树高越高，查询次数越多越慢。同时，每次访问磁盘会读取多个扇区的数据，远大于单个树节点的值，造成浪费 B+树 传统关系型数据库的常用结构。...模式的借鉴使得组件职责分明，易于优化 数据结构 DataSource（类似于表） 时间列：表明每行数据的时间，默认使用UTC并精确到毫秒 维度列：来自于OLAP概念，标识类别信息 指标列：用于聚合和计算的列...，通常是一些数字 支持对任意指标列进行聚合（Roll Up）操作，如同维度列聚合或指定时间粒度的聚合。...在存储时就对数据进行聚合是Druid的特点，可以节省存储空间，提高查询效率 Segment结构 通过对segmentGranularity的设置，将不同时间范围的数据存储在不同Segment数据块中；查询数据仅需访问对应时间段内的数据块...统治节点有以下两种运行模式 本地模式：统治节点不止负责集群任务协调分配，也能启动一些苦工（peon）来完成具体工作 远程模式：统治节点和中间管理者运行在不同节点上，此时统治节点仅完成集群任务协调分配。
同样，一些系统依靠请求-响应模式来从事务性数据存储（如 SQL Server Reporting Services 或 SSRS、报告）中请求已更新的数据，像这样的系统总是在接近请求-轮询间隔结束时运行陈旧数据...StreamInsight 使用窗口概念来表示按时间分组。 之前的查询使用翻转窗口。 应用程序运行时，查询将每五秒生成单个输出事件（窗口的大小）。 输出事件表示前五秒的平均值。...当这些函数不够时（或您需要在前文提到的计数窗口进行聚合），StreamInsight 支持用户定义的聚合函数。...输出适配器配置具有保存格式字符串的单个字段，可在编写输出时使用。 输入适配器配置具有填写生成随机事件之间睡眠时间的字段，也具有另一个称为 CtiFrequency 的字段。...默认情况下，StreamInsight 支持不按顺序到达的事件。 当通过查询传递事件时，引擎将自动对事件进行相应的排序。 然而，这一重新排序具有一定的限制。 假设事件真的能够以任意顺序到达。
同时基于生产的数据明细层，我们直接使用了doris来充当聚合层的功能，将原本可以在flink中实现的窗口计算，下沉到doris中完成。...在明细层采用kafka直接对接到doris，还有一个好处就是这种方式天然的支持数据回溯。数据回溯简单说就是当遇到实时数据的乱序问题时，可以将“迟到”的数据进行重新计算，更新之前的结果。...rollup来支持快速的查询需求，但是却增加了存储压力以及写入时的IO压力 3、PV、UV等流量指标在聚合时采用的是HLL计算，降低了精度，换来了更短的查询响应时间 以上几点取舍，是结合业务场景与需求的要求而决定的...最终我们在此表上建立了2个rollup，在要求的响应时间内尽可能多的满足查询需求。 7、总结与展望 京东搜索是在今年5月份引入doris的，第一个应用的上线到现在已经运行半年时间。...从结果看，用doris替换flink的窗口计算，既可以提高开发效率，适应维度的变化，同时也可以降低计算资源，用doris充当实时数据仓库的聚合层，并提供统一的接口服务，保证了数据的一致性和安全性。
统计上有一些维度约束，比如日期，时间窗口（整个访问过程在规定时间内完成，否则统计无效），城市或操作系统等，因此这也是一个典型的OLAP分析需求。...所谓日志即事实，用户行为的日志一旦收集进来，除非bug等原因一般不会再更新，基于此可以考虑一些索引类的手段来加速查询。 实际业务特点。...最后是对实际业务观察得出的结论，整个漏斗收敛非常快，比如首页是几千万甚至上亿的结果，到了最下层节点可能只有几千，因此可以考虑一些快速过滤的方法来降低查询计算和数据IO的压力。...需要注意的是，由于存在最大时间窗口的限制，匹配算法中需要考虑回溯的情况，下图展示了一个具体的例子。...在第一次匹配过程中，由于第一层节点的起始时间戳为100，并且时间窗口为10，所以第二层节点的时间戳101符合要求，但第三层节点的时间戳112超过了最大截止时间戳110，因此只能匹配两层节点，但通过回溯之后
3）窗口机制 Flink支持基于时间、数目以及会话的非常灵活的窗口机制（window）。可以定制window的触发条件来支持更加复杂的流模式。 ?...其次的思路是资源设置，我们都知道checkpoint机制是在每个task上都会进行，那么当总的状态数据大小不变的情况下，如何分配减少单个task所分的的checkpoint数据变成了提升checkpoint...但尝试后发现在做那些日志数据量大的关联查询时往往只能在较小的时间窗口内做查询，否则会超过datanode节点单台内存限制，产生异常。但为了满足不同业务日志延迟到达的情况，这种实现方式并不通用。...6、配置化 我们对抽象的组件都是可配置化的，直接通过编写配置文件，构造任务的运行拓扑结构，启动任务时指定配置文件。...在CDM层对ODS的数据仅做时间粒度上的数据压缩，也就是在指定时间切分窗口里，对所有维度下的指标做聚合操作，而不涉及业务性的操作。
