數據越來越多，傳統的關系型數據庫支撐不了，分布式數據倉庫又非常貴。幾十億、幾百億、甚至幾千億的數據量，如何才能高效的分析？
mdrill是由阿里媽媽開源的一套數據的軟件，針對TB級數據量，能夠僅用10臺機器，達到秒級響應，數據能實時導入,可以對任意的維度進行組合與過濾。
mdrill作為數據在線分析處理軟件，可以在幾秒到幾十秒的時間，分析百億級別的任意組合維度的數據。
在阿里10臺機器完成每日30億的數據存儲，其中10億為實時的數據導入，20億為離線導入。目前集群的總存儲3200多億80~400維度的數據。
mdrill的特性
1.滿足大數據查詢需求：adhoc每天的數據量為30億條，隨著日積月累，數據會越來越大，mdrill采用列存儲，索引，分布式技術，適當的分區等滿足用戶對數據的實時在線分析的需求。
2.支持增量更新：離線形式的mdrill數據支持按照分區方式的增量更新。
3.支持實時數據導入：在僅有10臺機器的情況下，支持每天10億級別（高峰每小時2億）的實時導入。
4.響應時間快：列存儲、倒排索引、高效的數據壓縮、內存計算，各種緩存、分區、分布式處理等等這些技術，使得mdrill可以僅在幾秒到幾十秒的時間分析百億級別的數據。
5.低成本：目前在阿里adhoc僅僅使用10臺48G內存的PC機，但確存儲了超過千億規模的數據。
6.全文檢索模式：在mdrill的全文檢索模式數據可以直接存儲在hdfs中，并且以每天160億*70維度的數據增量提供全文檢索服務（注：該模式下不能進行統計，只能進行關鍵詞匹配查詢數據明細）
mdrill的定位
大數據
要數據量大，幾十億上百億。
還要省錢，普通PC就能搞定。
多維分析
要任意維度組合與過濾
還要對任意指標進行統計和排序
即席查詢
要查詢快，秒級響應。
還要數據快，數據分鐘級延遲。
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