克隆插件简介 克隆插件允许在本地或从远程 MySQL 实例克隆数据。克隆数据是存储在 InnoDB 其中的数据的物理快照，其中包括库、表、表空间和数据字典元数据。...克隆插件支持两种克隆方式 本地克隆 远程克隆 本地克隆 本地克隆操作将启动克隆操作的 MySQL 服务器实例中的数据克隆到同服务器或同节点上的一个目录里 ?...除克隆数据外，克隆操作还从捐赠者中提取并传输复制位置信息，并将其应用于接受者，从而可以使用克隆插件来配置组复制或主从复制。使用克隆插件进行配置比复制大量事务要快得多，效率更高。...与源表空间文件具有相同路径的克隆表空间文件将导致冲突 远程克隆时不支持CLONE INSTANCE FROM中通过使用mysqlx的端口 克隆插件不支持克隆MySQL服务器配置my.cnf等 克隆插件不支持克隆二进制日志...克隆插件仅克隆存储的数据 InnoDB。不克隆其他存储引擎数据。MyISAM并且 CSV存储在包括sys模式的任何模式中的表都被克隆为空表。 不支持通过MySQL router连接到捐赠者实例。
统一解算器允许在CPU或GPU上计算模拟，并且高度多线程，通过复杂的布料模拟提高了性能。.../导出的更多控制其他改进节点材质现在支持 OSL改进了节点材料中红移节点的着色/分类改进了 Redshift 节点材料中的性能/交互布局根据活动渲染引擎更新相机和灯光（默认布局中的 Redshift 相机和灯光...）在节点编辑器中显示暴露端口模拟模拟场景为新的统一模拟框架（当前为布料和样条线）提供设置多个模拟场景对象允许具有优化迭代和不同力的拆分系统通过 CPU 或 GPU 计算模拟布料模拟基于新模拟框架的布料模拟通过...[-1, 1] 之间移动，以支持更多小克隆或更多大克隆。...改进的资产浏览器过滤op和base节点之间的转换命令在节点编辑器中显示 / Ctrl-Click 连接器点暴露端口一般增强动画片锤子权重 - 根据周围点的平均值定义权重Colorize by Prefix
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...这一方面在比较中起着重要的作用。 如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
在深入研究基准之后，我们发现该基准没有执行任何 JOIN，因此在单个表中进行操作，并且还严重依赖于对不同项目进行计数。...尽管这些公司的工程师都很聪明，但他们都没有任何魔法或无法在其他地方复制的东西。每个数据库都使用不同的技巧来获得良好的性能。...例如，从长远来看，Redshift 没有比 Snowflake 更快或更慢的根本原因。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果要计算两个日期之间的差异，可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都适用于任何合理的类型。您可以指定粒度，也可以不指定。...根据数据库系统的架构方式，此查询可以是瞬时的（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大型表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery） ），或者可能会耗尽内存（如果它尝试将所有数据拉入客户端
云供应商：Redshift居于领先地位 Panoply，Periscope Data和其他许多公司已经在不同的云技术之间进行了广泛的性能测试。...在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。正确的摄取方法和错误的方法之间的差异可能是数据丢失和丰富数据之间的差异，以及组织良好的模式和数据沼泽之间的差异。...备份和恢复 BigQuery自动复制数据以确保其可用性和持久性。但是，由于灾难造成的数据完全丢失比快速，即时恢复特定表甚至特定记录的需要少。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