流数据集成 流数据集成是一种通过处理、关联和分析内存中的数据来集成多个系统的方法，同时不断地将数据从一个系统实时移动到另一个系统。...2.使用流程 当Siddhi 应用程序启动时： 定义输入流，输出流，编写Siddhi查询sql； 接收各种流将事件传递给查询以进行处理。 根据查询完成的处理生成新事件。...roomNo t.temperature as temperature insert into TemperatureLogTable; 4.总结： 优点： 1.sql模式，本身支持一些函数运算...； 2.量词，组合模式，连续策略较为丰富； 3.支持不发生算子； 4.时间窗口内，数据聚合在函数支持下较为方便； 5.事件流可以支持和外部存储join； 缺点： 1.使用Siddhi Streaming....长窗口聚合数据时，数据在内存中累积； 4.海外项目，文档资料少，维护成本高； 5.当前的复杂嵌套回溯类型，sql模式难以实现；
条件查询：当WHERE子句的条件依赖于用户输入或程序逻辑时。 动态聚合：当需要根据不同的业务规则动态选择聚合函数时。...即时窗口：在即时窗口中，可以输入表达式来评估变量的值，这对于调试复杂的逻辑非常有用。...2.3.2 常见调试问题及其解决方案 在调试存储过程时可能会遇到一些问题，以下是一些常见问题的解决方案： 权限问题：确保你有足够的权限来调试存储过程。...历史回溯：允许开发者查看和回退到之前的版本。 协作开发：支持多开发者同时工作在同一个项目上，避免代码冲突。 分支管理：允许开发者创建分支进行实验性开发，而不会影响主分支的稳定性。...数据库技术不断进步，新的工具和方法层出不穷，只有不断学习，才能跟上技术的发展步伐。同时，实践是巩固和深化理论知识的最佳方式，通过实际项目中的应用，开发者能够更好地理解这些技巧的实际效果和潜在挑战。
c 只输出匹配行的数目 -n 显示匹配行的行号 -v 显示不包含匹配文本的行 -i 不区分大小写 (grep是大小写敏感的) -R 文件夹下递归搜索 -l 只显示匹配的文件名 -H 显示文件名 -A...---- 11. netstat命令 netstat用于输出linux系统的网络情况信息，以前面试的时候还被问过：“如何查看占用某个端口的程序的pid?”...基本格式 ps [option] -a 显示所有用户的进程 -x 显示没有控制终端的进程 -u 按照用户名称查询进程 -f 列出全部信息，常和其它选项联用 -j 用任务格式来显示进程 -e 显示所有进程...tmux通过开出窗口，分拆面板，接管和分离会话，能够让使用者在一个窗口内同时进行多项操作。...可以通过CTRL+b w来查看窗口列表，CTRL+b 窗口号>来切换窗口 CTRL+b f来查找窗口，exit来退出窗口 为了便于穿窗口的识别，还可以通过CTRL+b ,来重命名窗口 范例三：tmux
b、这意味着，如果你是在提取一个10字节的列，那么它的处理速度大约是1-2亿行每秒 c、对于分布式处理，处理速度几乎是线性扩展的，但这受限于聚合或排序的结果不是那么大的情况下 2、处理短查询的延时时间...建议每秒最多查询100次 4、数据写入性能 （1）建议每次写入不少于1000行的批量写入，或每秒不超过一个写入请求 （2）当使用tab-separated格式将一份数据写入到MergeTree表中时，写入速度大约为...， 它是一个数据库管理系统 b、它允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询，而无需重新配置或重启服务 （2）数据压缩 a、一些列式数据库管理系统中(例如：InfiniDB CE 和 MonetDB...JOIN以及非相关子查询 c、不支持窗口函数和相关子查询 （7）向量引擎 为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理，这样可以更加高效地使用CPU （8）实时的数据更新...这在数据聚合条件满足某些分布条件下，在提供相当准确的聚合结果的同时降低了计算资源的使用 （12）支持数据复制和数据完整性 a、ClickHouse使用异步的多主复制技术 b、当数据被写入任何一个可用副本后
