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。
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.
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。
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。
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。
1.Broadcast Hash Join(小表广播,小表Join大表)(分布式改造)
1月11日,腾讯云TDSQL PG开源版(开源代号TBase)再升级:分布区表关联查询性能(join)提升超10倍,同时提升了产品在分布式场景下的易用性,增加灵活可用的功能组件。 该升级版本在第十一届PostgreSQL中国技术大会上正式公布,同时更新文档已同步在GitHub上。依托社区和内部业务系统的实践检验,TDSQL PG开源版基本保持每月一次小升级、每半年一次重大升级的节奏,助力众多开发者应用前沿数据库技术。 本期将为大家深度解读TDSQL PG开源版升级特性,具体包括:分区表功能增强、异地多活易
专注分享 Java、 Kotlin、Spring/Spring Boot、MySQL、redis、neo4j、NoSQL、Android、JavaScript、React、Node、函数式编程、编程思想、"高可用,高性能,高实时"大型分布式系统架构设计主题。
首先,我们可以这么理解,MyCat只应该做两件事:请求转发与结果合并。源代码篇讲过MyCat的分布式事务的弱XA原理(其实根本不算是分布式事务),这是不可靠的,我们要想稳定的高可信的利用MyCat,就要避免一切分布式事务。 从现在开始,MyCat的所有图例为了演示方便将采用以下规则:
作者简介:许中清,十多年数据库从业经历。从事数据库内核开发、数据库产品架构和规划。曾就职于华为,2015年加入腾讯,参与过TBase、CynosDB等数据库产品研发。专注于关系数据库、数据库集群、新型数据库架构等领域。目前担任CynosDB的分布式存储CynosStore负责人。
2019年5月8日-10日,DTCC2019年中国数据库大会上,腾讯云数据库高级工程师许中清,受邀做了主题为《腾讯云新一代分布式数据库TBase》的技术分享,以下为大会现场演讲内容。
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于,明明叫做“Massively Parallel Processing(大规模并行处理)”,却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比,这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了?很多人在对比两者时,其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上,当人们在对比两者时,与其说是对比架构,不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”,但由于一些历史原因,现在当人们说到MPP架构时,它们实际上指代的是“分布式数据库”,而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思,现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别,两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传,主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在,所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构,那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过,作为一个技术人员,还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清,并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
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
今天要聊的批处理,在前些年,有个忽悠人的外号,就是所谓的大数据。最经典的处理模式就是MapReduce,它起源于谷歌的《MapReduce:Simplified DataProcessing on Large Cluster》,初起风光,花式刷论文灌水,但是MapReduce饱受诟病,因为这是一个相当低层次的编程模型,类似于sql语句的group by。Hadoop的MapReduce作为一个逐渐走向没落的编程模型,我们学习更应该是其体现的理念,比如和Unix一样的,采用了统一的接口,对logic和wiring的分离。
Doris主要分为FE和BE两个组件,FE主要负责查询的编译,分发和元数据管理(基于内存,类似HDFS NN);BE主要负责查询的执行和存储系统
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
火山引擎增长分析 DataFinder 基于 ClickHouse 来进行行为日志的分析,ClickHouse 的主要版本是基于社区版改进开发的字节内部版本。
1、如何解决spring单例的线程不安全问题? 一般线程不安全问题都是因为成员变量,因为成员变量放在堆上,堆是线程共享的。 如何解决呢? a.改变单例作用域 在对应的类名上加上该注解@Scope("prototype"),表示每次调用该接口都会生成一个新的Bean。下图示例 b.解决方案二 ThreadLocal解决问题 c.尽量不使用成员变量 d.更改作用于为request 每次请求相当于重新生成对象
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架设计及优化策略、以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 本期带来了系列分享中腾讯云数据库高级工程师张倩老师主题为“TDSQL-A分布式执行框架设计及优化策略”的分享的文字版。没有听直播的小伙伴,可要认真做笔记啦! 作为领先的分析型数据库,TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库,采用全并行无共享架构,具有自研列式存储引擎,支持
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构(今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构),我们暂且先放一放,后面再进行RocketMQ 详细讲解,今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点,即分布式技术技术。
这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群。
