在本博客中，我们将深入研究Prometheus 和 Thanos的特征、差异和挑战，以帮助您在这两个巨人之间做出明智的决定。 Prometheus 是什么？...Prometheus 警报规则：用户可以使用 PromQL 查询语言在 Prometheus 中定义警报规则。根据收集的时间序列数据不断评估这些规则，在满足指定条件时生成警报。...记录规则：Prometheus 支持记录规则，允许用户预先计算常用的查询并将其存储为新的时间序列。这可以优化查询性能并简化复杂的计算。Thanos继承了Prometheus的这一特性并保持了兼容性。...下采样：Prometheus 支持下采样，允许在更大的时间间隔内聚合数据，以降低存储要求和查询复杂性。Thanos 继承了 Prometheus 的这一能力，确保了管理数据粒度的兼容性和灵活性。...丰富的查询语言：PromQL是Prometheus使用的查询语言，提供了广泛的函数和运算符，可以进行复杂的数据分析和聚合。这使得您可以更轻松地从时间序列数据中提取有价值的见解并执行高级监控任务。
场景2：磁盘I/O速度慢或在某些情况下完全饱和的CPU导致搜索排队。 2.2.2 解决方案 1、创建索引时采用1主分片&1副本模型。 使用索引模板是在创建索引阶段做好设置是个好方法。...2.6 症状6：聚合N多唯一值引起的高内存使用率 查询包含唯一值（例如，ID，用户名，电子邮件地址等）的聚合字段时性能不佳。...当超过桶的数量（在版本7.0中默认为10,000）时（例如，当运行多层聚合时）， 该最大桶聚合设置停止执行并且使搜索请求失败。...注意：在查看慢速日志时，我们希望避免从不同的分片中添加所有时间，因为每个分片可能并行执行。...审计日志记录有助于回答以下问题： 1）查询是什么时候发生的？ 2）谁执行了查询？ 3）查询的内容是什么？
造成这种情况的原因有几个： 第一个问题是不变性。根据最佳实践，不应更改数据湖中的数据。 其次，多年来不可能在数据湖中执行原子写入。这意味着即使进行了较小的编辑，也需要重写整个表。...在本文中，我们将了解如何使用DeltaLake框架实现解决缓慢变化的维度的最常见方法。 考虑下面的示例场景： “一家公司希望跟踪客户维度随时间发生的变化。他们已要求数据工程团队提出一些替代方案。...在事实表聚合受到维度变化影响的情况下，丢失历史记录的影响可能会很严重。在这种情况下，如果没有历史记录，就很难追溯聚合值受到影响的原因。 现在我们将了解如何使用Delta框架实现SCDType1。...最后将地址变更记录合并到customer_silver_scd1 silver层维度表中。 对silver层维度表执行查询后，会发现地址的更改已覆盖其之前的状态。...需要注意的是，维护维度表的应用程序需要以这样的方式进行编码，即在一个事务中执行当前版本的新记录的添加和先前版本的到期。此外，每个针对维度表的查询都需要过滤status=Current。
从事Elasticsearch云产品的研发已经四年多了，在服务公有云客户的过程中也遇到了各种各样的使用方式以及问题，本文就把过去几年记录的一些问题和解决办法进行归类和总结，常读常新。...在执行bulk写入时，如果body里指定了pipeline, 执行结果是错误的 在bulk写入时，如果有的请求带有ingest pipeline, 有的没有，那么执行结果就是完全乱序的，也就是文档内容和指定的...在需要批量拉取聚合结果时，可以使用index sorting + composite 聚合来代替term 聚合，composite聚合可以根据排序优化聚合提前结束并且支持分页。 22 ....查询时的tie_breaker参数的作用是什么？ tie_breaker参数会让dis_max查询的行为更像是dis_max和bool的一种折中。...42 . term聚合，在High Cardinality下，性能越来越差的原因是什么？
3.5 批量 BULK API BULK API 允许我们一次性执行多个操作，如创建、更新和删除文档。掌握 BULK API 的使用方法，可以提升数据处理的效率，尤其在处理大量数据时非常有用。...掌握搜索模板 API 的使用方法，可以提升搜索效率，确保在需要重复执行相似查询时，能够快速完成操作。...掌握 Pipeline 聚合的使用方法，可以提升数据分析的深度，确保数据处理的灵活性。 5.4 聚合和分析的最佳实践 掌握聚合和分析的最佳实践，确保数据分析的高效性和准确性。...掌握 SLM 的使用方法，可以确保数据的持久性和安全性，防止数据丢失。...6.6 灾难恢复 灾难恢复是应对突发事件的重要措施，掌握灾难恢复的方法，可以提升系统的容灾能力，确保系统在发生故障时能够迅速恢复。
