Vertica（二）典型特征

Vertica基于支持大规模并行计算，同时采用列式存储、数据压缩、以及基于查询时的PROJECTIONS优化等方式，保证了大数据量下的快速分析。在支持数据快速分析的基础上，通过为装载数据和分析数据存储分离的方式，支持数据实时的插入、更新和删除等操作，与IMPALA相比，为使用人员提供了更高的灵活性。以下记录下其典型特征：

1、集群化部署：

集群支持横向扩展，提供更高的可靠性和计算能力。按官方建议，当集群规模小于120为普通集群，所有节点为对称节点，承载相同功能（备用节点等除外）；当集群规模超过120后，需要设置专用的控制节点。

2、部署方式

Vertica支持基于企业级部署和EON MODE两种部署方式，前者数据分别存放在集群的各个节点，后者则采用集中共享的方式，存储数据。

EON MODE

两者的主要优缺点见下表：

3、列式存储

这个概念已经众所周知，但是在实际开发使用中，大家会经常犯一个错误，就是把列式数据库用作行式存储的数据库，导致性能优势没有发挥出来。

一个基本要求就是，只访问所需要的列。

4、数据存储管理

对于大表和小表，采用不同的存储方式，大表采用分段存储在不同的节点，小表则采用复制的方式，每个节点存储相同的数据。

分段是指跨群集节点组织和分发数据，以便实现快速数据清除和提升查询性能。分段的目的是使数据在多个数据库节点上均匀分布，以便所有节点均参与查询执行。对于关联的模型，可以指定的相同的分布字段，保证相同键值数据分布在同一节点。

5、事务支持

作为一个MPP数据，支持读提交和序列读两种事务模式，可以拿来兼做OLTP数据库的部分功能了。

当然，还有其它特征，如数据在具体存储，支持对数据进行编码和压缩；提供了PROJECTIONS的机制，类似于ORACLE的物化视图，在查询时自动进行查询重写优化性能等等。