当数据表包含多个分片的时候，我们需要将普通的本地查询转换为分布式查询。当然，这个转换动作是不需要用户自己进行的，在ClickHouse里面会由Distributed表引擎代劳。
JOIN操作是OLAP场景无法绕开的，且使用广泛的操作。对ClickHouse而言，非常有必要对分布式JOIN实现作深入研究。
大约10年前，我加入了Amazon Web Services，在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里，我已经了解了一致性和可用性之间的权衡（CAP定理），但实际上，频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟，并发性，可伸缩性，耐用性，可维护性，功能性，操作简便性以及系统其他方面之间的权衡，而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响，并且即使是业务本身的有效性。
前面我们简单了解了互联网电商中的 分布式订单管理系统的设计，这篇我们聊聊其中涉及到的分布式事务以及一些查询优化方案。
从这个实现中可以看出，如果right_table的数据量超过单机可用内存空间的限制，则JOIN操作无法完成。通常，两表JOIN时，将较小表作为right_table.
etcd在架构的世界是知名度并不低。但少有人知道etcd也是CNCF云计算开源项目的已毕业成员之一。
本文主要梳理了ClickHouse分布式表，也就是是Distributed表引擎基本工作原理。主要内容有：
上期我们给大家带来分布式数据管理如何完成数据存储，数据同步，数据跨端访问，并保证整个过程中跨设备数据安全的解读。
分布式场景下如何进行快照读是一个很常见的问题，因为在这种场景下极易读取到分布式事务的“中间状态”。针对这一点，腾讯云数据库TDSQL设计了全局一致性读方案，解决了分布式节点间数据的读一致性问题。 近日腾讯云数据库专家工程师张文在第十二届中国数据库技术大会上为大家分享了“TDSQL全局一致性读技术”。以下是分享实录： 分布式下一致性读问题 近年来很多企业都会发展自己的分布式数据库应用，一种常见的发展路线是基于开源MySQL，典型方案有共享存储方案、分表方案，TDSQL架构是一种典型的分区表方案。 以图例的银
在分布式系统中，我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是，当我们需要查询跨多个数据库时，就会遇到问题。 传统的解决方案是使用 join 查询或者将数据导入到单个数据库中再进行查询。然而，这种方法存在一些缺点。首先，join 查询通常需要较长时间才能完成，而且会对性能造成影响。其次，将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢？ 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。NoSQL 数据库以键值对方式
传统上，无论是基于 MapReduce 的数据流，还是基于 Spark/Flink 的流水线，其数据的来源和最终落脚点都可以是分布式存储（比如 GFS、HDFS、S3）。
https://www.citusdata.com/blog/2022/06/17/citus-11-goes-fully-open-source/
Distributed表引擎是分布式表的实现，它自身不存储任何数据，数据都分散存储在分片上，能够自动路由请求至集群中的各个节点，然后进行汇总后返回给用户，Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作。
此前，金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展，系统规模及复杂程度呈指数级增长，各类瓶颈逐渐暴露，日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成。数据在 worker 上进行分片和复制，而 coordinator 存储有关这些分片的元数据。向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行。 coordinator 将查询划分为更小的查询片段，其中每个查询片段可以在分片上独立运行。然后协调器将查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果，并将最终结果返回给用户。查询处理架构可以通过下图进行简要描述。
ClickHouse是一个面向大数据分析和数据仓库的分布式列式存储数据库。它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
Distributed引擎和Merge引擎类似，本身不存放数据,功能是在不同的server上把多张相同结构的物理表合并为一张逻辑表。
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
整个优惠券中心分为前端和后端，小灰所负责的是后端RPC接口的开发。接口中包含“查券”和“领券”两个方法，项目大体结构如下图：
XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能，因此它与 PostgreSQL 结构兼容。这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表。
编者: 本文中报告,关注 “数据和云” 回复：下载。可以找到下载链接。 2021年12月，墨天轮社区发布了由CCF数据库专委会、清华大学和墨天轮社区共同撰写的《数据库系统的分类和评测研究》，这个报告的初衷是希望通过对数据库产品的分类、评测、发展等方向的研究，为行业提供参考和促进。 感谢执笔人李国良，李战怀，彭智勇，盖国强，感谢清华大学、西北工业大学、武汉大学、云和恩墨、华为、阿里云、腾讯云、京东云、 虚谷伟业、PingCAP、巨杉、建设银行、民生银行、哈尔滨银行、浙江移动等企业和单位的专家的共同参与和支持。