b.官方支持不完整，在 join 查询中，group by 或者 where 字句会失败，目前可以不用这个集合。 6、hive 分区有什么好处？ 最大的好处就是可以更快的执行查询。...在分区的帮助下，将使用分区列的名称创建一个子目录，并且当使用 WHERE 子句执行查询时，将只扫描特定的子目录，而不是扫描整个表。这时可以更快地执行查询。...2、当查询时，会查询特定列而不是查询整行，因为记录是以列式存储的。 3、ORC 会基于列创建索引，当查询的时候会很快。...having 是分组（group by）后的筛选条件，分组后的数据组内再筛选，也就是说 HAVING 子句可以让我们筛选成组后的各组数据。 where 则是在分组，聚合前先筛选记录。...=100000（用于设定 map 端进行聚合操作的条数） 有数据倾斜时进行负载均衡 设定 hive.groupby.skewindata，当选项设定为 true 是，生成的查询计划有两个 MapReduce
数据预聚合：MergeTree引擎支持预计算聚合数据，这样可以避免在查询时进行大量的聚合操作，从而提高查询速度。...数据合并：MergeTree引擎利用后台线程定期执行数据合并操作，将小块的数据合并成大块，以减少查询时需要扫描的文件数量，提高查询性能。...数据本地化：MergeTree引擎可以在存储节点上执行查询，避免了数据传输的开销，加快了查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。...在使用ClickHouse的MergeTree引擎时，如果遇到数据丢失或损坏的问题，可以采取以下解决方法：1. 检查数据源：首先，需要确保数据源（例如文件、数据库等）没有发生意外的数据丢失或损坏。
并行数据访问 如果有索引，请使用 是否可以执行多线程查询 数据复制 读取数据时，引擎只需要检索所需的列集。...无并发数据访问限制： 如果从一个表中读取，在另一个查询中写入会报错 如果同时在多个查询中写入该表，数据将被破坏 使用该表的典型方法是一次写入：只写入一次数据，然后根据需要多次读取数据。...要检查 ClickHouse 在执行查询时是否可以使用此索引，请使用 force_index_by_date 和 force_primary_key 参数。...为了使其工作，它在聚合和聚合数据类型上使用 -State 和 -Merge 修饰符。 请注意，在大多数情况下，使用聚合合并树是不切实际的，因为查询可以有效地在非聚合数据上运行。...这是最灵活的解决方案 - 您可以使用由于域的需要而可能不重要的任何拆分解决方案。这也是一个最佳解决方案，因为数据可以完全独立地写入不同的段。 其次，您可以对分布式表执行插入操作。
没有副本意味着丢失单个节点可能会导致数据丢失，因此数据保存在其他地方很重要，以便在出现问题时可以重试初始加载。初始加载完成后，可以设置index.number_of_replicas改回其原始值。...但是每次查询多少文档最佳，不同的集群最佳值可能不同，为了获得批量请求的最佳阈值，建议在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。...在每次基准测试运行中，批量请求中的文档数量翻倍。当索引速度开始趋于平稳时，就可以获得已达到数据批量请求的最佳大小。...例如，如果所有文档都有一个price字段，并且大多数查询 range 在固定的范围列表上运行聚合，可以通过将范围预先索引到索引中并使用聚合来加快聚合速度。...相对于 DSL 而言，脚本的性能更差，DSL能解决 80% 以上的查询需求，如非必须，尽量避免使用 Script。
QuerySvr：查询执行模块，支持全链路查询、模糊查询、awk 统计等。 接下来分别阐述系统设计和实现中面临的挑战点以及解决办法。...最终将匹配后的日志返回给 WebSvr 聚合展示给用户。 通过并发检索的优化手段，模糊查询一个模块一小时日志（12 台机器，7.95GB 日志量）耗时从 1 分钟降到 5.6 秒。...如何保证系统可靠性 我们通过引入了分布式文件系统和索引服务解决了日志丢失、保存时间短和快速定位问题，但系统复杂性导致的可靠性问题，是我们面临的第二大挑战。...索引可靠性保证 服务抖动 LogIdxSvr 使用 Rocksdb 作为底层存储聚合全网 callid 索引，但是 Rocksdb 在高并发写入时容易出现写入抖动进而导致索引丢失，为了保证 callid...通过两个方法确保执行指令的安全： changeroot：使用 Linux 的 changeroot 避免用户指令操作系统重要目录； 沙盒限制：使用 Linux 支持的沙盒隔离技术，只允许执行特定指令。
