如果你使用过 Google 或 YouTube,那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上,而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上,以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片,以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具,尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
PostgreSQL支持继承,版本10之前的分区表都是通过继承特性来实现,每个分区实际上都是一个独立的表。数据更新可通过触发器trigger或者规则rule来实现。
索引主要被用来提升数据库性能,不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型: B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下,CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
📷 官方手册:https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus? Citus 可以扩展多远? 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标,并将其发送给普罗米修斯。更多详细信息参考:
PostgreSQL 12专注于性能和优化。此版本的发布并未考虑到全新的闪亮功能;相反,它是对现有PostgreSQL功能的微调和精心设计的实现。因为PostgreSQL每年都会发布新版本,所以并不是每一个新功能都完全具备。在发布了几个版本之后,当该功能有机会从其最初的实现中发展出来时,其性能将得到改善,边缘情况将得到支持,缺失的功能将得到实现。
参考文章:https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中,不同schema的对象可以使用相同的名称。
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。
服务器刚搭建,流量少,没有任何对黑客有价值的东西,你可能就会忽视相关的安全问题。但是,许多漏洞攻击都是自动化的,专门用于查找你服务中的BUG。这些服务器主要目的就是攻击,与你服务器中的数据并无多大关系。
数据库随着时间的推移而增长,有时会超出原始文件系统的空间。当它们与操作系统的其余部分位于同一分区时,这也可能导致I / O争用。
作者简介:田磊磊 PostgreSQL、Greenplum高级数据库工程师,熟悉PG技术栈,对OLTP/OLAP均有深入实操经验,目前就职于哈啰出行,维护着国内最大的PG集群之一,超过400个PG实例。微信号:TLL-PostgreSQL-MySQL
PostgreSQL 10 版本开始支持逻辑复制,在12版本之前逻辑复制仅支持普通表,不支持分区表,如果需要对分区表进行逻辑复制,需单独对所有分区进行逻辑复制。
该文章讲述了如何在社区中创建一个安全、可扩展的实时数据处理系统。通过使用Apache Flink,用户可以处理实时流数据,并在多个数据源上执行并行操作。该文还详细介绍了如何使用Flink的API和SQL查询引擎来处理数据,并讨论了流处理和批处理的概念以及如何在系统中进行配置。此外,文章还提供了关于Flink的实时数据处理、流处理、批处理等方面的详细信息,以及如何使用Flink进行数据处理和查询的最佳实践。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
5.11.6. Best Practices for Declarative Partitioning
PG10中引入了声明式分区,自此随着各个版本的发布,此项功能逐渐完善。以下功能PG14之前版本已支持:
不同的数据库表空间有不同的定义: 在 postgres 中,表空间 允许在文件系统中定义数据库对象存储的位置,实质上就是指定了一个目录。 与数据库的关系 在 postgres 中,一个表空间可以让多个数据库使用,而一个数据库也可以使用多个表空间,属于“多对多”的关系; 在 oracle 中,一个表空间只属于一个数据库,而一个数据库可以使用多个表空间,属于“一对多”的关系。
索引是一个关键组件,有助于 Hudi 写入端快速更新和删除,并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型,包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素,其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡,因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String hashCode 方法。然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂。但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角31。这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途。后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下。在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊。那么到底是哪样呢?在接下来章节里,请大家带着好奇心和我揭开数字31的用途之谜。
让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务,用户可以搜索附近的地方,比如餐馆、剧院或购物中心等,还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务:邻近服务器。
https://www.notion.so/blog/sharding-postgres-at-notion
2018年10月25日2ndQuadrant发布了Postgres-XL 10R1版本。Postgres-XL是一个大规模并行数据库,它基于PG社区版本开发,并和PG高度兼容,支持Business Intelligence负载和读写大事务负载。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
某天,我在写代码的时候,无意中点开了 String 的 hashCode 方法。然后大致看了一下 hashCode 的实现,发现并不是很复杂。但是我从源码中发现了一个奇怪的数字,也就是本文的主角 31。这个数字居然不是用常量声明的,所以没法从字面意思上推断这个数字的用途。后来带着疑问和好奇心,到网上去找资料查询一下。在看完资料后,默默的感叹了一句,原来是这样啊。那么到底是哪样呢?
OushuDB表由行(rows)和(columns)组成。每一个列有一个列名和一个数据类型,一个表的列数和列的顺序是固定的。一个表的行数是可变的。SQL并不假设表中行的顺序。当读一个表时,除非显示要求排序,返回的行会以任意顺序出现。另外,SQL并不给每一行一个唯一标志符,所以,一个表中具有同样几个同样的行是可能的。
PG15对统计进行了重大改进。将stats collector进程优化掉了,不再将统计数据放入临时文件中,而是放到共享内存中,在shutdown前由checkpoint进程将其持久化,启动时由startup进程将其加载。减少了IO和进程间通信,从而改进性能。
在时间序列工作负载中,应用程序(例如一些实时应用程序查询最近的信息,同时归档旧信息。
一个HDFS文件的RDD将文件的每个文件块表示为一个分区,并且知道每个文件块的位置信息。这些对应着数据块的分区分布到集群的节点中,因此,分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度。首先,分区是一个逻辑概念, 变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或者是存储。
http://amitkapila16.blogspot.com/2021/07/logical-replication-of-in-progress.html
数据库管理系统需要操作的数据位于RAM,并会异步刷写到磁盘或其他非易失性存储介质。写被推迟,推迟时间越久IO次数越少,系统操作越快。
PostgreSQL关系数据库系统是一个功能强大的,可扩展的,并符合标准的开源数据库平台。本指南将帮助您在CentOS 7 Linode上安装和配置PostgreSQL。
上一篇我们已经已经了解了什么是 Kong,本篇就来带领大家了解如何安装 Kong。 接下来我们将使用 Docker 安装。如果你有其他的特殊要求,请参照 官方文档 。
在这一部分中,我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定,每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论,而是将其视为技术的入门,以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
在几乎所有处理复杂数据的部门中,Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架(AQE)是Spark 3.0最令人期待的功能之一,它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架,请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
在主从模式中,主库负责处理写操作,并将数据的变更同步到从库。从库主要用于处理读操作,这样可以分担主库的读取压力,提高系统的读取性能。
本月,HStreamDB 团队主要在进行 v0.9 的最后开发和发布准备工作,对 v0.9 即将带来的 stream 分区模型改进、新集群机制、HStream IO 等新特性进行了进一步的完善和测试,同时也将主要的客户端升级到适配 v0.9。
当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
Greenplum master节点是用来存储元数据的,包括: 序列,表,临时表,分区,函数,视图,类型,操作符,规则,触发器 等。
“十二要素应用”为开发SaaS应用提供了方法上的指导,而Docker能够提供打包依赖,解耦后端服务等特性,使得两者非常吻合。这篇文章介绍了Docker特性怎样满足了开发“十二要素应用”的对应要点。 Docker非常适合开发“十二要素应用”。 “十二要素应用”为构建SaaS应用提供了方法论,是由知名PaaS云计算平台Heroku的创始人Adam Wiggins提出的。请参考这篇文章。 Dockerfile与docker-compose.yml正在成为用代码定义服务的标准,通过它们可以定义服务的所有内容:依赖、
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