参考了 juicefs这篇 虾皮的这篇 冷热分离的优势： 1、业务查询通常查近期数据（7天-14天），早期数据查询概率较低 2、降低成本 这个冷热分离实操起来很简单了。...────────────┴─────────────┴─────────────────┴─────────────┴─────────────┴────────────────────┘ 人工移动数据到...移动完成后，可以看出下数据分布情况，使用如下命令： SELECT partition,left(path,20),table,bytes_on_disk, data_compressed_bytes,data_uncompressed_bytes...purge.log 2>&1 5 2 * * * cd /usr/local/bin && bash purge.sh 30 tb2222 >> /tmp/purge.log 2>&1 # 移动5天前的数据到
目前比较常见的冷热分离方案是将冷热数据分离到两套不同的系统，这两套系统拥有不同的存储特性、访问方式等，从而在保证热数据访问性能的同时，将冷数据的成本降低下来。...而随着冷热分离方案的普及，很多框架也开始考虑类似的事情，尝试在自己的体系下支持将数据进行冷热分离，避免两套系统带来的复杂性。...冷热分离异构系统 相比单体系统而言，将冷热数据分离到两个系统中，必然会带来整体的复杂性，需要在性能、成本、复杂度等因素之间做的一个权衡。...实践中，通常需要结合具体的业务，考虑下面几件事： 冷热数据系统的选型 确定冷热数据分割线 如何进行数据的迁移 如何应对跨系统的查询 在系统选型上，对于热数据系统，需要重点考虑读写的性能问题，诸如MySQL...每天定期将冷热分割线往前推移，并删除热数据中对应时间的订单表。 ?
举个栗子，数据从热存储到冷存储的迁移，最简单的来看，需要实现 2 个步骤：1、数据写入冷存储；2、热存储数据删除；而删除动作就与数据库的选择有很大关系。...2.2.1 mysql 2.2.1.1 案例概述 [数据库]-----记一次mysql分库的操作（冷热分离） 案例中是采用数据分库的方式实现。...也就是说，建立了生产库 和 历史库两个数据库，生产库存放热数据，历史库放冷数据。文中描述的架构如下图所示： 2.2.1.2 数据迁移 通常，迁移我们会采用定时任务的方式实现。...这就要求：1）系统提供跨热、冷数据库的查询支持；2）冷数据查询性能明显低于热数据库的情况下，尽可能减小查询耗时。如果可能，最好能实现降低长尾耗时查询的比例。...注意冷热数据与数据库主从的区别，冷热数据库会要求表/集合的结构一致，但索引可以有所区别。
举个栗子，数据从热存储到冷存储的迁移，最简单的来看，需要实现 2 个步骤：1、数据写入冷存储；2、热存储数据删除；而删除动作就与数据库的选择有很大关系。...2.2.1 mysql 2.2.1.1 案例概述 [数据库]-----记一次mysql分库的操作（冷热分离） 案例中是采用数据分库的方式实现。...也就是说，建立了生产库 和 历史库两个数据库，生产库存放热数据，历史库放冷数据。文中描述的架构如下图所示： ? 2.2.1.2 数据迁移 通常，迁移我们会采用定时任务的方式实现。...这就要求：1）系统提供跨热、冷数据库的查询支持；2）冷数据查询性能明显低于热数据库的情况下，尽可能减小查询耗时。如果可能，最好能实现降低长尾耗时查询的比例。...注意冷热数据与数据库主从的区别，冷热数据库会要求表/集合的结构一致，但索引可以有所区别。
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。...比如，要创建以下数据库表： 那么，数据库就会把这个t2表的数据根据YEAR（dob）这个表达式的值分布存储在d0~d7这8个分区。 数据库分区有以下优点。...这个数据库就叫冷库，因为里面基本是冷数据（当然，叫作归档数据库也可以），之后极少被访问。当前的数据库保留正常处理的较新的工单数据，这是热库。...◆ 1.3 冷热分离简介 ◆ 什么是冷热分离 冷热分离就是在处理数据时将数据库分成冷库和热库，冷库存放那些走到终态、不常使用的数据，热库存放还需要修改、经常使用的数据。...◆ 什么情况下使用冷热分离 假设业务需求出现了以下情况，就可以考虑使用冷热分离的解决方案。 1）数据走到终态后只有读没有写的需求，比如订单完结状态。
