DIY旋翼机之总体设计的几个难点问题，内含解决方案DIY旋翼机之总体设计的几个难点问题，内含解决方案轻航家百家号作者 | 中国旋翼机网站综合整理旋翼机又称自转旋翼飞行器，是一种以自转旋翼作为升力面、螺旋桨推/拉力为前进动力的旋翼类飞行器。旋翼机的旋翼依靠前方来流吹动始终处于自转状态，因而一旦发动机空中停车，可以直接依靠旋翼自转着陆，而直升机旋翼还需要一个转入自转的过程，所以旋翼机没有直升机的低速回避区，安全性更好。旋翼机由于其旋翼自转，没有自发动机至旋翼的减速和传动装置，也不需要平衡旋翼反扭矩的尾桨，因而结构大大简化。现代自转旋翼飞行器采用旋翼预转技术，起飞前通过简单传动装置将旋翼预先驱转，然后通过离合器切断传动链路后起飞，使得它可以跳跃式或超短距起飞（起飞距离0～30m）；自转旋翼飞行器降落时，通过操纵旋翼锥体后倾，可实现点式着陆，不需要专用机场。因而近十几年来，旋翼机再次成为航空领域关注的热点。一、总体参数、布局及飞行性能参数确定　旋翼机总体设计参数包括总重Gw、使用载荷Guse、旋翼半径R、旋翼桨尖速度ΩR、旋翼桨叶弦长b、桨盘载荷p、旋翼实度σ、功率载荷q、螺旋桨桨叶半径Rp和螺旋桨桨尖速度ωRp等。根据对已有旋翼机参数的归纳总结，目前使用中的旋翼机大多是小型或轻型的，重量比（空机与总重之比）约0.6。设计任务可以确定总重Gw，也可以确定使用载荷Guse，知道二者之一，便可以求出另一者。为了拥有好的性能，例如停车下降率约为5m/s，一般要求功率载荷q小于4.5kg/hp （59.2N/kw）,桨盘载荷p小于12kg/m2 。桨叶片数k可以参考直升机方法确定，目前大多旋翼机采用两片桨叶，安装在跷跷板式桨毂上。典型两片桨叶旋翼，取实度σ为0.034～0.040。如果实度取稍大值，则桨叶挥舞增加，性能改善不多，故一般都取偏小值。由式（1）可以确定旋翼桨叶弦长b， 若需要跳飞，预转旋翼桨尖速度要增大至1.5倍左右。螺旋桨直径根据发动机转速来确定，大的直径对爬升率和低速推力很重要，但是如果取得过大，则全机尺寸高，停放不易。螺旋桨一般与发动机输出轴直接连接，所以螺旋桨转速rpm就是发动机轴转速，螺旋桨桨尖速度ωRp和旋翼机前飞速度的合速度一般不超过声速的90%，目前常用的旋翼机螺旋桨桨尖速度（ωRp）max ≤290m/s。知道发动机转速后，即可确定螺旋桨桨叶直径。轻小型旋翼机总距角θ一般是固定的，中大型旋翼机的θ也不用经常操纵。θ增加，则最小飞行速度减小，最大飞行速度增加，可用功率增加，但预转较费力。2.性能总体参数与气动、动力学、结构重量、噪声及操稳特性等有密切关系。选取这些参数很繁杂，甚至相互矛盾，如果条件具备，旋翼机也可以像直升机总体参数优化设计一样来优化各参数。旋翼机桨盘载荷p对前飞最大速度Vmax影响很小，但对最小速度Vmin影响很大,p减小，Vmin减小，经济速度、有利速度增大。功率载荷q对 Vmin影响较小，对Vmax等影响很大，q减小，Vmax增加，不影响最大航程。实度σ减小，Vmax随之减小，低速段需用功率也减小，所以可用功率增加；增大σ对跳飞有利，对预转速度rpm要求较低。3. 布局与部件旋翼机的最基本的部件是机身、发动机、旋翼系统、螺旋桨、尾面以及起落架。为了改善性能，如提高飞行速度等，还可以选择机翼等部件。机身是所有其他部件的连接件，结构可以是焊接管、金属片、复合材料、单管栓接或混合结构方式，最大强度重量比的机身是碳纤维材料或焊接管结构。发动机在飞行中提供独立于旋翼系统的前飞动力，在地面则可以提供旋翼桨叶预转的动力。随着旋翼机的发展，可用于旋翼机的发动机种类也越来越多。车用、船用、航空发动机都可以用于以娱乐、体育爱好为目的研制的旋翼机，而需要取得适航证的旋翼机必须安装权威管理机构认证的发动机。发动机可以是活塞式也可以是涡轮式。旋翼系统主要给旋翼机提供升力和操纵，常用的是全铰接式、半刚性跷跷板式。因不需反扭矩装置，现代旋翼机的主要型式是单一的旋翼。目前旋翼机惯用2片或3片桨叶，广泛应用于直升机的负扭度桨叶对旋翼机来讲，并没有多大优势，所以旋翼机上常用无扭转或正扭转桨叶。个人自制的小型旋翼机常常使用可以连同桨毂桨叶一起扳动倾转的旋翼系统，也可以使用带总距操纵来改变旋翼桨叶俯仰角的旋翼系统。如果桨叶带总距操纵且具有足够的惯量，旋翼机跳飞就有可能实现。旋翼机的螺旋桨可以是拉进式也可以是推进式，也就是说，螺旋桨可以安装在机身头部，也可以安装在尾部。早期的旋翼机是由螺旋桨拉进式固定翼飞机改装而成，用旋翼替代固定机翼或者固定机翼与旋翼复合使用。推进式布局避免了方向舵和平尾位于螺旋桨滑流中，具有更好的操纵性，飞行员也有更好的视野。但是在总体设计中应该充分考虑推进式布局中，由于受机身影响，螺旋桨的工作效率有所降低。和定翼飞机一样，旋翼机尾平面包括垂尾和平尾，提供俯仰和偏航轴向的稳定和操纵。有一些旋翼机，特别是封闭式驾驶舱的旋翼机，航向稳定性很低，为了补偿航向稳定性，安装垂尾是必要的。