Yelp 在两套不同的在线系统中管理业务实体（其平台中的主要数据实体之一）的属性。...平台的旧版部分将业务属性存储在 MySQL 数据库中，而采用微服务架构的较新部分则使用 Cassandra 存储数据。...在这两种情况下，更新都发布到 Apache Kafka，而 Redshift 连接器负责将数据同步到相应的 Redshift 表。...此外，分析过程必须从多个表中收集数据，并将这些数据规范化为一致的格式。最后，由于在线和离线数据存储之间的表架构相同，对架构的更改必须在两处各自部署，从而带来了维护挑战。...另一项作业用于解决数据不一致的问题，最后在 Redshift Connector 和 Data Lake Connector 的帮助下，业务属性数据进入两个主要的离线数据存储中。
这个公司一度把数据分析跑在Redshift上，终于在某年付出了几千万美元之后决定自己干。于是它们选择了Presto。从此以后再也不花那么多冤枉钱了。...Larry说，你们把在Redshift的数据迁移过来，在Oracle的云上跑。同样的查询，不但会更快，而且还会更便宜。我可以写进合同里去，每个月Oracle给你们的账单不会高于亚马逊的50%....倘若您觉得这个分析对您有所启发，还请你没关注的加个关注，有没有关注的都帮忙转发一下。 3 作为分析的第一步。我们先看看用户的合理需求是什么。...如果我是一个用户，对我来说，下面的要素是重要的： 我的SQL查询是什么 我查询的数据是哪些表 我需要最晚多长时间里拿到结果 当这些要素确定以后，提供服务的服务商就可以给出一个价格了。...而且这种选择对很多客户一定程度上是个黑盒子，用户并不知道服务商是用了什么办法来做。 这样的定价模式有一个很明显的好处，它鼓励服务提供商去创新。
但是，启动虚拟机所需要的系统盘，是云上块存储CBS(Cloud Block Storage)的服务实例，其大小一般在50GB-500GB之间。...由于虚拟机的系统盘，实际上是存储在云上的CBS中，那么，每次进行虚拟机克隆的时候，只需要为新的虚拟机提供CBS上块实例的一个链接，是不是就可以了呢?...在CBS中，并不会真的复制两份数据，而是当VM A和VM B需要读取系统盘内容时，从快照读取，而写入系统盘的时候，CBS会在其他地方保存每次写入的内容，这叫做写时重定向 (Redirect on Write...在应用了快照ROW技术以后，我们发现，只有第一次做快照的时候需要全量复制CBS卷的内容，此后每次克隆虚拟机，CBS只会做一个链接而无需复制数据，从而大大节约了存储空间，同时也能够实现快速地批量克隆虚拟机...不过，如果我们只是人工监测请求流量，然后手工发起虚拟机的克隆扩容，有的时候还难以满足业务的要求。有没有办法让虚拟机自动克隆扩容呢？ 小E突然回忆起了一个瓦特和蒸汽机的故事——请看下回分解。
问题：我们的数据在数百个微服务之间进行处理和传输，并以不同的格式存储在包括 Redshift、S3、Kafka、Cassandra 等在内的多个数据存储中。...更准确地说，我们使用NetworkX库来构建作业的工作流图，并在该作业的相应有向无环图 (DAG) 工作流中查找在它们之间具有路径的所有源表和目标表对。...转换中的所有中间表都不会记录在 Lineage 中，因为它们是临时的。例如，（输入表 1，输出表 2）是图 3 中的一对，因为它们之间存在路径，而（输入表 2，输出表 2）则不是。...另一方面，在 Redshift 中存储数据非常持久且易于查询以用于分析目的。在 Yelp，我们每天大约有数千个批次，平均每个作业发出大约 10 条消息。...Spark-Lineages 的模拟 UI 如图 1 所示，用户可以在其中浏览或搜索所有 Spark 表和批处理作业，读取每个表和作业的详细信息，并跟踪它们之间的从源到结束的依赖关系.