使用这些系统进行日志聚合就是杀鸡用宰牛刀。 ? 由于现有系统的复杂性和运维成本导致很多使用者直接购买 SaaS 服务来解决问题。所以，该设计的第二个目的是在易操作性和查询语言的复杂程度之间进行平衡。...但是又由于日志可以覆盖一些意外的错误，所以工程师们这个时候大都会表现得难以置信：“如果我必须注意我记录的是什么日志，那么记录日志又有什么意义呢？”...Kubernetes 和 Docker 等平台都可以提供日志聚合功能；日志存储在本地节点上，并可以使用标签选择器按需获取和汇总。 但是对于这些简单的系统，当 Pod 或者节点不在了，日志通常也会丢失。...故事 在收到有关我的服务的报警并深入研究和该报警相关的查询数据之后，我想快速查看与在报警时产生的这些时间序列的任务相关的日志。...例如，12小时的日志数据将产生约 100MB 的未压缩块和约 10MB 的压缩块。12小时也是我们在 Cortex 中使用的块长度的上限。
为了确保写入，就要确保 在配置文件中启用日志（storage.journal.enabled），而且提交间隔要和你能够承担的数据丢失相对应。 无索引排序 在搜索和聚合中，你经常希望排序数据。...这些索引并不包含在 explain() 记录的索引里，那些索引是供管道操作符$match、$sort 出现在管道开始时使用的。现在，索引可以覆盖聚合管道的任何阶段 。...使用$limit() 而未用$sort() 通常，当你在 MongoDB 中开发时，仅仅查看查询或聚合返回的结果的样例会很有用。...为了确保可靠性，查询或聚合必须是“确定的”，就是说，它们每次执行都会给出相同的结果。包含$limit 而不包含$sort 的代码不是确定的，后续会导致难以跟踪的 Bug。...强迫 MongoDB 开发人员按照 RDBMS 的方式做事就太遗憾了，我希望继续看到解决旧问题的有趣的新方法，如确保数据完整性、使数据系统具有从故障和恶意破坏中恢复的能力。
身份验证方法有多种，但是用户ID/密码凭证最容易安装和管理。当你考虑基于LDAP的身份验证时，可以采用那个方法。...为了确保写入，就要确保在配置文件中启用日志（storage.journal.enabled），而且提交间隔要和你能够承担的数据丢失相对应。 无索引排序 在搜索和聚合中，你经常希望排序数据。...这些索引并不包含在explain()记录的索引里，那些索引是供管道操作符match、sort出现在管道开始时使用的。现在，索引可以覆盖聚合管道的任何阶段。...使用$limit()而未用$sort() 通常，当你在MongoDB中开发时，仅仅查看查询或聚合返回的结果的样例会很有用。...为了确保可靠性，查询或聚合必须是“确定的”，就是说，它们每次执行都会给出相同的结果。包含limit而不包含sort的代码不是确定的，后续会导致难以跟踪的Bug。
您可以根据文本块的大小或文本块之间是否存在重叠来使用不同的策略。然后，RAG 应用程序使用文本嵌入模型来生成文本块的向量表示。 这就是在查询时执行向量相似性搜索所需的所有预处理。...使用这种方法，您可以消除大量噪音，获得更好的结果，并且不用担心提示令牌空间。 您还可以在摄取时或查询期间执行上下文摘要。查询期间的上下文压缩更具指导性，因为它选择与所提供的问题相关的上下文。...每条记录都是单独处理的，但知识图谱表示连接数据，从而可以轻松回答跨多个文档的问题。 大多数回答多跳问题的较新的 LLM 方法都侧重于在查询时解决任务。...事实上，许多多跳问答问题可以通过在摄取之前预处理数据并将其连接到知识图谱来解决。您可以使用 LLM 或自定义文本域模型来执行信息提取管道。...对结构化信息的访问允许 LLM 应用程序执行需要聚合、过滤或排序的分析工作流程。考虑这些问题： 哪家单独创始人的公司估值最高？ 谁创办的公司最多？
假设从上到下是按照时间顺序执行的，同一行语句是在同一时刻执行的。注意：在最后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。...这里，我先和你说一下这些方法的基本思路：你需要自己找一个地方，把操作记录表的行数存起来。用缓存系统保存计数对于更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。...这两种情况，都是逻辑不一致的。我们一起来看看这个时序图。图 2 中，会话 A 是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行 R，然后 Redis 计数加 1；会话 B 就是查询页面显示时需要的数据。...在图 2 的这个时序里，在 T3 时刻会话 B 来查询的时候，会显示出新插入的 R 这个记录，但是 Redis 的计数还没加 1。这时候，就会出现我们说的数据不一致。...首先，这解决了崩溃丢失的问题，InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的。备注：关于 InnoDB 的崩溃恢复，你可以再回顾一下第 2 篇文章《日志系统：一条 SQL 更新语句是如何执行的？》