由于垂尾面积受旋翼桨叶倾转边界和着陆俯仰角度的限制，所以许多旋翼机设计安装了多片垂直安定面和方向舵。如果采用推进式螺旋桨布局，处于螺旋桨滑流中的平尾和垂尾利用效率会更高，特别是在旋翼机起飞和着陆飞行速度比较低的时候。起落架使旋翼机在地面具有机动性。早期的旋翼机一般采用后三点式起落架布局，现今的旋翼机大都采用前三点式起落架布局。旋翼机可以选装机翼，这样就可以实现短距离起飞和以飞机速度巡航，例如Cartercopter旋翼机。采用这类布局，在前飞时，机翼会承担旋翼机绝大多数载荷，旋翼也就被卸载了。如果此时发生发动机停车，旋翼不具有安全着陆的能量，必须相对旋翼机所处的飞行状态采取相应的措施，设法让旋翼尽快进入自转状态。二、 纵向稳定性旋翼机的纵向稳定性问题，尤其是飞行员诱发振荡(PIO， Pilot Induced Oscillation)问题和推力过大（PPO, Power Push Over）问题是飞行员最关注的问题。PPO问题实质上是指遭遇突风，旋翼机的旋翼升力突然被卸载，旋翼机的螺旋桨推力仍然保持，造成的低头力矩相对过大，旋翼机发生前翻的严重飞行事故。旋翼机纵向稳定性和螺旋桨推力线（本文主要研究推进式布局螺旋桨）与重心相对位置有重要关系。旋翼机稳定与否，取决于螺旋桨推力线的高度。旋翼机的纵向运动可用五个参数描述：空速、机身迎角、俯仰角度、俯仰角速度和旋翼转速，其中最重要的是迎角。旋翼机的纵向俯仰运动取决于螺旋桨推力、平尾力（升力和阻力）、机身阻力和旋翼拉力（升力和阻力）。假如先不考虑平尾气动力，在两种重心设计状态下旋翼机要保持平衡，旋翼拉力力矩必须要和螺旋桨推力力矩组成相反力矩。综上可知：无平尾低重心旋翼机纵向静不稳定，在PPO问题上是极其危险的，有风和高速状态下不能飞，这种布局不可取；带平尾低重心旋翼机（目前大多轻小型旋翼机的类型）布局要求平尾面积足够大，翼型气动效能好，最好是处在螺旋桨的滑流里；带平尾高重心旋翼机布局最好，不易产生PIO问题，更不会产生PPO问题。总之，在总体布局设计时应该考虑到：推力螺旋桨布局优点多，视野好，低速时增加尾面效率，但重心靠后，旋翼高；垂尾应该在螺旋桨尾流中，低速效果好，前飞中来流不被机身阻挡；保证在螺旋桨停转时仍有足够的气动效能；桨毂采用下挂式，使各片桨叶的重心连线过铰心，对中心铰旋翼，无俯仰阻尼，应该有平尾；侧翻角要大，因为侧风中着陆时常有侧倾，主轮应该在空机重心之后，前轮尽可能放前。三、自转旋翼特性自转旋翼是旋翼机的典型特征。旋翼机的旋翼气动原理与直升机的相似，所以可将分析直升机旋翼气动特性的方法，根据旋翼机的特点进行修改后用来分析旋翼机。当整个桨盘起阻碍作用的气动合力等于起驱动作用的气动合力时，旋翼便处于稳定自转状态，这也是旋翼机的定常工作状态。叶素相对气流的切向速度UT、垂向速度UP和径向速度UR分别为： 　UT=vxsinψ+vYcosψ （3）　UP=(-vxcosψ+vYsinψ)sinβ+（vz-vi）cosβ　（4） UR=(-vxcosψ+vYsinψ)cosβ+（vz-vi）sinβ　（5）其中vx、vy、vz分别为来流速度在X、Y、Z三个轴方向的分量，vi为旋翼诱导速度，β和ψ分别为桨叶挥舞角和方位角。通过引入动态入流到叶素理论，并应用数值积分的方法，建立数学模型计算单片桨叶的升力和阻力，然后按坐标分解，积分求出桨轴坐标系中的桨毂力和力矩。 为了计算旋翼自转时的稳定转速，需求解非线性方程。旋翼机定常飞行时，螺旋桨推力（靠操纵发动机油门控制）、旋翼纵向和横向周期变距（操纵驾驶杆）、垂尾舵面（操纵脚蹬）是操纵量，总距在旋翼机起飞后一般是不操纵的。所以要使旋翼机做定常飞行，必须通过输入操纵量，让旋翼垂直向上的桨毂力等于重力的同时，并使旋翼处于稳定自转状态。如果设计要求旋翼机具有跳飞性能，则从总体设计阶段开始就要对旋翼系统，特别是桨叶进行相关设计，不能只选择现有旋翼或直升机上所使用的旋翼。旋翼桨叶翼型要选择阻力系数小、升力系数大的，以便于预旋转到高转速，并且具有较大的转动惯量和较低的桨盘载荷，最好要加桨尖配重。四、结束语旋翼机总体设计阶段主要完成如下工作：首先确定旋翼机的主要功能和用途，然后分析旋翼机的参数特性，和现有旋翼机比较性能，再选择发动机、气动布局、结构形式并画出设计图，最后计算各性能等。设计过程中必须要进行一些必要的结构分析，而且上述工作之间很多都是相辅相成的，进程是并行的，需要不断修改和反复。旋翼机总体设计中除了上述几个较重要的问题外，像发动机通过离合器预旋转旋翼的传动系统设计，跳飞特性及旋翼机操纵性和稳定性分析等问题也是需要研究的工作内容。飞行器设计不可不看的几个图表网友设计的旋翼机模型本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。轻航家百家号最近更新：简介:实现飞行梦想，从现在开始。