OLAP场景的关键特征 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列...较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小： 数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行...） 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每一个查询除了一个大表外都很小 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 Clickhouse优缺点 优点 数据压缩 多核并行处理...支持数据复制和数据完整性 shard分片 replica副本 多服务器分布式处理。...44个字段的大表中做单表查询并且和Amazon RedShift做对比，结果如下： Clickhouse 测试环境：单CPU 2核 4G内存 cat /proc/cpuinfo| grep "physical
把下面这几行代码复制到文本编辑器中，保存为.mybrt.sh。注意，这个文件名是以.开头的隐藏文件。这段代码的意思是把亮度设为7。前面我们查看了最大亮度是15，所以设置为7已经很不错。...Redshift 如果你想过要减少由屏幕导致的眼睛的压力，那么你很可能听过f.lux，它是一个免费的专有软件，用于根据一天中的时间来修改显示器的亮度和配色。...启动时，你可以使用经度和纬度来配置地理坐标，然后就可以让它在托盘中运行了。Redshift将根据太阳的位置平滑地调整你的配色或者屏幕。...在夜里，你可以看到屏幕的色温调向偏暖色，这会让你的眼睛少遭些罪。 和Calise一样，它提供了一个命令行界面，同时也提供了一个图形客户端。...要快速启动Redshift，只需使用命令： 复制代码 代码如下: $ redshift -l [LAT]:[LON] 替换[LAT]:[LON]为你的维度和经度。
但就像兰博基尼不一定比普锐斯（或自行车，如果发生堵车）快一样，数据库的实际工作负载将决定哪个更快。 主观性得到的评价不高；人们会这么说：“嗯，没办法判断哪个更好，所以选哪个不重要。”...尽管这些公司的工程师们都非常聪明，但他们都没有无法复制的神秘咒语或方法。每个数据库都使用不同的技巧组合来获得良好的性能。...依赖将元数据持久化到对象存储的湖仓在快速更新时会遇到困难；这是该模型的固有缺陷。但这些类型的差异通常只会影响利润；例如，从长远来看，Redshift 并不一定比 Snowflake 更快或更慢。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。...根据数据库系统的体系结构，该查询可以瞬间完成（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery），或者可能耗尽内存（如果尝试将所有数据拉取到客户端
如果joiner节点与donor节点之间的事务差距很大，或者joiner节点所需的某些事务在组中的所有成员的二进制日志中都不存在，则组复制将通过远程克隆操作执行分布式恢复。...# performance_schema.clone_progress表中记录了整个克隆操作的每一个阶段及其对应的阶段信息，每一个阶段会生成一行记录（注意，该表中只记录一次克隆操作的过程信息，下一次执行克隆操作时...，例如，donor节点地址信息，对应数据的二进制日志位置信息和GTID信息（注意，该表中只记录一次克隆操作的信息，下一次执行克隆操作时，该表中的信息会被覆盖） admin@localhost : performance_schema...帐户，这样可以防止将未经授权或意外将具有特权的账号用于组复制通道），则在克隆操作完成之后新加入成员不会使用该用户帐户作为组复制通道的用户。...在以下情况下，组复制检测到分布式恢复过程中的错误时，会自动切换到一个新的donor节点，并重试状态传输操作： 连接错误：在连接到候选donor节点时存在身份验证问题或其他问题。
.us-east-1.redshift.amazonaws.com -U -d dev -p 5439 在我们的SQL客户端内创建一个表，用于保存所有来自...最后，审查新角色的设置信息，复制其中的Role ARN值以备下一步使用，接着选择Create。 ?...提高准确度意味着在两类错误之间寻找平衡点。 · 假阴性比率（FalsePositive Rate） –在全部阴性结果当中，实际为阴性但被错误分类为阳性情况的出现比率。...大家可以创建更多来自Amazon Redshift的新数据源来改进机器学习模型，例如在数据内包含更多其它相关信息，包括基于客户工作日及时间安排的IP地址变化（这部分信息在Kaggle数据集中并不存在，但在实际生活中往往不难获取...要将包含有用户其它类型信息的数据引入这一点击率分析模型，例如性别或者年龄，大家可以对来自Amazon Redshift数据仓库内其它表的数据使用JOIN语句。
