通过使用单独的接口将读取数据的操作与更新数据的操作隔离开来。这可以最大化性能、可伸缩性和安全性。通过更高的灵活性支持系统随时间的发展,并防止更新命令在域级别引起合并冲突。
数据库视图:它一个虚拟表(逻辑上的表),其内容由查询定义(仅保存SQL查询语句)。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并没有真正存储这些数据,而是通过查询原始表动态生成所需要的数据。
丨导语丨 本文分享的主题是腾讯灯塔融合引擎的设计与实践,主要围绕以下四个方面进行介绍: 1. 背景介绍 2. 挑战与融合分析引擎的解法 3. 实践总结 4. 未来演进方向 分享作者|冯国敬 腾讯 后台开发工程师 一 背景介绍 腾讯灯塔是一款端到端的全链路数据产品套件,旨在帮助产品、研发、运营和数据科学团队 30 分钟内做出更可信及时的决策,促进用户增长和留存。 2020 年后数据量仍然呈爆炸性增长的趋势,且业务变化更加迅速、分析需求更加复杂,传统的模式无法投入更多的时间来规划数据模型。我们面临一个海量、
多个事务并发写相同对象时,会出现脏写和更新丢失两种竞争条件。为避免数据不一致,可:
自 DataGrip 2023.3 发布以来,已整合 Lets-Plot 库,实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格:
本博客介绍一下Oracle的物化视图,物化视图(Materialized view)是相对与普通视图而已的,普通视图是伪表,功能没那么多,而物化视图创建是需要占用一定的存储空间的,物化视图常被应用与调优一些列表SQL查询,物化视图的基本语法:
在本次实验中,您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务,使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
在生产环境中,做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景,尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下,大体有如下需要注意的地方。 1)充分的测试,评估时间,总结经验,提升性能 在生产中进行数据的大批量迁移时,充分的测试时必须的。一方面可以根据这些测试积累一些必要的数据作为生产中使用参考,另外一方面可以基于之前的测试,总结经验,总结不足之处,加入改进,在生产中每一分钟的改进都是很重要的。 2)完整的备份策略 热备甚至冷备 在数据迁移之前进行完整的备份,一定要是全量的。甚至在允许的情况下做冷备都可以。数据的备份
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启动(START)监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令,可以直接在LSNRCTL后加参数,也可以在该命令提示符后在进行操作。
ACOUG 成都 2019 于4月27日在成都举办,欢迎参会,马上报名:2019 ACOUG China Tour 成都站
在商业数据处理的早期阶段,写入数据库通常对应于商业的交易场景,如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景,交易的英文为transaction,也就是事务一词的来源,在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
8 月 7 日,StarRocks 3.1 重磅发布。新版本中,StarRocks 将影响性能表现的技术要素全部从存算一体架构引入到了存算分离架构,并针对云原生环境里的易用性、稳定性进行了一系列的优化。
Cloudera的流分析中除了包括Flink,还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》,今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
随着网易游戏品类及产品的快速发展,游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战,为了保证系统性能和 SLA,要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此,网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地发展,目前已扩展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次,整体查询性能得到 10-20 倍提升。
如果您需要一种简单但强大且安全的方式来创建、管理和监控计划作业,您可以使用 Apache Hive 计划查询。您可以使用计划查询替换操作系统级别的调度程序,例如 cron、Apache Oozie 或 Apache Airflow。
导读本次分享题目为StarRocks物化视图在滴滴的实践,由来自滴滴出行的资深开发工程师刘雨飞老师带来经验分享。
随着系统变得越来越复杂,我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据,以便对其进行监控和查询,而又不会干扰运营数据库。在Yotpo,我们有许多微服务和数据库,因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构(仅需配置),以节省工程师的时间。
随着企业数据应用的深化,尤其是低代码开发理念的提出,业务人员能便捷地看数和用数,即业务人员在其业务分析场景构思完成后,可以快速实现数据分析,进行论证和调整,成为数据应用效率和成效提升的关键。
