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Grafana Loki 架构

Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。...Loki 中的 WAL 记录了传入的数据，并将其存储在本地文件系统中，以保证在进程崩溃的情况下持久保存已确认的数据。重新启动后，Loki 将重放日志中的所有数据，然后将自身注册，准备进行后续写操作。...为了解决这个问题，查询器在内部对具有相同纳秒时间戳、标签集和日志信息的数据进行重复数据删除。...该接口在支持的数据库中的工作方式有些不同： DynamoDB 原生支持范围和哈希键，因此，索引条目被直接建模为 DynamoDB 条目，哈希键作为分布键，范围作为 DynamoDB 范围键。...一组模式集合被用来将读取和写入块存储时使用的匹配器和标签集映射到索引上的操作。随着 Loki 的发展，Schemas 模式也被添加进来，主要是为了更好地平衡写操作和提高查询性能。

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    Amazon DynamoDB 工作原理、API和数据类型介绍

    在该分区中，可能有几个具有相同分区键值的项目，因此 DynamoDB 会按排序键的升序将该项目存储在其他项目中。 要读取表中的某个项目，您必须为该项目指定分区键值和排序键值。...DynamoDB 会计算分区键的哈希值，从而生成可从中找到该项目的分区。 如果我们查询的项目具有相同的分区键值，则可以通过单一操作 (Query) 读取表中的多个项目。...要仅查询某些 Dog 项目，您可以对排序键应用条件（例如，仅限 Name 在 A 至 K 范围内的 Dog 项目）。 Note 每个主键属性必须为标量（表示它只能具有一个值）。...我们必须为所需的项目指定主键。我们可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。 BatchGetItem - 从一个或多个表中检索最多 100 个项目。 Query - 检索具有特定分区键的所有项目。...DynamoDB Streams DynamoDB Streams 操作可对表启用或禁用流，并能允许对包含在流中的数据修改记录的访问。

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    Amazon DynamoDB

    DynamoDB 是一个性能好、可靠高且具有可扩展性的NoSQL云数据库服务，DynamoDB集15年分布式非关系性数据库开发之精粹，又通过内部使用考验，是AWS团队精心打造的产品。...2、操作 DynamoDB提供如下操作： 1、putItem：插入或更新一条记录，支持条件更新，支持在更新时返回属性旧值 2、getItem：获取一条完整的记录或某些属性，允许指定用最终一致性读还是严格一致性读...一次最多返回100个属性及小于1MB数据，如果没有返回所有记录，会返回还没有处理的键值以便应用再次去获取 4、updateItem：插入/删除/更新一条记录中的某些属性，支持条件更新，支持更新时返回所有属性旧.../新值、被更新属性旧/新值 5、deleteItem：删除一条记录，支持条件删除，支持删除时返回被删除记录 6、query：使用组合主键时查询同一Hash Key的多条记录或某些属性，可指定Range...操作保证按主键顺序返回记录，因此可通过在下一条查询时指定上次返回的最大主键作为起始点来实现分页 7、scan：表扫描，可指定多个过滤条件，可指定返回条数限制。

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    Mysql面试题及千万级数据查询优化

    一 Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？ 怎么查，谁能告诉我答案？...首先，我演示下大数据分页查询，我的test表里有1000多万条数据，然后使用limit进行分页测试： select * from test limit 0,100; 耗时：0.005s select *...这也让我们得出一个结论： 1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。 2，mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。...因为利用索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...注：在MySQL 5.5之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。

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    Mysql面试题及千万级数据查询优化

    一 Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？ 怎么查，谁能告诉我答案？...首先，我演示下大数据分页查询，我的test表里有1000多万条数据，然后使用limit进行分页测试： select * from test limit 0,100; 耗时：0.005s select *...这也让我们得出一个结论： 1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。 2，mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。...因为利用索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。