但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。 数据架构管理的内容包括管理对象、管理流程、管理组织，管理对象又包括数据标准、数据模型、数据库、数据质量。...4.3 冷热分离 4.3.1 数据的冷热划分 首先，绝大部分场景，数据都可以分为“冷数据”和“热数据”。数据划分的原则，可以根据时间远近、热点/非热点用户等等。...4.3.2 冷热分离好处 通过合理的冷热分离设计，可以达到的好处： 降低单表数据量，提升单表性能； 大量业务冷数据转冷存，存储成本可以降低很多，至少 50％＋。...五 冷热分离方案 需要考虑的包括存储方案、数据迁移方案，另外需要做历史查询时也需要支持聚合查询和自动的冷热查询路由。 5.1 存储方案 存储方案，包括本地方案和云方案。...总结 本文介绍了数据架构的概念、意义，以及数据的冷热分离，并阐述了冷热分离方案和注意事项。本篇作为综述，在后续系列文章中会通过实际案例来进一步探究数据架构的内容。
系统版本：CentOS7 节点规划： 热数据节点： 192.168.2.4 温数据节点： 192.168.2.190 PS：这里就没分 hot warm cold 这种三级存储，我们一般使用 hot...data logs chown es.es /usr/local/elasticsearch-7.4.2/ -R su - es cd /usr/local/elasticsearch-7.4.2/ 热数据节点...xpack.security.audit.logfile.emit_node_host_name: true xpack.sql.enabled: true xpack.ilm.enabled: true 温数据节点...elasticsearch >/dev/null 2>&1 & 停止脚本： # cat stop.sh kill $(jps| grep Elasticsearch | awk '{print $1}') 创建索引，并将数据搬迁到...如果要将 index-2019.10.19 的数据搬迁到温节点，我们使用下面的这个命令就行 curl -H 'Content-Type: application/json' -X PUT http://
但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。 数据架构管理的内容包括管理对象、管理流程、管理组织，管理对象又包括数据标准、数据模型、数据库、数据质量。...4.3 冷热分离 4.3.1 数据的冷热划分 首先，绝大部分场景，数据都可以分为“冷数据”和“热数据”。数据划分的原则，可以根据时间远近、热点/非热点用户等等。...4.3.2 冷热分离好处 通过合理的冷热分离设计，可以达到的好处： 降低单表数据量，提升单表性能； 大量业务冷数据转冷存，存储成本可以降低很多，至少 50％＋。...这里又涉及到几个问题： 冷热数据标记 迁移方法。...总结 本文介绍了数据架构的概念、意义，以及数据的冷热分离，并阐述了冷热分离方案和注意事项。本篇作为综述，在后续系列文章中会通过实际案例来进一步探究数据架构的内容。
缓存为什么会有冷热？ 究其原因，是因为对于内存的访问，可能是CPU发起的，也可以是DMA设备发起的。 如果是CPU发起的，在CPU的硬件缓存中，就会保存相应的页内容。...69: failed: 70: local_irq_restore(flags); 71: return NULL; 72: } buffered_rmqueue用于从冷热分配器中分配单页的缓存页
