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查询引擎
收录了 查询引擎 频道下的 50 篇内容
Apache Calcite：Hadoop 中新型大数据查询引擎
Apache Calcite是面向Hadoop新的查询引擎，它提供了标准的SQL语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，除此之外，Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎。正是有了这些诸多特性，Calcite项目在Hadoop中越来越引入注目，并被众多项目集成。
如何打造一流的查询引擎，构建优秀的数据仓库？
如何打造一个一流的查询引擎服务并基于此构建出优秀的数据仓库。
HBase 高性能复杂条件查询引擎
索引的实质是另一种编排形式的数据冗余，高效的检索源自于面向查询特别设计的编排形式，如果再辅以分布式的计算框架，就可以支撑起高性能的大数据查询。
360 多数据源混合查询引擎的前世今生
本次分享介绍360大数据中心数据分析平台架构的演进、遇到的问题以及具体的应用场景实践。
360 开源 Quicksql：更简单，更安全，更快速的跨数据源统一 SQL 查询引擎
Quicksql是一个更简单，更安全，更快速的跨数据源统一SQL查询引擎。它帮助用户减少在使用不同数据引擎时需要的学习成本和切换成本，忽略不同数据引擎底层存储和数据查询方式的差异，使用户仅需要关注查询的业务逻辑和数据本身。
我们把统一 MySQL、Elasticsearch、Hive 的 SQL 查询引擎开源了
一个SQL查询语句可以用于任意SQL引擎，如何做到？
Redis 通过多线程查询引擎大幅改进语义搜索性能
Redis发布增强版查询引擎，带来了重大改进，使用多线程来增强查询吞吐量，并确保低延迟。
Lovefield：谷歌开发的类似 SQL 的查询引擎
Lovefield是一个JavaScript库。它为希望利用关系型数据库优点的Web开发人员提供了一个类似SQL的查询引擎。
Facebook 的分布式图查询引擎：Dragon
Facebook的分布式图查询引擎：Dragon，支撑巨规模Facebook社交图谱的坚固基础。
揭秘大数据时代秒级查询响应引擎的架构设计
可以秒级查询响应的秒算引擎是如何设计的呢？
对话 Confluent CTO ：针对 Kafka 的分布式流数据查询引擎 KSQL 技术解读
Confluent发布KSQL：针对Apache Kafka的交互式、分布式流数据SQL引擎。KSQL支持对Apache Kafka中的主题进行多种流处理操作，比如聚合、连接、时间窗口以及会话。Confluent是在最近举行的Kafka峰会上宣布开源这个流SQL引擎的。
云上 OLAP 引擎查询性能评估框架：设计与实现
公有云是一种为用户提供经济方便的计算资源的平台。随着云计算技术的快速发展，以及大数据查询需求的日益增加，很多公有云的云计算应用市场中，出现了越来越多云上 OLAP 引擎服务。
Apache Doris 在拉卡拉技术实践：统一金融场景 OLAP 引擎，查询提速 15 倍，资源直降 52%
架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。
Apache Doris 在网易游戏的湖仓一体架构演进之路
近年来，随着网易游戏品类和产品的快速增加，数据规模呈现爆炸性增长，日均新增数据可达百 TB 级别。
TDengine3.0 计算查询引擎的优化与升级
在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 计算引擎架构师廖浩均带来题为《TDengine 3.0——全新计算查询引擎的设计》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 计算查询引擎技术的优化与升级。本文根据此演讲整理而成。
数据库
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时序数据库
企业号九月金秋榜
基于开源技术打造一个时间序列数据库：用 Apache Arrow 和 Rust 重构 InfluxDB 3
InfluxDB 3，一个为时间序列优化的实时、列式数据库，使用Rust语言和FDAP堆栈（Apache Flight、DataFusion、Arrow和Parquet）构建。
易观 CTO 郭炜：如何构建企业级大数据 Ad-hoc 查询引擎
凭借多年大数据平台建设经验，易观 CTO郭炜为大家分享了易观在大数据实时查询引擎建设过程所获经验与挑战，以及大数据人员如何快速建立自己的大数据查询引擎套件，让自己的数据人员不再是“表哥表妹”的方法。
Hologres 揭秘: 深度解析高效率分布式查询引擎
Hologres（中文名交互式分析）是阿里云自研的一站式实时数仓，这个云原生系统融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通，能用同一套数据架构同时支持实时写入实时查询以及实时离线联邦分析。
UData 查询引擎优化 - 如何让一条 SQL 性能提升数倍
在大数据的范畴，我们经历了数据产业化的历程，从各个生产系统将数据收集起来，经过实时和离线的数据处理最终汇集在一起，成为我们的主题域数据，下一步挖掘数据的价值将成为关键。
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