• 来自后端服务的事件——我们的后端由微服务和一个事件生成/消费平台组成，用于这些服务之间的异步通信。因此跨不同后端服务生成的事件需要进行实时处理。...来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...针对批量加载和通过复制命令从 S3 加载进行了优化，我们所有的业务分析师、数据科学家和决策者都通过各种可视化工具（Looker/Metabase）、SQL 客户端和其他分析应用程序访问数据。...存储在 Redshift 中的数据被建模为星型模式，根据我们拥有的业务单位，由维度表包围中心事实表。...• RBAC：我们应该能够为公司中的不同用户提供细粒度的访问。 • 可维护性：工具必须易于维护，无论是在软件升级、部署和故障排除等方面。
分区特性在本文会详细介绍，两者比较如下： 数据分布是在物理上拆分表数据，将数据打散到各个节点，使数据可以并行计算，这在Greenplum中是必须的。...表分区是在逻辑上拆分大表的数据提高查询性能，也有利于数据生命周期的管理，这在Greenplum中是可选的。 无论是分区表还是非分区表，在Greenplum中，数据都是分散到各个节点上的。...date Optimizer status: PQO version 2.55.13 (8 rows) 注：Greenplum最新一代的解析引擎ORCA是支持动态分区消除的，但是分区的选择并不会打印在执行计划中...从Redshift迁移到Snova 使用过Redshift的朋友都知道，Redshift是不支持分区表的，AWS官方建议使用sort key和distribution key来优化并行处理，官方建议如下...因此从Redshift迁移过来的用户建议在合适的场景下使用分区特性。 欢迎阅读GP性能优化系列，下一篇Greenplum性能优化之路 --（二）存储格式
大家可以在一台 CentOS 上安装好 MySQL，进而通过克隆的方式复制出 1 台包含 MySQL 的虚拟机。...MySQL 会根据执行的每一条具体的 sql 语句来区分对待记录的日志形式，也就是在 Statement 和 Row 之间选择一种。...#在主机MySQL里执行授权主从复制的命令 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'slave1'@'从机器数据库IP' IDENTIFIED BY 'abc123';...读写分离情况下，解决主从同步中数据不一致的问题， 就是解决主从之间 数据复制方式 的问题，如果按照数据一致性 从弱到强 来进行划分，有以下 3 种复制方式。...是 MySQL 在 5.7.17 版本中推出的一种新的数据复制技术，这种复制技术是基于 Paxos 协议的状态机复制。
分区特性在本文会详细介绍，两者比较如下： 数据分布是在物理上拆分表数据，将数据打散到各个节点，使数据可以并行计算，这在Greenplum中是必须的。...表分区是在逻辑上拆分大表的数据提高查询性能，也有利于数据生命周期的管理，这在Greenplum中是可选的。 无论是分区表还是非分区表，在Greenplum中，数据都是分散到各个节点上的。...date Optimizer status: PQO version 2.55.13 (8 rows) 注：Greenplum最新一代的解析引擎ORCA是支持动态分区消除的，但是分区的选择并不会打印在执行计划中...从Redshift迁移到Snova 使用过Redshift的朋友都知道，Redshift是不支持分区表的，AWS官方建议使用sort key和distribution key来优化并行处理，官方建议如下...因此从Redshift迁移过来的用户建议在合适的场景下使用分区特性。 欢迎阅读GP性能优化系列，下一篇Greenplum性能优化之路 --（二）存储格式 ----
数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。...平台演进 在旧的数据平台中，大部分数据都是定期从各种数据源迁移到 Redshift。将数据加载到 Redshift 后，执行 ELT 以构建服务于各种业务用例的 DWH 或数据集市表。...在 Redshift 中创建Group，并且根据用户的角色将用户分配到每个Group，该方法可以控制数据集访问，但缺乏列或行级别粒度的访问控制。 • 仪表板基于哪些数据集构建缺乏可见性。...由于所有数据集市表都是根据用例创建，并且当用户向 DE 团队请求时，有多个表包含重复数据。由于我们没有遵循数据模型（星型或雪花模式），因此在 Redshift 中维护表之间的关系变得非常困难。...直接迁移到 Redshift 的表在现有平台中缺少数据目录。仅为存储在 S3 中的数据创建数据目录，这让终端用户检索有关 Redshift 中表的信息成为问题。 • 没有集成的数据血缘。
现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Redshift Spectrum支持Lake house架构，可以跨Redshift、Lake house和操作数据库查询数据，而无需进行ETL或加载数据。...Redshift Spectrum还支持查询具有复杂嵌套数据类型（如struct、array或map）。...Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。
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