作者:yandeng,腾讯 PCG 应用开发工程师 1.数据库基础 1.1 MySQL 架构 和其它数据库相比,MySQL 有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎,各层介绍: 1.1.1 连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地 sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 tcp/ip 的通信。主要完成
昨天我给大家分享了我们电商平台是怎么去做分布式事务的(不好意思,懂分布式事务的你真的很了不起,下篇,不好意思,懂分布式事务的你真的很了不起,上篇),忘记了的朋友希望能回去扫一下,这些都是你进阶路上必须要经历的。
管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力,尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎,管控面就显示得尤其重要。
5月29日, DataFunSummit——多维分析架构峰会“HTAP 引擎论坛”如约而至,本论坛由腾讯云数据库技术总监李跃森老师出品。同时,论坛上,腾讯云数据库高级工程师陈再妮带来了主题为“TDSQL在HTAP领的探索与实践”的演讲分享,以下为分享回顾。 ---- 随着信息技术的不断发展,同时驱动催生许多新的业务场景,数据库领域也不例外。在当前大数据、云计算等信息化技术推动下,数据库诞生许多类型。 关于数据库的分类,第一种分类方式是,可以按照数据库的业务场景划分。一般我们在谈论数据库的时候,首先会问数据
分布式HTAP数据库(TencentDB for TBase)是腾讯自主研发的分布式数据库系统,集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身。腾讯已2019年11月正式开源TBase,截止目前,TBase在GitHub上的Star数已超过800个,Fork数近200。看来大家的关注度还是蛮高的。7月13日,TBase重磅发布了开源版本2.1.0,代码已上传至github:https://github.com/Tencent/TBase。据说该版本在多活分布式能力、性能、安全性、可维护性等多个关键领域得到全面的增强和升级。于是小编我也迫不及待来体验一把。
TDSQL分布式实例通过Proxy接口提供和mysql兼容的连接方式,用户通过IP地址、端口号以及用户名、密码进行连接:
在 MapReduce 流行这些年之后,针对大数据集的分布式批处理执行引擎已经逐渐成熟。到现在(2017年)已经有比较成熟的基础设施可以在上千台机器上处理 PB 量级的数据。因此,针对这个量级的基本数据处理问题可以认为已经被解决,大家的注意力开始转到其他问题上:
clickhouse从单机切换到分布式,查询的sql也需要跟随变化,最近线上遇到不少问题,这里给大家总结一下,给遇到类似问题同学提供一些帮助。
本文共1100字,建议阅读7分钟。 在分布式数据库及大数据平台中,数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。
在构建大规模爬虫系统时,我们常常面临一系列挑战。这些挑战包括高效爬取、频率限制、分布式处理、存储和数据管理等方面。为了应对这些挑战,我们需要采取一些解决思路和策略。在本文中,我将与大家分享大规模爬虫系统面临的主要挑战以及解决思路,希望对你构建高效稳定的爬虫系统有所帮助。
本次我们根据TBase测评操作指引说明文档体验分布式数据自动shard分片,命令和使用方式基本上跟PostgreSQL没有区别,给我们这些原来使用过PostgreSQL数据库的人能很快的上手使用。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 (最终方案)
本文的意义是在使用过程中,对一些查询进行一些优化,使查询效率提升。 无论是在单表查询,还是在多表查询,或者是分布式表的查询。
Citus以插件的方式扩展到postgresql中,独立于postgresql内核,所以能很快的跟上pg主版本的更新,部署也比较简单,是现在非常流行的分布式方案。Citus在苏宁有大规模应用,微软也提供citus的商业支持。下面是citus的架构:
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 在本系列分享的最后一期,我们整理了关于TDSQL-A大家最关心的十个问题,腾讯云技术大咖们将对这些问题一一解答。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库引擎,采用全并行无共享架构,具有自研列式存储引擎,支持行列混合存储,适应于海量OLAP关联分析查询场景。它能够支持2000台物理服务器
分布式数据库有两大流派,NEW SQL VS POSTGRESQL -XC ,NEW SQL 的分布式主流的理论来源自 GOOGLE 的分布式数据库spanner,以及相关理论的白皮书,而令一派的分布式数据库来自于POSTGRESQL -XC, 今天我们看看到底POSTGRESQL-XC 这个流派的方式是什么,有什么特点,当下那些分布式数据库采用了POSTGRESQL -XC。
Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。
and it is producing the correct results however they are not in the correct order.
尽管 MapReduce 在本世纪10年代最后几年中被炒的非常热,但它其实只是众多分布式系统编程模型中的一种。在面对不同的数据量、数据结构和数据处理类型时,很多其他计算模型可能更为合适。
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。
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。
本文转自公众号:腾讯大数据 继“一部手机游云南”后,抗疫时期,云南在全省范围内的公共场所推广由腾讯云提供技术支持的“云南抗疫情”扫码系统,实现全体民众出行扫码,全面分析预测确诊者、疑似者、密切接触者等重点人群流动情况。 截至2月24日,云南省累计有1.65亿人次扫码登记“云南抗疫情”微信小程序,用户数1325.81万人。市民使用起来也极其便捷,在进入公众场所前用微信扫描“入”二维码,离开时再扫描“出”二维码,这两张二维码就是云南打赢新冠肺炎疫情防控阻击战的两杆枪。 如此“简单”的操作背后
预览项目:https://github.com/dongfanger/tep-template.git
数据时代,分布式缓存领域,大家可能较为熟悉Redis,当红一哥,还有经典老将Memcached, 以及新秀Apache Ignite, 当然还有Oracle的Coherence内存数据网格,今天我们主要关注投行金融领域的分布式缓存一哥Gemfire。
之前在因公司产品项目做微服务拆分时使用了dubbo和zokeeper但感觉对他们的认知还是不太清楚。所以最近重新复习看了一下。用通俗的方式些事一下(如有错误请指正)
思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜。怎么办? 在Map端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map 端业务,减少Reduce 端数据的压力,尽可能的减少数据倾斜。
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