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    智能体对话场景数据设计与建模

    为满足智能体对话场景中的高并发、低延迟和稳定性需求，Amazon DynamoDB的数据查询/存储方案主要包括以下几个方面：会话记录存储：使用Amazon DynamoDB的基表chat_session...智能体（AI digital persona）：指生成式AI驱动的对话实体，每个智能体具有唯一的ai_id。...在DynamoDB中，这通常通过更新会话记录的状态来实现，而不是直接删除记录（实现软删除）。可以在会话记录中添加一个时间戳字段（如delete_time），并将其设置为当前时间以标记会话为已删除。...这种方式保留了会话的历史记录，同时允许通过查询排除已删除的会话。...在DynamoDB中实现这些访问模式时，关键是要合理设计基表和GSI的键以及属性投影，以支持高效的数据插入、查询、更新和删除操作。

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    MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化

    因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？ 错！...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

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    MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化

    数据库SQL优化是老生常谈的问题，在面对百万级数据量的分页查询，又有什么好的优化建议呢？下面将列举了一些常用的方法，供大家参考学习！...因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？ 错！...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

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    MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化

    因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？ 错！...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

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    MySQL 百万级数据分页查询优化

    因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

    2K20

    如何巧用索引优化SQL语句性能？

    为什么在 MySQL数据库中，一条慢查询只要添加上合适的索引，查询速度就能提升一个档次？对于 MySQL，如何巧用索引优化SQL语句性能？需要注意什么问题？...为了更好的解释“EXPLAIN”命令，我们通过一个真实示例来演示，场景：根据 name字段从拥有百万条数据的 user表中来查询记录，EXPLAIN执行计划如下图：EXPLAIN输出的每个字段解释： id...age=30 and sex='男'的记录有两条；然后，获取id2和id3两个节点中指向子节点的指针，定位到子节点，再定位到叶子节点，从叶子节点中拿到聚簇索引的值 id2和id3；最后，到聚簇索引上遍历...B+树 可以利用索引的“最左前缀”来定位记录。...示例： 场景：查询用户表中姓刘的男性 联合索引：index(name, sex) B+树索引模型示意图如下：查询分析：sql复制代码首先，从根节点查到第一个'刘'开头的记录是id2，然后向后遍历，直到不满足条件为止

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    MySQL底层存储B-Tree和B+Tree原理分析

    实际业务中B树的阶数一般大于100，存储大量数据，B树高度也会很低，查询效率会更高。备注每个节点拥有最多的子节点，子节点的个数一般称为阶。阶：m阶是代表每个节点最多有m个分支（子树）。...图片（2）B树插入原理每个节点的数据都是顺序存储，具有M阶的B树，树的阶数表示每个结点最多可以有多少个子结点图片（3）B树的应用场景在数据库中，B树用来维护索引，用来提高查询效率，一个节点可以存储整个页...的原理分析（1）什么是B+Tree是B树的一种变形形式，B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址，同等存储空间下比B-Tree存储更多key非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存，只进行数据索引...，而是主键 ID或记录的地址当使用非聚簇索引进行查询时，会得到一个主键 ID，再使用主键 ID 去聚簇索引上找真正的行数据，把这个过程称之为回表查询所以聚簇索引查询效率更高，而非聚簇索引需要进行回表查询...，性能不如聚簇索引非聚簇索引的叶子节点上存储的并不是真正的行数据，而是主键 ID或记录的地址当使用非聚簇索引进行查询时，会得到一个主键 ID，再使用主键 ID 去聚簇索引上找真正的行数据，把这个过程称之为回表查询所以聚簇索引查询效率更高

    2.1K01

    NoSQL和数据可扩展性

    NoSQL NoSQL描述了具有内置复制支持的水平可扩展的非关系数据库。 应用程序通过简单的API与数据库进行交互，数据作为大文件或数据块存储在无架构的存储库中。...存储库通常是旨在支持具有高复制性的NoSQL操作的自定义文件系统。 NoSQL是“不仅仅是SQL”的缩写，它是指非关系数据可以从多个不同的查询机制中受益。...亚马逊DynamoDB是一个很好的候选数据库，因为它在其键值存储中原始地存储简单的JSON值，而且还提供了二次索引来拉回记录和数据概要，就像更复杂的文档存储一样。...文档数据库用例也简要介绍了DynamoDB，因为它存储了JSON值和二级索引，允许记录查询。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是一个键值NoSQL数据库，支持最终和强大的一致性。...DynamoDB有很多用例，一般是键值存储： 具有亚秒响应时间的web服务广告 存储网站的用户首选项 存储临时“会话”信息，如购物车 使用DynmoDB作为广告投放数据库的示例架构可以在