数据库起到了命名空间的作用,可以有效规避命名冲突的问题,也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表,都必须归属在某个数据库之下。
ArcGIS Pro 2.9现在支持访问云数据仓库,以允许查看、分析和发布数据子集。可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
OLAP作为一个我们重度依赖的组件,它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
喵~ 🐱 猫头虎博主在此!如果你正在寻找“PostgreSQL物化视图”方面的知识,那么你找对了地方!物化视图是一种强大的工具,可以提高查询性能并简化数据处理。本文将详细介绍它的创建、维护和应用。加入我们,一起挖掘更多宝藏吧!🔍💡
现实工作中会有多个数据源同步到一个数据库完成数据分析的场景,这些数据可以不是实时同步的,我们一般通过定时任务抽取数据到统计分析库给应用使用。
结合 Wikipedia 和业界一些数据(仓)库产品对物化视图的定义,简单说明:物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果,其中原始数据一般为表或者多张表的join,预计算过程一般是较为简单的sql查询,结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink,数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等,用来减少数据的重复计算;另外某些场景需要在极短的时间内进行响应,如果直接查询原始数据,一般无法达到业务的需求,预计算后速度可以大大提升;在某些场景下物化视图也是数据资产,例如Cube(维度建模、kylin的概念)代表的业务模型,有时为了节省存储成本,只保留物化视图。
普通视图仅包含其定义和被引用表的元数据,并不实际存储数据,查询数据时需要通过视图再去主表中获取数据。但是当需要查询的数据字段过多时,普通视图的效率会急剧下降。物化视图将经常使用的数据拷贝并存储下来,在查询时就可以直接返回数据。本质上是一个物理表,会占用磁盘空间。
create 语法,会创建一个隐藏的目标表来保存视图数据。也可以 TO 表名,保存到一张显式的表。没有加 TO 表名,表名默认就是 .inner.物化视图名
导读:本文分享关于 Doris 的实际使用情况,主要是物化视图、索引的典型应用案例,以及在使用 Doris 过程中的一些心得。
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构,大致可以分为采集传输层、数据处理层,以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性,数据处理层是由以实时为主,以离线兜底的两条链路组成,即我们熟知的批流双链路。
进程外的代理服务(很多框架层面的事情可以以软件框架的形式寄宿在进程内,也可以以独立的代理形式做一个网络中间件)。这里的大使模式意思就是这么一个网络代理进程,用于和远端的服务进行通讯,完成下面的工作:
1、建立逻辑数据模型为第一阶段,包括对应用程序需要处理和存储的信息进行建模,并确保所有必要的数据都能够正确、完整且无歧义地表示。在关系数据库的实现中,这通常是指构造一个标准化的实体-关系(E-R)模型。
视图是由若干个字段以及若干条记录构成(也常称为虚标),它与表有很多相似的地方,视图中的数据源来自于原表,视图本身不存储数据,视图它保存的仅仅是一条select语句,并没有保存真正的数据。
尽管存在这些差异,但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询,就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比,物化视图缓存查询的结果,使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager View Maintenance是一种在更新基表后立即更新实例化视图的技术。
一、Oracle事务 ·事务的含义:事务是业务上的一个逻辑单元,为了保证数据的所有操作要么全部完成,要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始,结束于下面的几种情况: 1)显示提交:输入commit指令,事务完成提交 2)显示回滚:输入rollback指令,未提交的事务丢掉,回滚到事务开始时的状态。 3)DDL语句:即create、drop等语句,这些语句会使事务自动隐式提交 4)结束程序:输入exit退出数据库,则自动提交事务;或者意外终止、出现程序崩溃,则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1)原则性:要么同时成功,要么同时失败的原则 2)一致性:如,a转账给b,最总结果a+b的金钱总数是不变的 3)隔离性:当出现多个事务出现,它们之间是互相隔离、互不影响的 4)持久性:事务一旦提交,则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit :立即提交事务 rollback :回滚事务 set autocommit on/off :设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象,是与表关联的可选结构,用于加快查询速度,提高检索性能。 1、特点 1)适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2)可以对表的一列或者多列建立索引 3)索引是需要磁盘空间,可以指定表空间存储索引。 4)是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引:从顶部为根,逐渐向下一级展开 唯一索引:定义索引的列没有任何重复 非唯一索引:与唯一索引相反 反向键索引:对与数字列作用较大,会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引:应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引,可以减少响应时间;相对于其他索引,其空间占用少。 函数索引:使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试,首先解锁,在改一个密码,登陆进去就可以操作了