简介 在基于时序数据中，我们总是关心最近产生的数据，例如查询订单通常只会查询最近三天，至多到最近一个月的，查询日志也是同样的情形，很少会去查询历史数据，也就是说类似的时序数据随着时间推移，价值在逐渐弱化...在es中经常按日或按月建立索引，我们很容易想到，历史索引被查询命中的概率越来越低，不应该占用高性能的机器资源(比如大内存，SSD)，可以将其迁移到低配置的机器上，从而实现冷热数据分离存储。...分片分配规则 假设我们有三个es节点，一台高性能机器(hot)和2个低配置机器(warm)，通常索引分片会均匀分布在集群节点中，但我们希望最新的数据由于其写入和查询频繁的特性，只能保存在hot节点上，而过期的数据保存在...xpack.installed true node2 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level mdeium 建立索引 假设当前时间为2019年9月1日，作为最新的数据存储在...number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 0, "index.routing.allocation.require.box_type": "hot" # 将新数据索引到有
本文来自 shopee 技术团队 摘要 Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。...Shopee ClickHouse 则是基于 ClickHouse 持续做二次迭代开发和产品架构演进的分析型数据库。...所以，起初我们要求业务方存储到 Shopee ClickHouse 数据库中的数据是用户的业务热数据。...我们 ClickHouse 数据库访问远端存储就可以如同访问本地路径一样访问。 选择了 JuiceFS 后，我们再把目光转回冷数据存储介质的筛选。...从上述问题中可以看到，使用 JuiceFS+S3 实现了冷热数据分离存储架构后，引入了新的组件（JuiceFS+Redis+S3），数据库的使用场景更加灵活，相应地，各个方面的监控信息也要做好。
给大家列了一个海量存储架构的演进，大家可以看到这儿分别是支持单机十亿键值、支持冷热数据分离、支持分布式缓存、支持Paxos协议。...以这类架构举例，SATA集群存储冷数据的索引及数据，它和SSD组成的热数据集群呢，是分别独立的两个模块。 每次读数据，都会先访问热数据集群，如果热数据集群不能命中， 则再访问冷数据集群。...首先要做的是数据按块进行压缩，在改造之前，冷热数据混杂，是没办法实现按块压缩的，只能以单用户数据为基本单位进行压缩，只可以达到30%左右的压缩率。而通过按数据块进行压缩，则将压缩率提高到了60%左右。...可不可以不要这些成本，就实现更高的数据安全性呢？ 具有冷热分明的业务特征，一天内数据的更新占了总更新的92%，一个月内的数据的更新占了95%。这就意味着数据冷却很快。...附件： 海量数据冷热分级架构.pptx
编辑手记：Oracle给了我们很多工具，在日常数据库管理中活用这些工具方可发挥最大效能。...作者简介： 张洪涛 富士康 DBA 在数据库监控过程中发现考勤数据库上Employees_ControlData存储过程执行时间需20分钟。...，这部分数据一般只有10万笔为热点数据。...如果我们先把此部分数据单独读出，在LOOP循环中就可只读取临时表内容，避免4万次读取有两亿笔数据的EMPLOYEE_CONTROL考勤资料表。...此例核心为使用临时表隔离冷热数据。DBA一次调优不一定能想出最佳方法，通过对应用的不断深入观察，以及Oracle工具的合理使用，加上一点点灵光一现那些看似解决不了的难题都可一一化解。
图片 1、Logstash迁移（含冷热分层场景） Logstash 是 Elastic 公司提供的一款专门用于应用程序日志、事件的传输、处理、管理的产品。...# 过滤掉我们不需要的数据 OUTPUT PLUGIN # 将数据输出至ES，当然可以保存本地或者redis 迁移示例 1....将目标端创建好的空索引预先进行冷热分层（如无冷热分层可忽略这步） 1）elasticsearch版本 >= 7.10 指定热数据： PUT *logstash-*/_settings { "routing...index => "kibana_sample_data_logs" # 按时间范围查询增量数据，以下配置表示查询最近5分钟的数据。...schedule => "* * * * *" scroll => "5m" docinfo=>true size => 5000 2、snapshot（含冷热分层场景
