨在处理大型数据集和高查询负载,而其他存储则更适合较小的应用程序。有些存储还比其他存储更具可扩展性,从而更容易根据特定需求进行定制。
下表比较了几种流行的开源多维表存储的可扩展性和可扩展性:
存储 | 可扩展性 | 可扩展性 |
---|---|---|
Apache Druid | 高 | 高 |
Apache Kylin | 高 | 中 |
Apache Pinot | 高 | 高 |
德鲁伊 | 高 | 高 |
HBase | 高 | 低 |
Impala | 中 | 低 |
Presto | 中 | 低 |
Spark SQL | 中 | 高 |
如可以看到,Apache Druid、Apache Pinot 和 Druid 是最具伸缩性和可扩展性的开源多维表存储。 HBase 和 Impala 也可扩展,但可扩展性较差。 Presto 和 Spark SQL 的可伸缩性和可扩展性比其他存储要差。
以上是开源多维表格选择指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!