    12.3K60

    Envoy架构概览(9):访问日志,MongoDB,DynamoDB,Redis

    访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录： 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。...MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息，包括路由集群的计时和分散/多次计数。...查询记录。 每个通过$ comment查询参数的callsite统计信息。 故障注入。 MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。...DynamoDB Envoy支持具有以下功能的HTTP级别DynamoDB嗅探过滤器： DynamoDB API请求/响应解析器。 DynamoDB每个操作/每个表/每个分区和操作统计。...DynamoDB过滤器是Envoy在HTTP层的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。 在Lyft中，我们使用此过滤器与DynamoDB进行所有应用程序通信。

    2.3K30

    SQL锁总结

    锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。 InoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。...对于行级锁，主要分为以下三类： I.行锁(Record Lock):锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在RC、RR隔离级别下都支持。...2.间隙锁(Gap Lock):锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert,产生幻读。在RR隔离级别下都支持。...1.索引上的等值查询（唯一索引），给不存在的记录加锁时，优化为间隙锁。 2.索引上的等值查询（普通索引），向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，neXt-key lock退化为间隙锁。...3.索引上的范围查询（唯一索）-会访问到不满足条件的第一个值为止。 注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

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    MySQL 加锁处理分析

    试想一下，如果并发的一个SQL，是通过主键索引来更新：update t1 set id = 100 where name = ‘d'; 此时，如果delete语句没有将主键索引上的记录加锁，那么并发的update...根据此图，可以看到，首先，id列索引上，满足id = 10查询条件的记录，均已加锁。同时，这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。...在这里，我直接给出分析后的结果： Index key：pubtime > 1 and puptime 在idx_t1_pu索引上的查询范围。...针对Session 1，从name索引出发，读到的[hdc, 1]，[hdc, 6]均满足条件，不仅会加name索引上的记录X锁，而且会加聚簇索引上的记录X锁，加锁顺序为先[1,hdc,100]，后[6...而Session 2，从pubtime索引出发，[10,6],[100,1]均满足过滤条件，同样也会加聚簇索引上的记录X锁，加锁顺序为[6,hdc,10]，后[1,hdc,100]。

    3.5K61

    关于mysql limit offset的一点优化

    根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。 类似于下面这张图： ?...证实 为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个...优化思路1——子查询——将查询落到索引上 子查询的分页方式或者JOIN分页方式。JOIN分页和子查询分页的效率基本在一个等级上，消耗的时间也基本一致。 举个例子。...下面以真实的生产环境的80万条数据的一张表为例，比较一下优化前后的查询耗时： -- 传统limit，文件扫描 [SQL]SELECT * FROM tableName ORDER BY id LIMIT...: 0 时间: 0.278s 优化思路2 记录上次查询的最大id，向后追溯M行记录 endNum = (i + 1)*500; select id,content from test_table where

    9.3K30

    【服务网格架构】Envoy架构概览(9):访问日志,MongoDB,DynamoDB,Redis

    访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录： 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。...MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息，包括路由集群的计时和分散/多次计数。...查询记录。 每个通过$ comment查询参数的callsite统计信息。 故障注入。 MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。...DynamoDB Envoy支持具有以下功能的HTTP级别DynamoDB嗅探过滤器： DynamoDB API请求/响应解析器。 DynamoDB每个操作/每个表/每个分区和操作统计。...DynamoDB过滤器是Envoy在HTTP层的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中，我们使用此过滤器与DynamoDB进行所有应用程序通信。

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