相关文章几个『最后一公里』的解决方案几个『最后一公里』的解决方案果库百家号漫漫上班路，多少年轻人起早贪黑、披星戴月地赶公交、转地铁再赶公交，方能在迟到前的最后一分钟冲刺进公司大门，你的洪荒之力就是被通勤路上最后一公里耗尽的。如果你刚刚奔上小康，买了一辆车，恐怕身在北上广你也难逃「坐在车上干着急」的状况。无语问苍天，交通为啥这么堵？与其艾特有关部门，还不如自己动动脑筋，找些实用又便捷的短途代步工具，飞一般的感觉，谁用谁知道。那么这最后一公里除了满大街却没几辆轮到自己用的共享单车外，还可以依靠哪些代步工具解决呢？推荐一：折叠自行车自行车，大部分人都会骑，但如果是用于通勤，你更应该注意便携性。折叠自行车的重量和大小，都需要重视。一般折叠自行车的重量从 7—15Kg 的都有，而影响重量的重要因素，就是自行车的材质了，高碳钢、铝合金、碳纤维等材质都比较轻，价格递增，可以视自己经济能力而定。另外，与普通自行车一样，折叠款也有单速和变速之分，根据你的路程长短决定。三五公里的距离，单速车完全可以驾驭，但如果是十公里以上的距离，恐怕单速就会吃力一些了，变速则会事半功倍。【KENT 20 寸折叠自行车】KENT 是来自美国的老牌山地车品牌，始于 1900 年，至今一百多年的历史，在美国具有极高的市场占有率，品质优良，性价比很高。特点：采用高档铝合金骨架，20 英寸的大小，整车的重量大约 13 Kg，配合 6 档变速系统，即便是远距离的代步也能满足，实用性较强。【DAHON 16 寸折叠自行车】DAHON 总部位于洛杉矶，是由美籍华人韩德玮创立的品牌，做折叠自行车起家，国内也有专门的工厂生产。特点：DAHON 的这款自行车采用了高碳钢材质的骨架，重量相对轻便，全重为 13Kg，16 寸的大小不占空间，非常便携，U 型的车架设计，也很好骑。整个车身长 1.33m，适合 1.2m—1.65m 的人，比较建议女生骑这款。不过它应付短途骑行还可以，长距离就比较吃力。推荐二：智能平衡车曾经常看到街上有人踩着它飘过，很羡慕吧。不过最近多个城市出台了平衡车的管理条例，不允许上公路了，要是想用它来代步，更适合用于大型的校园或园区内部。说起来平衡车不算是个新鲜玩意儿，它又叫「体感车」，市面上主要有独轮和两轮的款式，内置陀螺仪和传感器来完成保持平衡以及加速等功能。你在选购的时候，以下两个方面要注意一下：1、电池续航：毕竟你也不希望从骑着它走变成扛着它走。对于平衡车的电池续航，通常用距离来计算，从 10km—30km 都有，这个与电池的容量，也许还有你的体重有很大关系。2、时速：时速也从 15—30 km/h 不等，也与体重也有关，为了安全，最好不要用最高时速行驶。剩下的，就看它的智能功能了，比如手机 App 控制，策划路径、改变速度等功能，看个人是否实用吧。【小米 九号平衡车】在年轻人中，这曾经是风靡一时的智能玩具了，双轮设计更平稳，号称 3 分钟就可以学会。续航里程达到 22km，最高时速 16km/h，也能轻松爬上 15° 的斜坡，通过中间的遥控杆，用双腿控制方向。另外，它真的可以当做玩具，蓝牙连接手机，变身遥控车，还带酷炫的霓虹灯。推荐三：踩滑板如果是零基础的人学滑板，其实是有一点难度的，不过你在这个过程中既可以锻炼身体，还能 get 一项撩妹技能，也是很划算的选择。关键滑板相对其他代步工具，也是相对便携的，带着它上班负担不会太大。而想要选择一块适合入门者的好滑板，需要先了解滑板的结构：1、板面：顾名思义，其实就是板子的主体部分，尺寸大小不一。通常根据个人脚的大小来决定，脚小则选小板，脚大可以选大板。另外，板子尺寸越大，重量越重，也就越稳固，小板子则更轻快，也更灵活，这就可以根据个人喜好来选择了。对于初学者来说，大一点、长一点的板子会更容易上手。除了尺寸，关于板面你还可以了解一下这些：①材质：板面的材质以木质的为主，其中枫木是首选。②脚窝：也就是侧面看，板面中间向下的凹度，初学者比较适合浅脚窝的，更容易掌控。2、桥：它是滑板上的重要组件，它与轴承将轮子固定在板面上。它的尺寸由板面尺寸和轮子大小决定，轮子越大则桥越高。新手比较推荐低桥，毕竟离地面低，貌似摔得没那么疼。3、轮子：轮子有大小和软硬之分，轮子越大速度越快，而且也比较适合粗糙路面。而软轮回弹性比较好，则可以应付多种路面。4、轴承：它与轮子组合在一起，通过桥安装在板面上，一般来说是由钢制的，也有部分陶瓷的轴承，好的钢材会延长轴承的寿命。5、砂纸：增加摩擦力，起到防滑作用。不过它怕水，所以没事儿不要在雨天或者水洼里滑滑板耍帅。再说滑板的类型：比如鱼板、长板、双翘板等。鱼板十分形象地反映了这块板子的形状，它又分大鱼板和小鱼板，小鱼板小巧轻便，甚至有的可以装进包里，而且相对便宜，适合儿童和女性初学者。大鱼板跟小鱼板区别不大，主要是体型上的差异。长板价格稍微贵一些，体型较长，在各种滑板中属于速度很快的，很多初学者选择了长板，较大的板面更稳固，带来更多安全感，也很容易学会。