数据访问加速

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LINQ 数据访问之学习参考资料

Greenplum外部表加速数据加载 Greenplum数据库凭借其并行数据流引擎，可以直接通过SQL语句操控外部表数据，实现高效的数据加载。数据加载过程完全并行，充分利用Segment主机、gpfdist进程以及Master主机的协同工作。高速网络连接（如千兆以太网）进一步提升了数据传输效率。 数据加载流程 ETL服务器：将待加载数据文件存储于内部网络中。 外部表：Greenplum数据库中的外部表定义了数据文件的格式和位置。 gpfdist进程：运行在Segment主机上，负责读取外部数据文件并将数据流传输到Greenplum数据库。 Segment主机：并行接收数据流并进行处理。 Master主机：协调整个数据加载过程。 优势 高速并行加载：充分利用Greenplum架构的并行处理能力，实现高效数据加载。 灵活数据源支持：支持多种外部数据源，包括本地文件系统、HDFS、Amazon S3等。 简化数据处理流程：直接通过SQL操作外部表数据，无需额外的数据转换步骤。

ambari-2.7.5 编译依赖四个大包，下载速度较慢，建议提前下载： hbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz hadoop-3.1.1.3.1.4.0-315.tar.gz grafana-6.4.2.linux-amd64.tar.gz phoenix-5.0.0.3.1.4.0-315.tar.gz

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

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数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

在数据库中，通过索引来提高搜索速度。但传统索引仅适用于数字或短文本字段。如果需要在长文本字段中搜索，更新索引将耗费大量时间。全文索引为长文本字段提供了一种高效的搜索方式，极大提升搜索速度。

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