MPP数据库对比分析

太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析太阳能电池系统中的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法是一种重要的关键技术，用于提高太阳能电池组的发电效率。

在太阳能电池组中，由于存在温度和光照强度等因素的变化，太阳能电池组的输出电压和电流也在不断变化，而太阳能电池的输出功率是电压和电流的乘积，所以需要实时跟踪太阳能电池组的最大输出功率点，以确保太阳能电池组能够以最高效率工作。

目前常用的MPPT算法有众多种类，本文将对几种常见的MPPT算法进行研究与比较分析。

1. 常数加压步进变化（Constant Voltage Incremental Change，CVIC）算法CVIC算法是一种较为简单的MPPT算法，其原理是设定一个初始电压，通过改变电压的大小来搜索最大功率点。

具体步骤如下：首先确定一个初始电压值，在该电压下测量太阳能电池组的输出功率；然后根据当前输出功率与上一次测量功率的比较结果，调整电压值并重新测量功率；不断迭代，直到找到最大功率点。

CVIC算法的优点是实现简单，可以在较短的时间内找到最大功率点，但其缺点是其迭代速度较慢，不适用于功率变化较快的系统。

2. 全局定位（Global Maximum Power Point , GMPP）算法GMPP算法是一种基于搜索的MPPT算法，其原理是基于整个工作范围内最大功率点的特点，通过搜索寻找全局最大功率点。

具体步骤如下：首先检测输入电压和电流，并计算对应的输入功率；然后增加或减少输入功率，再次测量电流和功率，并计算新的输入功率；通过比较两次输入功率的大小，选择功率较大的一侧作为新的搜索方向，不断迭代，直到找到全局最大功率点。

GMPP算法的优点是可以找到全局最大功率点，适用于功率变化较快的系统，但其缺点是速度较慢，对计算资源要求较高。

3. 增量（Incremental Conductance, INC）算法INC算法是一种基于导数变化的MPPT算法，其原理是通过计算导数的变化来确定最大功率点。

Mysql和Postgresql（PGSQL）对⽐PostgreSQL与MySQL⽐较使⽤太⼴泛了，以⾄于我不得不将⼀些应⽤从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为标准，并且以Mysql 作为抽象基础的，但是具体使⽤过程中，发现Mysql 有很多问题，所以都迁移到postgresql上了，转⼀个Mysql 和Postgresql 对⽐的⽂章：PostgreSQL由于是类似Oracle的多进程框架，所以能⽀持⾼并发的应⽤场景，这点与Oracle数据库很像，所以把Oracle DBA转到PostgreSQL数据库上是⽐较容易的，毕竟PostgreSQL数据库与Oracle数据库很相似。

同时，PostgreSQL数据库的源代码要⽐MySQL数据库的源代码更容易读懂，如果团队的C语⾔能⼒⽐较强的知，就能在PostgreSQL数据库上做开发，⽐⽅说实现类似greenplum的系统，这样也能与现在的分布式趋势接轨。

为了说明PostgreSQL的功能，我下⾯简要对⽐⼀下PostgreSQL数据库与MySQL数据库之间的差异：我们先借助Jametong翻译的"从Oracle迁移到Mysql之前必须知道的50件事"，看⼀看如何把Oracle转到MySQL中的困难：50 things to know before migrating Oracle to MySQLby Baron Schwartz,Translated by Jametong1. 对⼦查询的优化表现不佳.2. 对复杂查询的处理较弱3. 查询优化器不够成熟4. 性能优化⼯具与度量信息不⾜5. 审计功能相对较弱6. 安全功能不成熟,甚⾄可以说很粗糙.没有⽤户组与⾓⾊的概念,没有回收权限的功能(仅仅可以授予权限).当⼀个⽤户从不同的主机/⽹络以同样地⽤户名/密码登录之后,可能被当作完全不同的⽤户来处理.没有类似于Oracle的内置的加密功能.7. ⾝份验证功能是完全内置的.不⽀持LDAP,Active Directory以及其它类似的外部⾝份验证功能.8. Mysql Cluster可能与你的想象有较⼤差异.9. 存储过程与触发器的功能有限.10. 垂直扩展性较弱.11. 不⽀持MPP(⼤规模并⾏处理).12. ⽀持SMP(对称多处理器),但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时,Mysql的扩展性表现较差.13. 对于时间、⽇期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型.14. 可⽤来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语⾔功能较弱.15. 没有基于回滚(roll-back)的恢复功能,只有前滚(roll-forward)的恢复功能.16. 不⽀持快照功能.17. 不⽀持数据库链(database link).有⼀种叫做Federated的存储引擎可以作为⼀个中转将查询语句传递到远程服务器的⼀个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多.18. 数据完整性检查⾮常薄弱,即使是基本的完整性约束，也往往不能执⾏。