双翘板则比较适合练习动作技巧，如果想练就一身花哨的撩妹技巧，可以选择双翘。【allrover八轮滑板】allrover 是来自台湾的原创设计团队，推出的第一代滑板产品就是这款 Stair-Rover 八轮滑板。创新采用八轮设计，8 个 60mm 的超高弹轮胎，有效提升滑板的稳定性。铝合金桥架和 V 字型的延伸轮架，使轮子随着地形起伏，缓冲来自地面的冲击，不管是盲道砖还是石头路，都能平稳滑行。配合强韧有弹性的龙骨结构，踩在滑板上顺势下楼梯也毫无难度。推荐理由：既有鱼板的轻巧也有长板的平稳，安全稳定，即便是新手，10 分钟也能做到独立滑行。枫木板面，把手的设计方便携带，作为通勤代步很是方便。而且利用率高，从入门可以一直用到高阶，如果突然对滑板技巧感兴趣了，它也能满足你练习花哨动作的需求，享受滑板乐趣，也符合设计师的初衷了。和平衡车一样，还有一点需要注意，有些城市可能会有限制滑板上公路的规定，你需要提前了解清楚。其次，还是要做好保护措施，以防受伤，尤其是在初学滑板的时候。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。果库百家号最近更新：简介:精英消费指南，理想生活主张作者最新文章相关文章微博: weibo.com/heiyeluren / 公众号：heiyeluren2012
[转]大数据分析的十二个解决方案
当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们需要一种独特技术来应对这种前所未有的挑战。大数据分析迎来大时代全球各行各业的组织机构已经意识到，最准确的商务决策来自于事实，而不是凭空臆想。这也就意味着，他们需要在内部交易系统的历史信息之外，采用基于数据分析的决策模型和技术支持。互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。极具挑战性的是，传统的数据库部署不能处理数TB数据，也不能很好的支持高级别的数据分析。在过去十几年中，大规模并行处理（MPP）平台和列存储数据库开启了新一轮数据分析史上的革命。而且近年来技术不断发展，我们开始看到，技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。更为重要的是，开始逐步出现了处理半结构化和非结构化信息的NoSQL等平台。大数据分析迎来大时代本文中，我们将向大家介绍迄今为止，包括EMC的Greenplum、Hadoop和MapReduce等提供大数据分析的产品。此外，惠普前段时间收购实时分析平台Vertica、IBM独立的基于DB2智能分析系统和Netezza的相关产品。当然，也有微软的Parallel Data Warehouse、SAP旗下公司Sybase的Sybase IQ数据仓库分析工具等。下面，就让我们来了解业界大数据分析的这十二大产品：1.模块化EMC Appliance处理多种数据类型2010年EMC收购了Greenplum，随后，利用EMC自身存储硬件和支持复制与备份功能的Greenplum大规模并行处理（MPP）数据库，推出了EMC Greenplum Data Computing Appliance (DCA)。通过与SAS和MapR等合作伙伴，DCA扩大了对Greenplum的数据库支持 。支持大数据分析的EMC Appliance今年5月，EMC推出了自己的Hadoop软件工具，而且该公司还承诺，今年秋季发布的模块化DCA将支持Greenplum SQL/关系型数据库，Hadoop部署也能在同样的设备上得到支持。借助Hadoop，EMC能够解决诸如网络点击数据、非结构数据等真正大数据分析的困难。模块化的DCA也能够在同样的设备上支持长期保留的高容量的存储模块，从而满足监测需求。2.Hadoop和MapReduce提炼大数据Hadoop是一个开放源码的分布式数据处理系统架构，主要面向存储和处理结构化、半结构化或非结构化、真正意义上的大数据（通常成百上千的TB甚至PB级别数据）应用。网络点击和社交媒体分析应用，正在极大地推动应用需求。Hadoop提供的MapReduce（和其他一些环境）是处理大数据集理想解决方案。MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题，将它们分配到成百上千个处理节点之上，然后将结果汇集到一个小数据集当中，从而更容易分析得出最后的结果。MapReduce结构图Hadoop可以运行在低成本的硬件产品之上，通过扩展可以成为商业存储和数据分析的替代方案。它已经成为很多互联网巨头，比如AOL、eHarmony（美国在线约会网站）、易趣、Facebook、Twitter和Netflix大数据分析的主要解决方案。