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HappenLee的技术杂谈

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Doris开发手记4：倍速性能提升，向量化导入的性能调优实践

云数据仓库 for Apache Doris 数据库大数据数据库专家服务大数据解决方案

来自社区用户的吐槽：向量化导入太慢了啊，我测试了xx数据库，比Doris快不少啊。有招吗？

2022-10-21

1.3K0

Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

数据库 c++数据分析大数据 c 语言

最近在进行Doris的部分查询调优工作，通过perf定位CPU执行热点时，发现了以下的热点部分：

2021-07-09

1.1K0

ClickHouse源码笔记6:探究列式存储系统的排序

云数据仓库 ClickHouse 大数据数据库数据分析云数据仓库 PostgreSQL

老规矩，咱们还是先从一个简单的查询出发，通过一步步的通过执行计划按图索骥ClickHouse的执行逻辑。

2021-07-01

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ClickHouse源码笔记5:聚合函数的源码再梳理

云数据仓库 ClickHouse c++云数据库 SQL Server 大数据数据库

话不多说，直接上代码，笔者这里会将所有聚合函数的核心接口代码全部列出，一一梳理各个部分：

2021-04-20

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ClickHouse源码笔记4:FilterBlockInputStream, 探寻where，having的实现

云数据仓库 ClickHouse TDSQL MySQL 版数据库数据分析高性能计算

Selection是关系代数之中重要的一个的一个运算，通常也会用σ符合来selection的实现。

2021-03-01

1.1K0

ClickHouse源码笔记3:函数调用的向量化实现

云数据仓库 ClickHouse c++数据库数据分析云数据库 MySQL

这里调用一个abs的函数，我们先打开ClickHouse的Debug日志看一下执行计划。(当前ClickHouse不支持使用Explain语句来查看执行计划，这个确实是很蛋疼的~~）

2021-02-22

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Doris开发手记1：解决蛋疼的MySQL 8.0连接问题

云数据库 SQL Server 数据库 c 语言 java 云数据库 MySQL

使用MySQL 8.0的客户端连接Doris时，如果不添加如下参数--default-auth=mysql_native_password的话，总会出现如下提示的密码认证错误：

2021-02-18

2.7K0

【TBase开源版测评】Hello, TBase

数据库 TDSQL PostgreSQL 版 TDSQL MySQL 版大数据解决方案大数据

TBase是腾讯基于PostgreSQL研发的一个分布式HTAP数据库，适用于拥有海量数据、高并发、部分分析场景解决，以及分布式事务能力的应用场景。从现有的资料来看，TBase本身在腾讯内部是经过业务长期迭代打磨的产品，目前在腾讯云上也提供商业化的版本销售。

2020-08-28

2.3K1

ClickHouse源码笔记1:聚合函数的实现

聚合函数: 顾名思义就是对一组数据执行聚合计算并返回结果的函数。这类函数在数据库之中很常见，如：count, max, min, sum等等。

2020-06-02

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AeroSpike踩坑手记1：Architecture of a Real Time Operational DBMS论文导读

推荐系统数据库 TDSQL MySQL 版数据迁移 sql

从论文的题目出发，这篇文章的核心在于实时操作数据库的架构，在论文引言之中对Aerospike的定位是一个高性能分布式数据库，用于处理实时的交互式在线服务。所以说，大多数使用Aerospike的场景是实时决策系统，它们有海量的数据规模，并且有严格的SLA要求，同时是百万级别的 QPS，具有ms的查询时延。显然，这样的场景使用传统的 RDMS 是不现实的，在论文之中，提到 Aerospike 的一个典型的应用场景，广告推荐系统，我们来一起看看它们是如何契合的：

2019-01-20

1.6K0

数据模型与查询语言 ------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记2

作为一个开发者来说，在一个复杂的应用程序中，是存在很多分层模型的，但基本思想还是一样的：每一层都提供了一个干净的数据模型，从而隐藏了底层的复杂性。通过这样的抽象来允许不同的人群有效地协同工作。

2018-09-05

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数据分区------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记9

编程算法数据库 sql zookeeper 存储

分区与副本是很容易混淆的概念，我们这里离清一下两者。数据分区的每个副本可以存储在多个节点上。这意味着，即使每个记录恰好属于一个分区，它仍然可以存储在几个不同的节点上进行容错。

2018-09-05

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副本机制与副本同步------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记6

数据库 sql 存储

首先，如果副本的数据不随时间变化，那么副本的管理是比较简单的：只需要将数据复制到每个节点一次，就OK了。副本管理真正的困难在于对副本数据的修改，这会涉及到很多琐碎的问题。其次，副本复制时要考虑许多权衡，使用同步还是异步复制，以及如何处理失效的副本？接下来我们来一一探讨这个问题。

2018-09-05

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OLAP与数据仓库------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记4

联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing）也就是我们通常称之的OLTP。联机分析处理过程（On-Line Analysis Processing）则被称为OLAP。

2018-09-05

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存储与索引------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记3

键值对数据库是数据库形式之中最简单的一种模式，我们可以把它简化的实现为下面两个函数：

2018-09-05

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线性一致性与全序广播------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记12

编程算法数据库 sql

大多数分布式数据库至少提供了最终一致性，这意味着如果停止对数据库的写操作并等待一段时间，最终所有读请求将返回相同的值。但是，这是一个非常弱的一致性保证，所谓的一段时间并不确定。如果写入一个值，然后立即读取它，就不能保证读取到刚才写入的值。

2018-09-05

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数据系统的未来------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记17

对于任何给定的数据问题，总会有多种解决方案。所有这些解决方案都会有不同的优缺点和权衡。因此，最合适的软件工具选择也要视情况而定。每一个软件，甚至一个所谓的“通用”数据库，都是为特定的使用模式而设计的。所以，在复杂的应用程序中，数据工具通常会串联起来共同工作。不存在有一个软件适合于使用数据的所有不同环境，因此不可避免地要将几个不同的软件串联在一起，以便更好帮助应用程序工作。

2018-09-05

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事务与隔离级别------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记10

1983年，Andreas Reuter and Theo Härder 提出了事务之中重要的四个特性：

2018-09-05

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分布式系统的一致性算法------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记13

编程算法数据库 sql 分布式

原子提交防止了数据库处于半更新的状态，这对于需要满足多对象事务和维护次级索引的数据库尤为重要。每个次级索引都是从主数据中分离出来的数据结构，因此，如果修改某些数据，也需要在次级索引中做出相应的更改。通过原子性保证二级索引能够与原数据保持一致。

2018-09-05

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