最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
首先,初始化100个随机数,这里采用雪花算法snowFlake,采用灵活注解引用,声明为Component,
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
本文只整理MySQL的自增字段方案,Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
现在的系统中,很多系统都不是单体的了,都是以集群的方式部署的。系统也是分布式的了。我们很多场景都需要生成全局的ID。比如我们将数据库进行分库分表后,就需要全局的不重复的主键ID。比如在一些业务中,我们需要给用户生成不重复的编号(这里不是数据库的主键ID),如1000,1001,1002...。那么我们如何生成全局的ID呢?
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
从数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2],将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看,数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0,该趋势可能会增长,该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能,使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析,将会推动该领域创新。
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
在设计好表结构之后, 就需要进行物理设计, 将实体及属性映射到具体表和列. 而合理选择存储引擎和列类型也是数据库设计十分重要的一个环节.
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能,而除了序列之外还有多种序列号生成方案,这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
目前,深度学习模型需要大量的计算、内存和功耗,这成为我们在实时推理或在计算资源有限的边缘设备以及浏览器上运行模型的瓶颈。能量效率是当前深度学习模型的主要关注点。提升这种效率的方法之一是着眼于推理效率。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:全栈工程师、爬虫、ACM算法 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 MySQL分库分表使用逐渐增多了? 主要是数据量逐渐增多产生了这些解决方案。 正菜来了🛴🛴🛴 🎈Mysql环境 ds0:192.168.31.241 ds1:192.168.31.242 ds2:192.168.31.243 数据库:testdb 🎈项目配置 🍮依赖引入 <dependencies>
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一ID。
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
无论是在分布式系统中的ID生成,还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成,都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
UUID 和 Snowflake 都可以生成唯一标识,在分布式系统中可以说是必备利器,那么我们该如何对不同的场景进行不同算法的选择呢,UUID 简单无序十分适合生成 requestID, Snowflake 里面包含时间序列等,可以用于排序,效率都还可以,本文详细介绍了我们选择的使用不同算法的原因,两种算法不同维度的对比。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马,从默默无闻到一路起飞,在 DB engine Rank 上进入前50名,成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内,ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上,在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快?在实际使用当中如何应用这样一个引擎?还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布?本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海
作者:shmilychen,腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下: 全局唯一:必须保证生成的 ID 是全局性唯一的,这是分布式 ID 的基本要求; 有序性:生成的 ID 需要按照某种规则有序,便于数据库的写入和排序操作; 可用性:需要保证高并发下的可用性。除了对
存算分离,现在已经成为云原生数据库的标配, 开始大规模流行。存算分离后, 进一步使计算单元和存储单元解耦,每个单元可以实现单独的动态扩缩容,并且可以通过冗余配置,实现对单点故障的容忍度, 可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
经常思考一个问题,为什么我们需要分布式?很大程度或许是不得已而为之。如果摩尔定律不会失效,如果通过低成本的硬件就能解决互联网日益增长的计算存储需求,是不是我们也就不需要分布式了。
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时,总是首先想到的问题之一是:“我不能告诉数据库我需要什么,而不必制作一个复杂(通常是多页)的 SQL 查询吗?
UUID 是 通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,是一种软件建构的标准,亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分
分布式系统专家,架构师,开源软件作者。PingCAP 联合创始人兼 CTO,知名开源项目 Codis / TiDB / TiKV 主要作者,曾就职于微软亚洲研究院,网易有道及豌豆荚。2015 年创业,成立 PingCAP,致力于下一代开源分布式数据库的研发工作,擅长分布式存储系统设计与实现,高并发后端架构设计。
坚持是一件比较难的事,坚持并不是自欺欺人的一种自我麻痹和安慰,也不是做给被人的,我觉得,坚持的本质并没有带着过多的功利主义,如果满是功利主义,那么这个坚持并不会长久,也不会有好的收获,坚持应该带着热爱,带着思想,把它当成习惯,但是并不是内卷,而是一种发自内心的喜欢和平实!希望我们都有自己的坚持,坚持写一篇文章,坚持爱一个人,坚持读一本书,坚持走向远方!
在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征?
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题,从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识,并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave,使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave,请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性。
不管我们是不是有身份的人,我们一定是有身份证的人,身份证上面的号码就是我们的ID,理论上这个ID是全国唯一的,而且通过这个号码,我们还可以得到一些个人信息,比如前两位可以确定我们第一次申请身份证的时候所在的省份、接下来的四位可以确定我们所在的区县,然后还可以知道我们出生的年月以及性别。
导致这个错误的原因: 网上有的说实体类上添加@TableId的主键标识,但是不能解决小编的问题!
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
近期Datahub进行了一次大的版本更新,从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx:zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢? 这主要是因为大数据量,高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了,就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
来源 :ToBeSaaS 作者:戴珂 ---- 几天前,圈里有朋友请我分析一下SaaS界的新贵Snowflake。 文章写完好几天了也没发布,因为看到铺天盖地关于Snowflake的文章。大都谈论它迅速造富的事儿;连八杆子都打不着SaaS的巴老,也投资了Snowflake,并立刻获得翻倍的回报。 总之,SaaS又火了一把。 在整个SaaS界都沉浸在Snowflake致富神话中,我写这些跟钱没啥关系的文章,估计也没什么人有心思读下去。 所以我就摘出四个方面的内容分享一下,至于其它内容读者可以自行去
SNP Glue是SNP的集成技术,适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的,现在已经发展为一个集成平台,虽然它仍然非常专注SAP,但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
该文章针对订单号的设计进行初探,会在不断的实践中完善、后期也会不断更新。希望大家关注。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
随着云时代的到来,数据库也开始拥抱云数据库时代,各类数据库系统(OLTP、OLAP、NoSQL等)在各内外云平台(AWS、Azure、阿里云)百花齐放,有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB,传统数据库厂商的SQLServer、Oracle,云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段,仅仅是将原有架构迁移到云主机上,利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段,基于云平台IAAS层的基础设施,构建弹性、serverless、数据共享等能力。
来源:M小姐研习录 作者:彼岸的M小姐 ---- 最近SaaS IPO简直可以用蜂拥而上形容。Snowflake, Unity, Asana, Palantir, Sumo Logic... 最受人瞩目的当然是Snowflake(NYSE: SNOW): IPO当日估值超过700亿美金!而今年2月最近一轮一级市场融资估值“仅为”124亿美金! IPO当日收盘价$254, 比IPO定价$120翻了超过一倍 连一向声称“不懂科技”的巴菲特都投了超过五亿美元 关于Snowflake和这个创纪录的IPO
一 cube 1, Table cube数据源的hive表的定义,在build cube之前需要进行同步。 2, Data Model 这描述了一个星型数据模型,定义了flat/lookup表和过滤条件。 3, Cube Desctiptor 这描述了一个cube实例的定义和配置,定义了采用那个model,拥有哪些维度和测量指标,如何区分区Segment,如果处理自动合并。 4, Cube instance cube的实例,根据一个cube descriptor构建,然后由一个或
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake,以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中,我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点:Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的,数据分析平台可以分为多个阶段。上面,我们可以看到一张图片,大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里,我们可以将工具分
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例,其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
后来看到了Snowflake CTO Benoit Dageville 的一个分享,也提到了这一观点,原来数据交换市场概念出处是在这里。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云