也有更多传统的巨头公司比如摩根大通银行，也正在考虑采用这一解决方案。3.惠普Vertica电子商务分析今年二月被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。相比传统的关系数据库，更低的维护和运营成本，就可以获得更快速的部署、运行和维护。该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HP Vertica。通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、 Groupon）分析处理的数据达到PB级。惠普Vertica实时分析平台其实，早在惠普收购之前，Vertica就推出有包括内存、闪存快速分析等一系列创新产品。它是首个新增Hadoop链接支持客户管理关系型数据的产品之一，也是首个基于云部署风险的产品平台之一。目前，Vertica支持惠普的云服务自动化解决方案。4.IBM提供运维和分析数据仓库去年，IBM推出了基于DB2的Smart Analytic System（图中左侧），那么它为何还要收购另外的Netezza方案平台呢？因为前者是具备高扩展性企业数据仓库的平台，可以支持成千上万的用户和各类应用操作。比如，呼叫中心通常拥有大量的雇员需要快速回拨客户的历史通话记录。Smart Analytic System提供了整合信息的DB2数据库，预配置Cognos BI软件模块，可以在IBM Power System（RISC或者X86架构）上运行。Smart Analytic System及NetezzaNetezza致力于为数字化营销公司、电信、和其他挖掘成百上千TB甚至PB级别数据的公司，提供高可扩展分析应用的解决方案。IBM的Netezza TwinFin数据仓库设备，支持大规模并行处理，可以在一天时间内部署完毕。Netezza支持多种语言和方式进行数据库分析，其中包括Java、C、C++、Python和MapReduce。与此同时，它还支持如SAS，IBM SPSS使用的矩阵操作方法和R编程语言。IBM Netezza最近增加了一个高容量长期存档设备以满足更多要求。5.Infobright减少DBA工作量和查询时间Infobright列存储数据库，旨在为数十TB级别数据提供各类分析服务。而这一块也正是甲骨文和微软SQL Server的核心市场之一。InfoBright还表示，建立在MySQL基础之上的数据库也提供了另外一种选择，它专门针对分析应用、低成本简化劳动力工作、交付高性能的服务进行设计。列存储数据库能够自动创建索引，而且无需进行数据分区和DBA调整。相比传统数据库，它可以减少90%的人工工作量，而且由 于其采用高数据压缩，在数据库许可和存储等方面的开支也可以减少一半。Knowledge Grid查询引擎InfoBright最新的4.0版本产品，新增了一个DomainExpert的功能。企业用户可以借此忽略不断重复的那些数据，比如邮箱地址 、URL和IP地址。与此同时，公司还可以增加与呼叫记录、业务交易或者地理位置信息相关的数据。Kowledge Grid查询引擎则可以帮助过滤那些静态数据而只关注那些变化的数据。也就是说，它可以帮助节省数据查询的时间，因为那些无关的数据无需进行解压缩和筛选。6.Kognitio提供三倍速度和虚拟多维数据集Kognitio是一家本身不生产硬件产品的数据库厂商，它看到了客户对快速部署的广泛兴趣和市场需求，推出了在惠普、IBM硬件产品上预配置有WX2数据库的Lakes、Rivers和Rapids解决方案。Lakes能够以低成本、10TB数据存储和每个模块48个运算核心提供大容量存储服务。电信或金融服务公司，可以使用这种配置来扫描大量的分支结构的各种信息记录。Rivers则提供了容量和速度之间的平衡，预配置为2.5TB存储容量，它的每个模块拥有48个运算核心。而追求查询性能的Rapids，其预配置提供有96个运算核心，每个模块仅仅为1.5TB。该产品方案主要针对金融公司在算法交易或者其他高性能要求方面的需求。Kognitio基于内存运算的数据仓库和数据分析今年， Kognitio新增了一个虚拟化OLAP风格的Pablo分析引擎。它提供了灵活的、为企业用户进行分析的解决方案。用户可升级选用WX2构建一个虚拟多维数据集。因此，WX2数据库中任何一个维度的数据都可在内存中用于快速分析。这种分析的前端接口是我们常见的Microsoft Excel。7.微软SQL Server新增PDW功能今年年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），一改以往SQL Server部署时间需要花 费两年半时间的历史，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。