我需要從某些大型MySQL表中獲取數據以便能夠在儀表板/ Web門戶上顯示。主要是，我的重點是在數據集大小的情況下提高SQL性能。Apache Ignite與Apache Drill for SQL的性能
另外，考慮到Ignite將RAM用作主數據源，Apache Ignite的可擴展性是否比Apache Drill低？
請讓我知道的情況下，需要更多的細節。
我經歷過這些鏈接： http://drcos.boudnik.org/2015/04/apache-ignite-vs-apache-spark.html https://mpouttuclarke.wordpress.com/2016/01/04/why-i-tried-apache-spark-and-moved-on/
是否使用可選的HDFS層之下，胰島素樣生長因子會減慢系統對SparkSQL水平的表現？ https://ignite.apache.org/features/igfs.html
而且，Apache的點燃比Apache鑽少可伸縮考慮的Ignite使用RAM作爲主數據源？
讓內存中的數據實際上允許縮放更好。我對Drill不太瞭解，無法比較，但Ignite的所有關於可擴展性和擴展性都非常好。
在IGFS下使用可選的HDFS層是否會降低系統的性能到SparkSQL級別？ https://ignite.apache.org/features/igfs.html
如果使用HDFS作爲輔助文件系統，只有在請求的數據不在內存中時才能訪問它。所以，正確使用它不會減慢你的速度。
請注意，Ignite提供了非常豐富的SQL功能[1]。您可以運行只需將您的數據加載到內存中，並使用快速索引搜索運行符合ANSI-99的查詢。例如，SparkSQL根本不支持任何索引，這在很多情況下使得它慢得多（至少據我所知）。
鑽是一個簡單的SQL查詢引擎主要用於NoSQL數據庫。由於內存處理，與Hive和許多NOSQL數據庫相比，性能很好。
檢查查詢如何在Drill中執行 - here。
可擴展性
阿帕奇鑽是高度可擴展性，無需擔心。
你無法比較理論中的兩個重疊工具。 我建議你做一個POC在這兩個工具上取一些樣本MySQL數據。性能取決於你的用例。
鑽是最好的（因爲它的柱狀佈局）查詢複雜的JSON文件和解決通曉 usecases（進行跨多個數據存儲加入）。
這是有幫助的。另外，你能否指點我一些教程，將HDFS用作輔助文件系統？ – NiSSaN
請看這裏：https://apacheignite-fs.readme.io/docs/secondary-file-system –