starroks和mysql语法StarRocks（之前被称为Apache Doris）是一个MPP（大规模并行处理）架构的快速、高并发、高性能的开源分析型数据库。

而MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统。

虽然StarRocks和MySQL都是数据库管理系统，但它们的语法和特性有很大的不同。

以下是StarRocks和MySQL的一些关键差异：1. 架构:StarRocks: 是MPP架构，设计用于分布式计算，特别是在大数据环境下。

它使用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据，并使用多线程和并行处理来加速查询。

MySQL: 是传统的关系型数据库管理系统，单节点或主从复制架构。

2. 查询语法:StarRocks: 通常使用类似于SQL的查询语言，但有一些特定的优化和扩展。

例如，它支持一些专为大数据设计的特性，如近似查询和窗口函数。

MySQL: 遵循标准的SQL语法，包括SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句。

3. 性能特性:StarRocks: 针对快速查询和高并发性进行了优化。

它旨在提供低延迟的实时分析能力。

MySQL: 在标准应用中提供良好的性能，但在大数据或实时分析方面可能不如StarRocks。

4. 扩展性和容错性:StarRocks: 设计用于分布式环境，因此具有良好的扩展性和容错性。

数据可以分布到多个节点上，如果某个节点失败，其他节点可以继续提供服务。

MySQL: 在某些配置中提供主从复制功能，但通常不具备StarRocks那样的分布式能力。

5. 用途:StarRocks: 主要用于大数据环境下的实时分析，如报表、数据挖掘等。

MySQL: 广泛用于Web应用程序、电子商务网站、中小型应用程序等。

6. 成本:StarRocks: 作为开源项目，其成本相对较低，但可能需要额外的资源进行配置和优化。

MySQL: 既有免费的社区版本，也有企业版本，提供额外的特性和支持。

MPP数据库在中国移动大数据应用中的前景分析田雯;刘倩;孙红恩【摘要】随着云计算、大数据应用的迅猛发展,中国移动IT系统的数据量呈现爆炸式的增长,而传统的以小型机架构为主的数据库系统在存储和分析能力等方面开始出现瓶颈,且造价高昂,因此中国移动对MPP数据库的应用需求量大幅增加.本文通过对MPP数据库在中国移动的现网使用情况、产品技术优劣及适用场景的分析,来探讨MPP数据库在中国移动大数据应用中的发展前景.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2017(030)003【总页数】5页(P87-91)【关键词】大数据技术;MPP数据库;share-nothing架构应用【作者】田雯;刘倩;孙红恩【作者单位】中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080;中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080【正文语种】中文【中图分类】TN929.5由阿里巴巴造出的“去IOE”概念在IT圈已经迅速火热起来，中国移动也跟随浪潮掀起了“去IOE”的运动。

“去IOE”即去掉造价高昂的IBM小型机、Oracle 数据库和EMC存储设备，代之以廉价的国产化、开源化的软硬件系统，实质就是以“分布式+开源”的架构替换传统的“集中式+封闭”架构，是系统云化的重要组成部分。

而实现“去IOE”之路，就必须要借助云计算、大数据等新型技术。

研究机构Gartner对于“大数据”（Big Data）给出的定义是“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。

大数据具有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）四大特点，简称“4V”特征。

而大数据技术则是对大容量、高周转率、高可变性的信息资产的管理，它要求经济实惠的、创新的信息处理形式以提升洞察力和决策水平。

目前主流的大数据技术主要包括分布式数据库（Massively Parallel Processing大规模并行处理，MPP数据库）、Hadoop平台、NoSQL和NewSQL技术等。