支持这一产品的包括有合作伙伴惠普的硬件平台。发布之初，虽然微软官网提供有让利折扣，但PDW售价仍超过13000美元/TB（用户和硬件访问量）。SQL Server PDW和很多产品一样，PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，但微软进入这一市场实属“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。目前，微软寄希望于其整体数据库平台在市场上带来的差异化竞争力。这意味着，所有沿袭了基于微软平台的数据和数据管理，将被广泛应用在信息集成领域——Reporting and Analysis Services，而这一切都基于SQL Server数据库。微软在今年10月12日通过推出Apache Hadoop和相关的SQL Azure Hadoop服务，宣布进入大数据领域。Azure服务将在2011年底亮相，而相应的本地配套软件要在明年上半年推出，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。8.甲骨文讲述Engineered Systems的故事甲骨文表示，Exadata（图中左侧）是迄今以来发布的产品中最为成功的产品，自从2008年推出以来，已经拥有超过1000名客户。而engineered system使得甲骨文11g数据库，可以支持基于X86的数据处理和磁盘存储层，其闪存缓存也使得可以实现超快速查询处理。它既可应用在任意事务环境中，也可以应用在数据仓库（但不能同时进行）。Exadata的混合柱状压缩能够实现列存储数据库的某些高效率特点，提供高达10:1的压缩比，而大部分行存储数据库的平均压缩比为4:1。甲骨文在9月通过宣布Oracle SuperCluster（图中右侧），扩展了engineered systems产品家族。它采用了最新的Sun Sparc T-4芯片。SuperCluster支持全机架/半机架配置，而且用户可以在半机架容量基础上进行扩容。满额配置提供有1200个CPU线程，4TB内存，97TB至198TB磁盘存储，8.66TB闪存。甲骨文大数据分析系统设施甲骨文声称，SuperCluster事务处理和数据仓库性能相比传统服务器架构能分别带来10倍和50倍速度提升。但作为一个专有的Unix机器，甲骨文想通过SuperCluster，在面向x86硬件的数据仓库部署迁移大潮中力挽狂澜。甲骨文的Exadata和Exalogic都基于x86架构而且运行Linux系统。在十月召开的Oracle OpenWorld中，甲骨文宣布将新增一个分布式pache Hadoop软件和相关的大数据设备。甲骨文也计划推出一个独立的基于开源BerkeleyDB产品的NoSQL。9.ParAccel大打列存储、MPP和数据库分析组合拳ParAccel是ParAccel Analytic Database（PADB）的开发厂商——提供快速、选择性查询和列存储数据库，并基于大规模并行处理优势特点的产品。该公式表示，其平台支持一系列针对各种复杂、先进应用的工作负载报告和分析。ParAccel大数据解决方案内置的分析算法可以为分析师提供高级数学运算、数据统计、和数据挖掘等各种功能，同时，它还提供一个开放的API，可以扩展数据库的各种数据处理能力和第三方分析应用。Table functions被用来传送和接收第三方和采用C、C++等编写的定制算法的数据结果。ParAccel与Fuzzy Logix——一家提供各种描述统计学、统计实验模拟和模式识别功能库功能的服务商。此外， Table functions还支持MapReduce和广泛应用在金融服务的700多种分析技术。10.Sybase推进IQ列存储数据库SAP旗下的Sybase是列存储数据库管理系统的首批厂商，而且目前仍然是拥有2000多个客户的畅销厂商。今年夏天推出了Sybase IQ 15.3版本，该版本产品能够处理更多数据和更多数据类型，也能胜任更多查询，当然这主要得益于其包含了一个名叫PlexQ 的大规模并行处理功能。基于MPP大规模并行处理的PlexQ分布式查询平台，通过将任务分散到网格配置中的多台计算机，加速了高度复杂的查询。有报道说，它能提供比现有的IQ部署快12倍的交付能力。Sybase IQ为了支持不同的分析，15.3版本的产品增加了分布式处理功能，来执行PlexQ网格中跨CPU的查询服务。为了确保实现最快速度的查询，PlexQ包含了一个逻辑服务器——让管理员对PlexQ网格的物理服务器组成虚拟群集，以便优化分析工作负载、用户需求和应用程序。Sybase IQ和其他大多数的支持MPP功能的产品之间区别主要在于，它采用了全共享的方式。全共享的缺点是CPU会争相访问共享存储（通常是SAN），而这会降低查询性能。