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试用mysql的infobright引擎
海量数据分析处理，向来比较头疼费劲，特别是项目资金不允许的情况下，都是优先考虑开源软件，2007使用mysql,2009年尝试greenplum(公司最终选用oracle),2010年尝试infobright,infinidb, 在几个月的测试下，还是选用ICE,
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infobright系列二：数据迁移
安装之后把之前infobright的数据迁移到新安装的infobright上。
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Infobright 的安装与配置
提到列式关系数据库，我们总会想到 Sybase IQ，但如果只是在试验机上测试比较行式和列式关系数据库的性能，我建议使用 Infobright 数据库，Infobright 是一个基于独特的专利知识网格技术的列式数据库，能够降低您90%的管理工作量。
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infobright系列一：源码安装infobright
infobright系列一：源码安装infobright
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Infobright数据库使用
最近公司要做一个用户访问日志记录统计分析的功能，需要记录日志，但是公司的产品一天大概产生百万级的日志信息， 本身日志记录信息就比较固化和简单（基本不会存在改动），平时没有什么用，就是在统计分析时需要查用一下，另外日志需要长期存储不删除！
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infobright使用记
安装infobright，我使用的是rpm包，用rpm包安装不需手动新建mysql用户与组。首先下载infobrightrpm包：#wgethttp://www.infobright.org/downloads/ice/infobright-3.5.2--x86_64-ice.rpm安装infobr
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列式数据库之infobright
年前听过Sybase中国区副总裁的关于列式数据库的讲座之后就一直被列式数据库强大的性能吸引。最近邂逅了infobright，列式数据库的学习展开了。
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Infobright压缩比率解析
Infobright号称数据压缩比率是10:1到40:1。前面我们已经说过了Infobright的压缩是根据DP里面的数据类型，系统自动选择压缩算法，并且自适应地调节算法的参数以达到最优的压缩比。
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Infobright的数据类型
Infobright里面支持所有的MySQL原有的数据类型。其中Integer类型比其他数据类型更加高效。尽可能使用以下的数据类型：
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Infobright查询优化
前面已经分析了Infobright的构架，简要介绍了Infobright的压缩过程和工作原理。现在来讨论查询优化的问题。
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Infobright工作原理
前面已经简要分析了Infobright的构架，现在来介绍Infobright的工作原理。
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Infobright 数据仓库
据仓库引擎，采用他们自己的Knowledge Grid架构（一直没有明白这两个单词），该引擎采取内部管理自身优化查询的方式，给用户带来更为轻松的体验。我们所要做的就是写出“漂亮”的SQL，后面我会关于SQL语句说点有趣的东西。
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windows下InfoBright的安装和使用
这几天一直在研究在Mysql下通过存储过程对数据库中的原始数据进行汇总计算。过程中最感到难以接受的就是处理的速度。虽然使用了索引，已经大大增加了速度，但还是不够。对于三张表A，B，C，数据量分别为几百万，上千万，几十万的关联分析要一个多小时。并且这么大的数据量，光处理之前的拷贝备份就够痛苦了。一个偶然的机会接触到了Infobright，看了其架构白皮书和用户使用手册，觉得这个数据仓库工
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试用mysql的infobright引擎
换了新的单位我现在也从oracle从业者变成了mysql从业者，当然放弃oracle的原因主要是因为在新单位可以尽量少的写代码了。
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Infobright构架分析
Infobright采用了和MySQL一致的构架，分为两层。上层是服务及应用管理，下层是存储引擎。Infobright的默认存储引擎是brighthouse，但是Infobright还可以支持其他的存储引擎，比如MyISAM、MRG_MyISAM、Memory、CSV。Infobright通过三层来组织数据，分别是DP(Data Pack)、DPN（Data Pack Node）、KN（Knowl
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infobright 简介
Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类)，
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netezza 数据库 取 季初 季末 时间
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netezza 数据库几个常用的日期处理函数
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分享SAS连接到netezza配置流程
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netezza几个实用小查询
netezza几个实用小查询