欢迎回到我们的系列。在第一部分中，我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。...仅来源聚合 但是，就像在资源方面一样，避免在目标方面的聚合带来了成本： 目标端的更改会影响源端。 这是我们在源端没有聚合器时所看到的配置问题。如果目标地址更改，则必须重新配置源上的所有聚合器。...源和目标聚合 最佳配置是在源和 目标端都进行聚合 。 再一次地，折中的是，我们最终得到更多的节点和稍微更复杂的配置。但好处很明显： 目标端更改不会影响源端。 这导致整体维护少得多。...当发生这种情况时，停机期间发生的事件可能会永远丢失。如果系统停留时间足够长，甚至源端缓冲区（如果您正在使用带有源端缓冲区的日志平台 - 一分钟内会更多）将会溢出并导致永久数据丢失。...您始终可以 添加更多聚合节点。 因此，我们介绍了微服务和容器可以创建的日志记录问题，以及聚合模式如何帮助解决这些问题。
本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统，从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。...： 部分场景上报日志受限：由于在 Web 与小程序上用户一般的使用场景是用完即走，当线上出现问题时再联系用户主动上报日志，整个处理周期较长，有可能会错过最佳排查时间。...针对以上痛点问题，我们提出了建设 Logan 实时日志，旨在提供统一的、高性能的实时日志服务，以解决美团现阶段不同业务系统想要日志上云的需求。 1.4 Logan 实时日志是什么？...数据消费层设计如下图所示： 图8 数据消费层设计图 数据消费层的一些典型的应用场景： 网络全链路追踪：现阶段前后端的日志可能分布在不同的系统中，前端日志系统记录的主要是代码级日志、端到端日志等，后端日志系统记录的是链路关系...下面是一些业务系统接入的典型使用场景，供大家参考： 核心链路还原：到家某 C 端小程序使用 Logan 实时日志记录程序核心链路中的关键日志与异常日志，当线上有客诉问题发生时，可以第一时间查看实时日志并定位问题
如果您的组织希望运行云原生可观测性和 Kubernetes 管理解决方案，以下是在 Kubernetes 可观测性方面需要遵循的10条最佳实践。...在为组织选择最佳可观测性解决方案时，需要考虑以下类型工具: 开源指标工具: Prometheus 是 Kubernetes 指标的事实标准。...这种方法更简单，因为您的工程师无需成为查询语言(如 PromQL)、环境架构和规模、可观测性解决方案的底层数据模型或测试中的查询在生产环境中的性能等方面的深度专家。 5....日志记录和日志聚合 在云原生世界中，日志记录很重要，因为它帮助团队捕获、聚合和理解系统事件。在云原生架构中，事件数量增加，但独立系统中不相关的日志数量也会增加。...然而，分布式跟踪可让您查看请求在整个系统中执行的情况。这是您确定某个单一功能运行时间过长的方式，以便在影响客户体验之前深入了解原因。 8.
索引可以加速数据查询，但会增加数据写入的成本。分区可以将数据按照某个条件分散存储，从而加速特定查询。在设计索引和分区时，需要考虑数据访问模式和查询需求。...PARTITION BY (partition_key_expression) 使用分区时，需要确保查询条件中包含分区键。这样，查询时只需要扫描相关分区，提高查询性能。 索引和分区的最佳实践 1....优化的目标是降低查询的响应时间、减少系统资源消耗和提高并发处理能力。 学习如何分析查询执行计划 查询执行计划是数据库系统在执行查询前生成的一个详细的操作步骤，包括表扫描、索引查找、排序等操作。...SQL查询优化的最佳实践和常见问题解决方案: - 使用EXPLAIN命令查看查询执行计划，找到性能瓶颈。 - 合理设计表结构、索引和分区，以提高查询性能。...同时，利用物化视图加速了部分聚合查询，提高了查询性能。 在实际应用中，EXPLAIN命令帮助我们理解查询的执行计划和资源消耗情况，从而找到性能瓶颈。
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