不过Sybase坚持认为，从优化查询的角度来说全共享会更加灵活，因为所有的CPU 都会访问所有的数据。所以，我们可以对某个特定的查询尽可能多（或者少）地分配计算资源。11.Teradata从EDWs跨入大规模分析领域一旦成为企业级数据仓库（EDW）的宣传者，近年来Teradata就已经放松了扩展Teradata数据库产品家族的步伐。该公司的高性能、高容量产品被广泛采用和复制，因为其中包括了很多企业工作量管理的功能模块，包括虚拟OLAP（三维立体式）分析模型 。Teradata在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果。这也就是为什么该公司要收购Aster Data——一家提供SQL-MapReduce框架的公司。MapReduce处理拥有广泛的市场需求，因为存在着大量的互联网点击数据、传感数据和社交媒体内容。Teradata平台产品家族Teradata日前宣布了一项Aster Data MapReduce产品的计划，它建立在以往产品同样的硬件平台之上，而且在Teradata和Aster Data之间新增了两种集成方法。通过收购，Teradata打破了在数据仓储业被认为最广泛、最具扩展性的界限。12.1010data提供基于云计算大数据分析正如标题所说，1010data能够提供基于云计算的大数据分析平台。很大数据库平台供应商提供基于云的沙箱测试和开发环境， 但1010data的管理数据库服务，主要针对将整个工作负载迁移到云的全过程。该服务支持一种提供“丰富而又高级的内置分析功能”，其中包括有预测分析。其一大卖点是服务包括了数据建模和设计、信息集成和数据转换。文章来源： 数据仓库技术中的MPP数据仓库世界里面的massively parallel processing 大概定义：　　MPP 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。　　首先MPP 必须消除手工切分数据的工作量。 这是MySQL 在互联网应用中的主要局限性。　　另外MPP 的切分必须在任何时候都是平均的 ， 不然某些节点处理的时间就明显多于另外一些节点。　 　对于工作负载是不是要平均分布有同种和异种之分，同种就是所有节点在数据装载的时候都同时转载，异种就是可以指定部分节点专门用来装载数据（逻辑上的不 是物理上） ， 而其他所有节点用来负责查询。 Aster Data 和Greenplum 都属于这种。 两者之间并没有明显的优势科研，同种的工作负载情况下，需要软件提供商保证所有节点的负载是平衡的。 而异种的工作负载可以在你觉得数据装载很慢的情况下手工指定更多节点装载数据 。 区别其实就是自动化和手工控制，看个人喜好而已。　　另外一个问题是查询如何被初始化的。 比如要查询销售最好的10件商品，每个节点都要先计算出自己的最好的10件商品，然后向上汇总，汇总的过程，肯定有些节点做的工作比其他节点要多。　 　上面只是一个简单的单表查询，如果是两个表的连接查询，可能还会涉及到节点之间计算的中间过程如何传递的问题。 是将大表和小表都平均分布，然后节点计算的时候将得到的结果汇总（可能要两次汇总），还是将大表平均分布，小表的数据传输给每个节点，这样汇总就只需要一 次。 （其中一个特例可以参考后面给出的Oracle Partition Wise Join） 。 两种执行计划很难说谁好谁坏，数据量的大小可能会产生不同的影响。 有些特定的厂商专门对这种执行计划做过了优化的，比如EMC Greenplum 和 HP Vertica 。 这其中涉及到很多取舍问题，比如数据分布模式，数据重新分布的成本，中间交换数据的网卡速度，储存介质读写的速度和数据量大小（计算过程一般都会用临时表 储存中间过程）。　　一般在设计MPP 数据仓库的时候都会有一个指导原则用来得到比较好的性能，比如数据如何分布，customer 一般按照hash 分布比较好，而sales_order 一般按照时间分布。　　所以一般建议在选型做POC 的时候，针对你自己需要的典型查询模式和负载进行测试。 一般优化的时候会考虑如下问题：查询如何初始化？ 是否有足够的节点用来处理查询？同样的，数据装载的时候是否有足够节点用来装载数据数据装载如何影响查询的，一些列数据库数据装载的时候一般不适合处理查询。数据该复制多少份？把常用的数据分布在更多的节点上显然会减少数据移动的影响一般用来做高可用的数据能用在查询上嘛？有什么工具能查看查询的执行计划吗？这些功能能帮助你定位性能瓶颈或给出你指导意见嘛？　　在开始使用MPP 的时候你至少应该明白几件事：不同的数据分布策略到底如何影响你的不同的工作负载模式如何影响你的设计　　Share Everthing 和 Share Nothing　 　数据仓库里面share everything 的代表是Oracle 的Exadata 。 