大数据数据库及其分类胡经国本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。

本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。

一、大数据生态1、大数据生态的概念大数据生态圈技术，或称大数据技术生态圈，简称大数据生态（Big Data Ecology），由多领域、众多的大数据技术构成。

详见大数据全景图，其通称大数据（产业）生态图（Big Data Landscape）。

下图为大数据全景图3.0版（Big Data Landscape，Version 3.0）。

虽然大数据行业在不断发生巨变，然而目前这张图应该还算是比较新的。

由大数据生态图（上图）可知，大数据生态系统包括基础设施（Infrastruction）、分析（Analytics）、应用（Applications）三大领域，以及交互基础设施/分析（Cross-Infrastruction/Analytics）、开源（Open Source）、数据源（Data Sources）和应用程序接口（APIs）等几大部分。

另外，由大数据生态系统图（下图）可知，大数据生态系包括大数据收集、大数据管理和大数据应用三大领域。

其中，大数据收集包括数据采集、数据源等；大数据管理包括数据仓库、数据平台等；大数据应用包括数据挖掘、商业智能、数据可视化、垂直化应用、行业化应用等。

2、大数据生态系统的关键部分Hadoop似乎已经奠定了它作为整个大数据生态系统的关键部分。

Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架。

它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。

3、从大数据数据库说起分析工具领域变得异常活跃。

数据应用领域正如预测的一样逐渐成为重心。

一些类别，如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL）和社交数据分析，正日趋成熟。

在上述大数据技术众多领域当中，我门先从大数据数据库说起吧。

二、传统与新型数据库及其主要区别从大的角度讲，可以简单地将数据库分为两类：1、传统SMP架构的数据库传统SMP架构的数据库，主要是指传统的关系型数据库，例如DB2，Postgrel，MySQL等。

实时数据库与时序数据库的对比分析（一）引言概述：实时数据库和时序数据库是两种常见的数据库类型，它们在数据存储和处理方面有着不同的优势和应用场景。

本文将通过对实时数据库和时序数据库的功能、数据模型、应用场景、性能和扩展性等方面进行对比分析，帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的数据库类型。

一、功能对比1. 实时数据库的功能：- 支持多用户同时访问和操作数据- 提供实时和动态的数据更新和查询能力- 支持复杂的查询和事务处理- 支持数据的持久化和故障恢复2. 时序数据库的功能：- 提供高效的存储和查询时序数据的能力- 支持对时序数据的快速插入、更新和删除操作- 提供时序数据的压缩和聚合功能- 支持时序数据的版本管理和时间序列索引二、数据模型对比1. 实时数据库的数据模型：- 基于关系模型，采用表格形式组织数据- 支持复杂的数据关系和约束- 使用 SQL 或类似的查询语言进行数据操作2. 时序数据库的数据模型：- 基于时序模型，将数据组织成时间序列- 数据按时间顺序存储，每个时间点对应一个数值 - 支持时间范围和时间间隔的查询和聚合操作三、应用场景对比1. 实时数据库的应用场景：- 电子商务和在线交易系统- 物联网和工业自动化系统- 实时监控和数据分析系统2. 时序数据库的应用场景：- 传感器数据采集和监控系统- 日志分析和系统性能监控- 时间序列数据的存储和分析四、性能对比1. 实时数据库的性能特点：- 支持高并发和实时数据处理- 提供较低的读写延迟和高吞吐量- 处理大规模数据的存储和查询操作- 支持水平和垂直扩展2. 时序数据库的性能特点：- 高效的时序数据存储和查询- 提供快速的数据插入和更新能力- 支持时间序列数据的压缩和聚合- 高性能的时间范围和时间间隔查询五、扩展性对比1. 实时数据库的扩展性：- 可以通过集群部署实现横向扩展- 支持分布式数据和查询处理- 提供数据分片和分区功能2. 时序数据库的扩展性：- 支持海量时序数据的存储和处理- 提供数据的分区和分片功能- 可以通过分布式部署实现横向扩展总结：实时数据库和时序数据库在功能、数据模型、应用场景、性能和扩展性等方面有着不同的特点和优势。