当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询语句后，首先将其传递给查询分析模块，进行词法、语法和语义分析。若是功能性命令（例如建表、创建用户、备份等）则将其分配到功能性命令处理模块；对于查询命（SELECT/INSERT/DELETE/UPDATE）则要为其构建查询树（Query结构体），然后交给查询重写模块。
分布式可繁也可以简，最简单的分布式就是大家最常用的，在负载均衡服务器后加一堆web服务器，然后在上面搞一个缓存服务器来保存临时状态，后面共享一个数据库，其实很多号称分布式专家的人也就停留于此，大致结构如下图所示： 📷 . 这种环境下真正进行分布式的只是web server而已，并且web server之间没有任何联系，所以结构和实现都非常简单。 有些情况下，对分布式的需求就没这么简单，在每个环节上都有分布式的需求，比如Load Balance、DB、Cache和文件等等，并且当分布式节点之间有关联时，还得考
📷 官方手册：https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus？ Citus 可以扩展多远？ 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
综上所述，使用大型分布式系统中的图数据库时需要解决的挑战包括数据分片、数据一致性、节点和网络故障、性能和扩展性、查询优化、安全性和数据隐私，以及开发和维护成本等方面。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
今天，我们看到越来越多的应用程序不再构建在关系数据库上，而是建立在分布式环境上。发生这种情况是因为它们需要可扩展性和高可用性，而且还需要能够提供高吞吐量和低延迟，这是旧版关系数据库无法实现的。如今，分布式环境和内存数据网格比几年前更先进，但是实现起来也比关系数据库更加复杂。
明代著名的心学集大成者王阳明先生在《传习录》中有云：“道无精粗，人之所见有精粗。如这一间房，人初进来，只见一个大规模如此。处久，便柱壁之类，一一看得明白。再久，如柱上有些文藻，细细都看出来。然只是一间房。”
本文介绍了分布式内存网格中的聚合查询，探讨了分布式数据网格中聚合查询的复杂性，并提出了相应的解决方案。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
受访者 | 邵宗文，腾讯云图数据库产品经理 记者| 夕颜 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 近日，又一国产数据库诞生！这次是腾讯家推出的分布式图数据库产品——腾讯云数图 TGDB（Tencent Graph Database）。 据称，这款数据库能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效处理异构数据，支持实时图计算。从理论上说，该图数据库的集群节点规模可以达到万台以上，在不同的公开数据集下查询速度比世界市场占有率最高的 Neo4j 快 20-150 倍！ 在近年，图数据库逐渐火爆起来，据 G
分布式数据库架构下，索引的设计也需要做调整，否则无法充分发挥分布式架构线性可扩展的优势。今天我们就来聊聊 “在分布式数据库架构下，如何正确的设计索引？”
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 21世纪以来，大规模分布式系统、云计算和云原生飞速发展，在短短20年间就成为各大企业信息技术基础架构的核心基石。 企业迈向分布式的根本原因包括： 移动互联网时代，各大企业每天都在和巨大的流量和爆炸性增长的数据打交道； 摩尔定律的失效，使得提升单机性能会产生很高的成本，同时网络速度越来越快，意味着并行化程度只增不减； 此外，许多应用都要求7×24小时可用，因停电或维护导致的服务不可用，变得越来越让人难以接受； 最后，经济全球化也导致了企业必须构建分布在多
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
分布式数据库，是近些年来非常颇受关注的领域。一方面随着数据规模不断增大，数据使用场景更为多样，对底层数据库的要求越来越高；另一方面对数据库的可用性、扩展能力等也都提出更高的要求。分布式数据库的出现，恰好满足了上述两方面的诉求。但当用户选择使用分布式的第一个问题，就是如何将之前基于单机或集中式数据库设计的数据结构迁移到分布式环境中，核心点就在于数据分片的设计。这其中的核心要点有两个：一是选择什么字段或字段组合作为分片键；二是使用什么分片算法来分片。本文尝试说明第一个问题。
当用户发出查询时，Citus coordinator 将其划分为更小的查询片段，其中每个查询片段可以在工作分片上独立运行。这允许 Citus 将每个查询分布在集群中。
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
基于postgresql的内核，则这款数据库默认是可以将单机或集群的PostgreSQL 无缝（演讲者说的）迁移到TBASE。
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读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
前面我们已经学习了分布式计算技术（分布式计算模式之Actor，助你彻底搞定分布式计算技术等等）以及分布式调度（【分布式技术】分布式系统调度架构之两层调度，解决单体调度问题）忘记的可以自行查看以往文章，今天开始，我们来一起学习分布式存储技术，再正式学习分布式存储技术之前，我们先来看一个很重要的东西，CAP 理论，下面我们来一起对其研究下。
分布式数据服务（Distributed Data Service，DDS） 为应用程序提供不同设备间数据库数据分布式的能力。通过调用分布式数据接口，应用程序将数据保存到分布式数据库中。通过结合帐号、应用和数据库三元组，分布式数据服务对属于不同应用的数据进行隔离，保证不同应用之间的数据不能通过分布式数据服务互相访问。在通过可信认证的设备间，分布式数据服务支持应用数据相互同步，为用户提供在多种终端设备上最终一致的数据访问体验。
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