Sybase 也从oracle 引入了rac 的套件，但是Sybase 本身没有硬件，所有架构上还是跟Exadata 有很大区别。 就跟普通所说的RAC 和 Exadata 的在架构上的区别一样。　　Exadata 是用一个储存阵列来存放数据的，跟Oracle 10g 里面ASM Disk + Disk 是完全不同的。　　share nothing 的架构在数据仓库里面更多， Teradata，IBM Netezza ， Vertica，Greenplum， Aster Data 基本都是。　 　这个是比较传统的share nothing 架构， Sybase IQ ， Vertica ， Greenplum Community ， Aster Data 基本都是这种，纯软件上实现的share nothing， 里面Disk 跟Disk 之间是分开的，Node 跟Node 之间就是纯的物理上的服务器。　　Teradata ，IBM Netazza ，将来可能出现的EMC Greenplum + 硬件（现在的Greenplum DCA不是 ） ，HP Vertica + 硬件 架构图是这样的：　　（IBM Netazza Architecture）　　里面的磁盘阵列是磁盘阵列，互相之间是可以转移数据的， 前面讲的几个（Sybase IQ） 这种Disk 跟Disk 之间是不能传数据的，要交换数据必须通过计算层面发送内部消息。　　他们之间最大的区别就是在执行计划里面数据重分布会非常不一样，具体这个后面我写Exadata vs Netezza 会详细说。 大家也可以参考最下面参考资料给出的连接：　　（MPP 厂商纯软件和软件加硬件的share nothing 架构区别）　　纯软件的MPP 理论上的伸缩性可能可以到比较高的级别，但是数据越大可能执行某些SQL 就没有在比较小数据量的时候优秀了。 大概的梯度在1P 跟200TB 左右吧。　 　软件+硬件的伸缩性更好，但是他硬件必须是一开始就预订好的，不能今天加一台机器，明天加两个磁盘的，里面使用的私有化硬件也都是专门为特殊目的而造 的，比如内部通道一般使用Cisco 的InfiniBand ， 磁盘阵列也基本都是一些高端磁盘（但不是NetAPP 那么高端的）， 不是简单的任意服务器安装软件就算数据仓库了。　　各数据仓库MPP 的实现　　Microsoft 没有mpp ， 他的集群甚至都不是线性伸缩的（坑爹啊）， 但是他08 年就收购了在Linux+Ingres 上做MPP 的DATAllegro ， 但是新版还没出来。　　Sybase IQ 最新版15。3 做出来MPP ， 时间是今年7月份才发布，Sybase IQ 本身是共享磁盘，但是它跟RAC 的区别是它不共享节点的计算资源。　 　基于Mysql 的InfoBright 没有MPP ， 但是非常有名的Percona 给了他们一个MPP 的解决方案， 完全的share nothing ，不共享磁盘，但是由于Mysql 本身并没有parallel query 的能力，所以其实这个MPP 计算能力很有限。　　Vertica ， Greenplum ， Aster Data 的MPP 都是纯软件的share nothing 并且不共享磁盘的， 数据移动和重分布完全是靠计算机集群完成。　 　Teradata ， IBM Netezza 以及将来可能出现的HP Vertica +硬件， Greenplum + EMC 硬件 ， Aster Data + Teradata 硬件都是完全的share nothing ， 他们共享的是磁盘阵列， 但是部分数据传输和重分布是靠磁盘阵列完成。　　参考资料　　节点计算中的数据分配和重新分配问题：Oracle Partition Wise Joiin　　http://blogs.oracle.com/datawarehousing/entry/partition_wise_joins　　数据库 MPP 的秘密　 　 http://davidmenninger.ventanaresearch.com//secrets-revealed-in-massively-parallel-processing-and-database-technology/　　Oracle Exadata　　http://www.netezza.com/eBooks/Exadata-TwinFin-Compared.pdf　　InfoBright 的MPP 实现　　http://www.infobright.org/Blog/Entry/shard_query_infobright_open-source_mpp_solution文章来源：
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