大數據處理技術的總結與分析教材(DOC 50頁)

２) 圖數據OLAP處理
２　圖數據處理處理概述
３　並行圖計算引擎(1) 圖數據庫分類
(1) 並行計算形式
(1) 查詢主節點負責分析SQL語句後，針對sql中的where條件部分，
利用索引文件來得到符合where過濾條件後的rowid集合。
(1) 簡介
(1) 通過語法分析技術來理解要做什麼。在關係數據庫中，
一般會把SQL語言分析後，形成樹型結構的執行計劃。
(1) 邏輯層優化
(1)上述計算引擎都可以以靈活方式來存儲圖，
基本上都可以以文件方式來存儲圖數據，實現計算引擎與存儲分離。
(1)不支持跨庫的join、分頁、排序、子查詢。
(1)他們發現在實際生成環境中，每天更新的數據隻占總體數據的1%不到
，因此他們把數據分為：基線數據和增量更新數據。
(1)例如如果低層是mysql數據庫，則可以直接利用mysql索引來過濾
(1)將原始數據(alpha數據)進行一定粒度合並，合並成beta數據。
(1)數據庫分片，結合業務和數據特點將數據分布在多台機器上。
(1)讀事務和寫事務分離
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