OushuDB和SequoiaDB 分布式数据库哪个好用

可以写存储过程。偶数科技极速云数仓oushudb可以帮助客户快速构建高效、可靠、安全可控的数据湖，以服务于大数据分析和AI应用场景。偶数科技极速云数仓支持客户编写和执行存储过程，而且可以提供标准的流程化的数据处理工作流，以及动态的数据清洗、推理架构，可以帮助客户更快的把原始数据转换成可以用于分析的有效数据。此外，偶数科技极速云数仓还可以支持多种语言的存储过程，例如Java、Scala、Python等，因此可以更好地支持客户的业务需求，并极大地提升其开发效率。

oushudb是一个可扩展的、高可用性的关系型数据库，它通过在PostgreSQL和MySQL之间提供一个兼容接口，来实现对两者之间的数据迁移和共享。奥曙数据库采用最新的、经过充分测试的技术来确保数据库的性能和稳定性，提供了高效的查询和处理能力。它还支持多种标准的SQL查询语法，包括SELECT、UPDATE、INSERT等，以及各种数据库管理功能，如智能表空间管理器，自动存储空间优化等。此外，它还支持多核心、多实例、分布式的应用程序，并提供丰富的API，可以很容易地在不同的编程语言中使用，从而大大提高了应用程序开发的效率。奥曙数据库还提供了高级功能，可以实现数据库级别的安全控制，实现完整的数据库备份，实现更加高效的数据处理，以及支持实时数据处理，这些都是许多数据库管理系统所不具备的。总的来说，奥曙数据库是一个非常好的数据库，可以满足大多数应用程序的需求，可以帮助开发者提高开发效率，同时也可以提供更高的稳定性和可靠性。

极速执行器: 高效的执行器，比传统数仓/MPP快5-10倍，比Hadoop SQL引擎要快5-30倍。 私有云和公有云部署：反对亚马逊和阿里云等私有云平台，同时能够反对支流PaaS云平台（比方Kubernetes等）和Docker部署。 对规范的欠缺反对：ANSI SQL规范，OLAP扩大，规范JDBC/ODBC，比Hadoop SQL引擎都要欠缺。 反对ACID事务个性：这是很多现有基于Hadoop的SQL引擎做不到的，对保证数据一致性很重要。能够无效缩小开发及运维人员的累赘。 动静数据流引擎：基于UDP的高速互联网络。 弹性调度执行：能够依据查问大小来决定执行查问应用的节点及Segment个数。 反对多种分区办法及多级分区：反对List分区和Range分区。分区表对性能有很大晋升作用，如果用户只想拜访最近一个月的热数据，查问只须要扫描最近一个月数据所在分区。 反对多种压缩办法：snappy，gzip，zlib, zstd, lz4, RLE等。 多种存储过程语言反对：python, c/c++, perl等。 动静扩容：动静按需扩容，依照存储大小或者计算需要，秒级增加节点。 多级资源和负载治理：和内部资源管理器YARN集成；能够治理CPU，Memory资源等；反对多级资源队列；具备不便的DDL治理接口。 反对拜访任何HDFS及其他零碎的数据：各种HDFS格局（文本，ORC等等）以及其余内部零碎（Hive等），并且用户本人能够开发插件来拜访新的数据源。 原生的机器学习数据挖掘库MADLib反对：易于应用及高性能。 与Hadoop零碎无缝集成：存储、资源、装置部署、数据格式和拜访等。 欠缺的平安及权限治理：kerberos；数据库，表等各个级别的受权治理。 反对多种第三方工具：比方Tableau，SAS，较新的Apache Zeppelin等。

体系结构 作为一种典型的SharyNothing分布式数据库，SquoyDB具有高性能和高可用性的特点。利用分片技术，实现了对DB系统的横向扩展，使DB系统的分片过程对应用程序完全透明。这种机制解决了单一服务器(如内存、CPU、磁盘I/O等)硬件资源受限的问题，不会增加应用程序开发的复杂性。 协作节点：负责调度、分配、汇总，是DB的数据分发节点，本身并不存储数据，主要负责接收来自应用程序的访问请求； Catalog节点：负责存储整个数据库的部署结构和节点状态信息，并记录集合空间和集合参数信息，同时记录每个集合的数据切分状态； DataNode：负责数据存储、计算的过程，提供高性能的读写服务，并且有多索引支持，适合于海量数据查询。数据节点可由多个数据节点组成，并根据选举算法自动选择主数据节点，余下的节点为备用数据节点。 支持多点全模式的数据支持 单数据类型已经不能满足许多综合业务平台的要求，例如，许多企业应用需要处理图表和需要支持Multi-Model多模式数据管理产品的关系型数据。由于银行远程开户、柜面无纸化、面部识别等系统的建立和升级，金融企业在互联网金融等新需求下，正面临着大量不同类型的非结构化数据(如图片、视频和文件)带来的挑战。 除JSON存储器引擎外，SequoiaDB核心引擎还提供了分布式块存储器模式，该模式可根据固定大小的数据块对大文件进行分块，并将其存入不同的分区。SequoiaDB的双存储器引擎功能，在用户需要管理大量小文件(如照片、音视频、文档、图片等等)时，可以帮助用户快速构建高性能、高可用的内容管理和图像平台系统。利用SequoiaDB建立的影像平台系统体系结构比较简单，可以使用SequoiaDB服务器的本地磁盘来存放元数据和内容数据，并且无需再购买昂贵的外部存储设备，从而节省了企业的开发和运营费用。 采用Multi-Sels数据库级非结构化数据管理，可以实现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理，实现对非结构化数据的实时访问，极大地降低了运行和应用成本。目前，在业界新一代的分布式数据库中，只有SquoDB拥有该引擎。

巨杉数据库是一家专注分布式数据库技术研发,以全球数据库领导者为愿景,以培育数据沃土,提升数据价值为使命的自研数据库独立厂商。巨杉数据库的经营范围有：软件开发;信息系统集成服务;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);信息技术咨询服务;信息系统运行维护服务;数据处理和存储支持服务;互联网设备销售;计算机软硬件及辅助设备批发;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让等。 巨杉数据库暂时没有公开的价目表,他们的收费是根据企业情况来定,需要单独沟通。

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