5.2 持续查询 流架构还需要一个现代的查询范例。对于数据库系统，查询是针对有限的现有数据集运行的。只返回一组数据，仅此而已。要查看随时间变化的查询，您需要一次又一次地运行相同的查询。...为了获得更新的结果，您需要重复执行查询。 对于流系统，基于具有特定结构的数据存在的知识来编写单个查询。该查询位于内存中，并等待数据。...滑动窗口会在新数据传入时或随着时间流逝而改变。每次新记录进入窗口或一段时间后，记录都可以离开窗口。每当窗口更改时，都会触发在该滑动窗口上运行的所有查询。...通过等待直到在指定时间内不做任何其他事情来分组它们的所有活动可以触发查询。 因此，有整个范围的滑动，充分批处理，然后会话窗口。对于任何窗口，我们还可以添加超时，以独立于任何其他事件触发输出。...在这种情况下，它们将具有共同的IP地址或MAC ID。然后需要将数据流连接在一起以生成单个输出数据流。 但是，使用数据流执行此操作很困难，因为它们的移动速度非常快。完全同时发生事件是不寻常的。
在本教程之后，您将了解如何根据维度，聚合和转换时间序列选择和过滤时间序列，以及如何在不同指标之间进行算术运算。在后续教程中，我们将基于本教程中的知识来介绍更高级的查询用例。...生成的时间序列将是具有不同度量标准名称的系列的混合： 您现在知道如何根据其度量标准名称以及它们的标签值的组合来选择时间序列。...我们需要告知rate()通过在系列匹配器之后提供范围选择器来判断平均速率的时间窗口（如[5m]）。...它仍然需要您指定一个时间窗口（如[5m]），以了解这两个样本的最大回溯时间。irate()将对速率变化做出更快的反应，因此通常建议用于图表。...第6步 - 聚合时间序列 在本节中，我们将学习如何聚合单个系列。 Prometheus收集具有高维细节的数据，这可能导致每个度量标准名称的许多系列。
它用于查询、更新、管理关系数据库中的数据，以及管理数据库结构。掌握一些常用的SQL技巧对于提高数据库操作效率至关重要。本文将详细介绍SQL语言的一些常用技巧，并通过代码实操来加深理解。...d ON e.department_id = d.department_id;三、聚合函数与分组查询聚合函数用于对一组值进行计算，并返回单个值。...常用的聚合函数有COUNT、SUM、AVG、MIN和MAX。分组查询则是根据某个或多个列的值将结果集分组，并对每个组应用聚合函数。...salary >= 5000 AND salary 窗口函数与排名窗口函数用于计算结果集中每行的相对位置或累积值...在SQL中，我们可以使用BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句来控制事务。同时，为了处理并发操作，我们需要了解锁机制和隔离级别。
潜在地，可以通过使用跳跃窗口来解决此问题，并具有足够的回溯期以确保在此期间观察到一个事件： SELECT symbol, HOP_START (event_time, INTERVAL...，上述查询无法运行，因为在编写本文时，LAST_VALUE函数不适用于跳跃窗口。...同时，我们提出了一种不依赖于跳变窗口或回溯期的解决方法。...针对该视图的查询将产生以下内容，该结果显示每行（第一行除外）现在具有包含的开始时间和排除的结束时间。 为了每秒发出一行，我们编写了一组用户定义的表函数（UDTF）。您可以在此处查看代码。...，我们计算了过去300行的回溯窗口中的回报（以百分比表示），这是因为我们每秒采样的时间为5分钟。
幸运的是，许多 Beam 运行程序可以做得更好。在本章中，我们将解释一次流处理如何帮助用户依靠准确的结果并避免数据丢失的风险，同时依赖于单一的代码库和 API。...正如你将在本章后面看到的，这样的输出通常能够添加一个额外的阶段来将调用重构为幂等操作。 问题定义 所以，我们给出了一些我们不讨论的例子。那么我们所说的一次性处理是什么意思呢？...事实上，这里选择的名称并非巧合；它们本质上是相同的东西。当您指定触发器时，实际上是在随着时间的推移为状态表中的每一行编写代码。...顺便说一句，这种并行化的能力还带来了一个额外的好处：聚合操作自然与合并窗口兼容。当两个窗口合并时，它们的值也必须以某种方式合并。...我们还需要一些工具来稳健地推理时间，特别是事件时间。这就是时间戳、窗口和触发器等东西发挥作用的地方。但同样，明智的默认选择将是重要的，以最小化这些扩展在实践中的必要性。
