OLAP和OLTP的区别OLAP：(Onlinetransactionprocessing):在线/联机事务处理。典型的OLTP类操作都比较简单，主要是对数据库中的数据进行增删改查，操作主体一般是产品的用户。OLTP：(Onlineanalyticalprocessing):指联机分析处理。通过分析数据库中的数据来得出一些结论性的东西。比如给老总们看的报表，用于进行市场开拓的用户行为统计，不同维度的汇总分析结果等等。操作主体一般是运营、销售和市场等团队人员。单次OLTP处理的数据量比较小，所涉及的表非常有限，一般仅一两张表。而OLAP是为了从大量的数据中找出某种规律性的东西，经常用到count
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion内存中是否有OLAP(切片和切block数据)Java库。(相当于MicrosoftAnalyticServices)。特别想听听有没有人真正用过。
我是MDX/OLAP的新手，我想知道是否有类似DjangoORMforPython的支持OLAP的ORM。我是一名Python/Django开发人员，如果有什么东西可以与Django进行某种程度的集成，我将非常有兴趣了解更多相关信息。 最佳答案 Django有一些即将发布的OLAP功能。阅读http://www.eflorenzano.com/blog/post/secrets-django-orm/http://doughellmann.com/2007/12/30/using-raw-sql-in-django.html,还有如
实际上我正在使用R+Python和RPY2来操作数据和ggplot来创建漂亮的图形。我在PostgreSQL数据库中有一些数据，我正在使用psycopg2来查询数据。我正在写论文，将来我需要一个OLAPcube存储我的(非常大的)模拟数据:多维度、聚合查询等。Python(我想要Python+R，没有jpivot或Java中的其他仪表板)和OLAP引擎(如Mondrian)之间的接口(interface)是否有任何最佳或标准实践？？我在Google上搜索了任何解决方案，但没有找到任何解决方案。我已经简要评估了SQLAlchemy和Django-ORM，但它们没有MDX或XML/A接口(
我一直在阅读MongoDB。我对聚合框架的能力特别感兴趣。我正在考虑采用每月至少包含10+百万行的多个数据集，并根据这些数据创建聚合。这是时间序列数据。示例。使用OracleOLAP，您可以在秒/分钟级别加载数据，并将此汇总到小时、天、周、月、季度、年等...只需定义您的维度并从那里开始。这很好用。到目前为止，我已经了解到MongoDB可以使用它的mapreduce功能来处理上述问题。可以实现Mapreduce功能，以便增量更新结果。这是有道理的，因为我会每周或每月加载新数据，并且我希望只需要处理正在加载的新数据。我还读到MongoDB中的mapreduce可能会很慢。为了克服这个问题
我一直在阅读MongoDB。我对聚合框架的能力特别感兴趣。我正在考虑采用每月至少包含10+百万行的多个数据集，并根据这些数据创建聚合。这是时间序列数据。示例。使用OracleOLAP，您可以在秒/分钟级别加载数据，并将此汇总到小时、天、周、月、季度、年等...只需定义您的维度并从那里开始。这很好用。到目前为止，我已经了解到MongoDB可以使用它的mapreduce功能来处理上述问题。可以实现Mapreduce功能，以便增量更新结果。这是有道理的，因为我会每周或每月加载新数据，并且我希望只需要处理正在加载的新数据。我还读到MongoDB中的mapreduce可能会很慢。为了克服这个问题
我需要创建一个分析系统。我已经使用MognoDB和PHP构建了系统，但没有使用OLAP。现在我的查询确实是我能得到的最好的，但是系统真的很慢，因为没有立方体。加载过去7天的报告可能需要一分钟。我真的需要立方体的选项-切片和骰子。那么我的解决方案是什么？是否有一个使用MongoDB构建的好的多维数据集系统，并且可以通过PHP插入和查看数据？也许MongoDB对我没有好处？我应该使用另一个数据库并从0启动所有系统吗？有哪些使用PHP的OLAP解决方案？编辑:更多信息——嗯，这个系统就像谷歌分析。需要能够知道每天有多少观看次数，需要能够仅从指定的流量来源和国家/地区报告。该系统每天需要处理1
文章目录学习目标1.Clickhouse简介1.1历史背景1.1.1版本号历史1.2特性1.2.1真正的列式数据库管理系统1.2.2数据压缩1.2.3数据的磁盘存储1.2.4多核心并行处理1.2.5多服务器分布式处理1.2.6支持SQL1.2.7向量引擎1.2.8实时的数据更新1.2.9索引1.2.10适合在线查询1.2.11支持近似计算1.2.12AdaptiveJoinAlgorithm1.2.13支持数据复制和数据完整性1.2.14角色的访问控制1.2.15限制1.3使用场景1.3.1关键特征1.3.2业务场景3.性能测评4.安装4.1单机安装4.2集群安装4.2.1修改clickhou
文章目录学习目标1.Clickhouse简介1.1历史背景1.1.1版本号历史1.2特性1.2.1真正的列式数据库管理系统1.2.2数据压缩1.2.3数据的磁盘存储1.2.4多核心并行处理1.2.5多服务器分布式处理1.2.6支持SQL1.2.7向量引擎1.2.8实时的数据更新1.2.9索引1.2.10适合在线查询1.2.11支持近似计算1.2.12AdaptiveJoinAlgorithm1.2.13支持数据复制和数据完整性1.2.14角色的访问控制1.2.15限制1.3使用场景1.3.1关键特征1.3.2业务场景3.性能测评4.安装4.1单机安装4.2集群安装4.2.1修改clickhou
导读：今天和大家分享京东零售OLAP平台的建设和场景的实践，主要包括四大部分：管控面建设优化技巧典型业务大促备战--01管控面建设1.管控面介绍管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力，尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎，管控面就显示得尤其重要。2.架构设计管控面的整体架构设计如上图所示，从开始请求、域名解析和分流规则，到达后端服务adminServer，adminServer有一层校验层，校验完成后会向队列中发送任务，worker会不断地消费队列中的任务，消费完成后会将任务的结果写到后端的存储。如果有大量的集群的部署、配额的更改，就
