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发表日期: 2023-06-02 16:17:14 浏览次数:45

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三是事务支持。 在企业中,数据库往往要为业务系统提供并发的数据读取和写入。湖仓一体架构对事务ACID的支持,可确保并发访问,尤其是SQL访问模式下的数据一致性、正确性。


四是BI支持。 湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具,这样可以提高分析效率,降低数据延时。另外,相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式,湖仓一体更具成本优势。


五是存算分离。 湖仓一体采用存算分离架构,可使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量,能满足新时代对于分布式数据架构的要求。


六是开放性。 湖仓一体采用开放、标准化的存储格式(例如行存、列存、块存),能提供丰富的API支持。因此,各种工具和引擎(包括机器学习和Python/R库)可以高效地对数据进行直接访问。



DROP PUBLICATION — 删除一个发布

大纲

DROP PUBLICATION [ IF EXISTS ] name [, ...] [ CASCADE | RESTRICT ]

描述

DROP PUBLICATION从数据库中删除一个现有的发布。

发布只能被它自己的所有者或超级用户删除。

参数

  • IF EXISTS

  • 如果发布不存在,不要抛出一个错误。在这种情况下发出一个提示。

  • name

  • 现有发布的名称。

  • CASCADE
    RESTRICT

  • 这些关键词没有任何作用,因为发布没有依赖关系。

示例

删除一个发布:

DROP PUBLICATION mypublication;

兼容性

DROP PUBLICATION是一个PostgreSQL 扩展。



第一个融合方向是基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展,湖中建仓,从数据湖进化到湖仓一体。湖仓一体结合了数据湖和数据仓库特点,直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。目前主要有Netflix等开源企业在探索此技术路线。


第二个是基于自身云平台或第三方对象存储(如OSS、S3、Ceph等),基于Hadoop或自研技术进行湖仓一体能力的搭建。探索此技术路线的通常是各大云厂商,如AWS、阿里云、华为云等。


第三个融合方向是以数据库技术为基础,自研分布式平台,从调度、计算到存储不依赖第三方平台,形成可以灵活在公有云、私有云、裸金属等场景独立部署使用的能力。技术方向上更注重于实时高并发场景及非结构化数据数据治理,并逐步向更广泛的分析场景发展,主要厂商以Snowflakes、Databricks、巨杉数据库等为代表。






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