，Execute按钮显示查询窗口的Enter参数值，其中每个输入参数的条目字段按查询中指定的顺序。空白字符。可以指定多个空格，单个和多行返回。...查询计划是在准备(编译)查询时生成的; 当编写查询并选择Show Plan按钮时，就会发生这种情况。不必执行查询来显示其查询计划。Show Plan在为无效查询调用时显示SQLCODE和错误消息。...SQL语句的结果在“执行查询”文本框中编写SQL代码之后，可以通过单击“执行”按钮来执行代码。这要么成功执行SQL语句并在代码窗口下面显示结果，要么SQL代码失败。...带no FROM子句的查询总是显示行数:1，并返回表达式、子查询和聚合函数的结果。性能:以运行时间(以秒为单位)、全局引用总数、执行的命令总数和磁盘读取延迟(以毫秒为单位)来衡量。...(注意，时间戳是调用Print查询窗口的时间，而不是执行查询的时间。) “打印查询”按钮用于打印查询窗口的屏幕截图。
20 亿 + 条源数据，满足大时间区间、复杂条件过滤、多维汇总聚合的单条 SQL 查询毫秒级响应，较为高效地解决了亿级大数据交互查询的性能需求。...同时，一个页面的可视范围有限，查询结果虽然总量很多，但是每一页返回的满足条件的事实表记录结果有限，那么，我们可以通过之前保存的维度 map 来映射每列 id 对应的名称，相当于在前端逻辑中完成了传统的...此方案的缺点： 如果涉及到某 1 天或者某个时间范围的多列指标查询，需要前端开发留存分析特殊处理逻辑，根据相应的时间窗口滑动，从不同的行，选择不同的列，然后渲染到前端页面。...同时，计算集群一旦运行大任务，内存压力大的时候，HBase 就会性能非常差，为避免和计算集群互相影响，Kylin 集群依赖独立的 Hbase 集群。...当 kylin 上的 cube 越来越多，单台机器显然不能满足任务需求，除了任务数据有限制，任务多时也会互相影响数据构建的效率。通过修改 kylin 的任务调度策略，支持了多台机器同时构建数据。
转换操作符可以对单个数据元素或整个数据流进行操作，并且可以组合使用以构建复杂的处理逻辑。2.3 窗口（Window）窗口（Window）是用于对无限流进行有限范围的数据分割和处理的概念。...Flink 支持基于时间和基于数量的窗口，可以按照固定的时间间隔或固定数量的元素将流划分为不同的窗口。窗口可以用于实现基于时间或基于事件数量的聚合和统计，例如计算滚动窗口的平均值、计数等。...DataStream API 支持事件时间和处理时间两种时间语义，并提供了丰富的窗口操作符用于基于时间和基于事件数量的窗口操作。...开发者可以使用 DataSet API 来定义数据集的源、对数据集进行转换和聚合、进行分组操作、进行连接和关联等。...以下是一些与 Flink 相关的其他项目和工具：Apache Beam：Apache Beam 是一个用于编写、管理和执行大规模数据处理流水线的统一编程模型。
，单表最大数据量为 20 亿 + 条源数据，满足大时间区间、复杂条件过滤、多维汇总聚合的单条 SQL 查询毫秒级响应，较为高效地解决了亿级大数据交互查询的性能需求。...同时，一个页面的可视范围有限，查询结果虽然总量很多，但是每一页返回的满足条件的事实表记录结果有限，那么，我们可以通过之前保存的维度 map 来映射每列 id 对应的名称，相当于在前端逻辑中完成了传统的...此方案的缺点： 如果涉及到某 1 天或者某个时间范围的多列指标查询，需要前端开发留存分析特殊处理逻辑，根据相应的时间窗口滑动，从不同的行，选择不同的列，然后渲染到前端页面。...同时，计算集群一旦运行大任务，内存压力大的时候，HBase 就会性能非常差，为避免和计算集群互相影响，Kylin 集群依赖独立的 Hbase 集群。...原生 kylin 在 build cubiod data 时用的字典，会将该字段的全部字典下载到节点上，当字段的字典数量很多或者字典文件很大时，会在文件传输上消耗很多不必要的时间。
6个 窗口函数 函数功能说明 ROW_NUMBER() 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 RANK() 对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续...Hive SQL 查询，计算直播平台在任意时刻的同时在线人数，并找到同时在线人数的最大值及对应的时间。...| 注意事项： 在 SQL 查询中使用合适的聚合和窗口函数。 考虑用户进入和离开的时间范围，以计算同时在线人数。 结果应按时间顺序排序。...请编写 Hive SQL 查询，对用户的上网行为进行聚合，将同一个用户的多个上网行为数据进行聚合，如果两次上网时间间隔小于10分钟，就进行聚合。...现在的任务是编写一条 SQL 查询，计算员工薪水的中位数。由于计算中位数需要对数据进行排序和分析，这个问题在 SQL 中相对复杂。你可以使用窗口函数和子查询等技术来解决。
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