列式存储
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为什么 OLAP 需要列式存储
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的（OLAP）1数据存储，与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比，ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。
深入分析 Parquet 列式存储格式
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，最新的版本是1.8.0。
列存数据库，不只是列式存储
本文将从大数据存储格式的变迁；存取方式中 Early Materialization 和 Late Materialization 的权衡取舍；执行框架向优化 CPU 的方向迈进；关系算子结合存储进行优化等几个方面出发，对列存数据库进行详细讲解。
数据库内核杂谈（三十）- 大数据时代的存储格式 -Parquet
欢迎阅读新一期的数据库内核杂谈。在内核杂谈的第二期（存储演化论）里，我们介绍过数据库如何存储数据文件。
Lucene 中的 Stored Fields 存储优化
Qunar 酒店的搜索和 suggest 是基于 Lucene 构建的，本文将介绍 Lucene 提供的相关机制，以及我们怎么利用这种机制去实现我们想要的功能。
实时分析都靠它→揭秘 YashanDB 列式存储引擎的技术实现
YashanDB列式存储引擎，又称为LSC（Large-scale Storage Columnar Table)。其通过自研的CBO优化器、向量化执行、原生列存格式等技术，达到业界领先的查询分析能力。
列式数据库和向量化
在这篇文章中，Siddharth Teotia讨论了列式数据库的优点，并介绍了Apache Arrow的向量化处理解决方案，以及基于Arrow的Dremio数据库中查询的详细处理。
实时分析利器|全面解读 YashanDB 列式存储引擎的核心技术
在海量数据时代，实时分析成为企业核心竞争力之一。YashanDB 针对这一需求，自研了列式存储引擎 LSC(Large-scale Storage Columnar Table)，通过 CBO 优化器、向量化执行、原生列存格式等多项技术，打造了兼顾极速分析与实时导入能力的新一代数据引擎。
图灵奖数据库大师 Stonebraker 师徒对数据库近 20 年发展与展望的 2 万字论文
数据库近20年总结与展望：“历史总是不断轮回”
查询性能提升 10 倍、存储空间节省 65%，Apache Doris 半结构化数据分析方案及典型场景
传统关系型数据库结构严格，难以应对半结构化数据的复杂性及多样性。
TiDB + TiFlash ： 朝着真 HTAP 平台演进
随着业务越来越复杂，数据量越来越大，DBA 们再也优化不动 SQL了，怎么办？
并发提升 20+ 倍、单节点数万 QPS，Apache Doris 高并发特性解读
通过引入行式存储格式、点查询短路径优化、预处理语句以及行存缓存，Apache Doris 实现了单节点上万 QPS 的超高并发，实现了数十倍的性能飞跃。
Apache Kylin 权威指南（一）：背景历史和使命
本文节选自华章科技大数据技术丛书 《Apache Kylin权威指南(第2版)》一书中的部分章节。
Elasticsearch 对垒 8 大竞品技术，孰优孰劣？
本文对比Elasticsearch与其他同类产品的异同。
LinkedIn 如何对分布式列式 OLAP 数据存储 Pinot 进行实时自动调优？
从实时流中摄取行对数据查询服务提出了一系列独特的挑战。Pinot一直在努力解决这些挑战，并随着时间的推移，做得越来越好。
网易大数据体系之时序数据技术
本文介绍时序数据平台的主要业务场景、体系架构及核心技术。
从 Elasticsearch 到 Apache Doris，构建新一代日志存储分析平台
日志数据在企业大数据中非常普遍，其体量往往在企业大数据体系中占据非常高的比重，包括服务器、数据库、网络设备、IoT 物联网设备产生的系统运维日志，与此同时还包含了用户行为埋点等业务日志。
聊聊 Apache Arrow
Apache Arrow是一种基于内存的列式数据结构，正向上面这张图的箭头，它的出现就是为了解决系统到系统之间的数据传输问题，2016年2月Arrow被提升为Apache的顶层项目。
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