当前业界在做物化视图增量更新时,物化视图一般会存储在一张分区表中,以分区为粒度进行增量、刷新、删除;不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据,成本是巨大的。上述物化视图的增量为基础表数据append增加新分区,刷新为先删除后增加,删除即删除对应的分区;当前的物化视图分区表不允许有空洞,否则会导致物化视图无法命中;其他一致性问题见物化视图一致性问题。
物化视图(Materialized View):是一种特殊的物理表,本质是预计算,是多个计算过程之间的联系建立。从数据组织层面优化数据访问效率,即把某些耗时的操作(例如JOIN、AGGREGATE)的结果保存到物理存储上,可以像表一样被访问,以便在后续查询时直接复用,最终达到加速查询的目的,即空间换时间。而普通视图(View)仅是简化用户的查询定义,不存储实际结果数据。
1. 查看物化视图相关信息: 1.1 查看物化视图日志 select * from dba_mview_logs ; 1.2 查看物化视图信息 SELECT * FROM dba_MVIEWS;
构建物化视图的两种方式 章节:nosql distilled 第三章第四节 物化视图 There are two rough strategies to building a materialized view. The first is the eager approach where you update the materialized view at the same time you update the base data for it. 现在啊,我们有两种略显粗糙的办法来构建一个物化视图
作者|360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读:360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长,实时数仓共经历了三种模式的演进,分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式,基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一,成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
更新日志: 1. 2020/06/16 group by 视图的部分描述错误,已修正。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS);目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能。
物化视图在数据层面做指标大宽表有着举足轻重的作用,分布式物化视图是对物化视图存储的数据进行分布式读取。
导读:本文由京东零售大数据架构师李海波老师贡献。李海波老师从2016年开始在小米和京东负责商业智能和多维分析,推动了多个OLAP组件在公司落地,积极参与内核研发是Apache Doris和ClickHouse的贡献者,曾在百度等公司长期负责广告和搜索相关架构,毕业于华中科技大学计算机专业。
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。
之前的一篇博客中提到,物化视图的全量刷新也是一种高可用性的体现,但是性能如何呢,下面来简单的测试一下。 首先需要创建一个函数,这个函数会计算当前session下的一些指标信息。比如redo的生成量。 CREATE OR REPLACE FUNCTION "GET_STAT_VAL" (p_name in varchar2) return number as l_val number; begin select b.value into l_val from v$statname a,v$
其实没有SCT定律,这个是我根据分布式CAP定律瞎造的。不过呢,从大数据这个行业来说,我们始终都是在存储,计算和时间进行权衡,博弈以及突破。某种程度上来说,当拥有其中两者,可能很难兼顾第三者。
我们最初当时的ClickHouse的版本还是在1.x的时代,partition还不支持自定义,只能按月来划分。我们组内的数据存储还是按天来分表设计,例如“XXXX_20200612”。在后面升级了新版本的ClickHouse以后,新业务才开始慢慢使用上parition by day的模式,但是使用的ENGINE也只有MergeTree。 在今年年初我们对几份数据的存储架构进行了改造,记录一下改造过程。
虽然官方文档记录了 ClickHouse 物化视图很多详细信息,但是使用物化视图还是有很多小细节需要注意,更别说一些最佳实践。本文总结了 ClickHouse 物化视图使用上的各种问题,并展示三个实际案例,芝士,与你分享!
数据库查询语言(query language)是数据库管理系统(DBMS)提供给用户和数据库交互的工具,查询语言分为三类 [^1]:
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