摘要 Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。...Shopee ClickHouse 则是基于 ClickHouse 持续做二次迭代开发和产品架构演进的分析型数据库。...所以，起初我们要求业务方存储到 Shopee ClickHouse 数据库中的数据是用户的业务热数据。...我们 ClickHouse 数据库访问远端存储就可以如同访问本地路径一样访问。 选择了 JuiceFS 后，我们再把目光转回冷数据存储介质的筛选。...从上述问题中可以看到，使用 JuiceFS+S3 实现了冷热数据分离存储架构后，引入了新的组件（JuiceFS+Redis+S3），数据库的使用场景更加灵活，相应地，各个方面的监控信息也要做好。
冷热分离架构的基本思想，如下图为一个3热节点，2冷节点的冷热分离Elasticsearch集群： [fl8zseh7k1.png] 其中热节点为16核64GB 1TB SSD盘，用于满足对热数据对读写性能的要求...1.2 数据分布 集群节点异构后接着要考虑的是数据分布问题，即用户如何对冷热数据进行标识，并将冷数据移动到冷节点，热数据移动到热节点。...: warm //冷节点 ps:中文通常叫冷热，英文叫hot/warm 索引指定冷热属性 节点有了冷热属性后，接下来就是指定数据的冷热属性，来设置和调整数据分布。...冷热分离方案中数据冷热分布的基本单位是索引，即指定某个索引为热索引，另一个索引为冷索引。通过索引的分布来实现控制数据分布的目的。...2.1 集群规格选型 根据业务数据量及读写性能要求选择合适的冷热节点规格 存储量计算：根据冷热数据各自数据量及要求保留时间，计算出冷热数据源数据量，然后使用如下公式计算出冷热节点各自的磁盘需求量实际空间
因为它们不包含数据，也不参与搜索和索引操作，所以它们对 JVM 的要求与在大量索引或长时间、昂贵的搜索中可能出现的要求不同。因此，不太可能受到长时间垃圾收集暂停的影响。...因此，可以为它们提供比数据节点所需配置低得多的 CPU、RAM 和磁盘配置。 热节点 这个专门的数据节点执行集群中的所有索引。它们还持有最新的索引，因为这些索引通常最常被查询的。...不过，根据你希望收集和查询的最新数据量，你很可能需要增加这个数字以实现性能目标。 冷节点 这种类型的数据节点被设计用来处理大量的只读索引，这些索引不太可能被频繁查询。...由于这些索引是只读的，所以冷节点（warm node，译者注：冷热节点是相对的概念）倾向于使用大型附加磁盘（通常是旋转磁盘）而不是 SSD。与热节点一样，我们建议至少 3 个冷节点以实现高可用性。...最后，通过在elasticsearch.yml中设置index.codec: best_compression，我们还可以在所有冷数据节点上实现更好的压缩。
图片数据分布方式对ClickHouse查询性能的影响主要体现在数据的本地性和负载均衡方面。1. 数据本地性：数据本地性指的是查询所需的数据是否存在于同一分布节点上。...数据本地性对查询性能有重要影响，因为本地性查询的代价更低。具体影响如下：数据本地性好的查询性能更高，因为不需要通过网络传输数据；数据本地性差的查询性能较低，因为需要通过网络传输数据。2....使用ClickHouse进行数据冷热分离，以提高查询性能，可以按照以下步骤进行：创建两个表，分别用于存储热数据和冷数据。热数据表包含常用和频繁查询的数据，而冷数据表包含不常用的数据。...冷数据表可以选择更简化的表结构，以节约存储空间，并且可以对冷数据表放宽索引的要求，因为冷数据一般不会频繁查询。根据业务需求定期将冷数据表中的数据移动到热数据表中。...在应用程序中根据查询需求选择从热数据表或冷数据表中查询。可以基于数据的创建时间、修改时间或其他业务规则来判断是否从热数据表查询，或者根据需要的查询性能来决定选择热数据表还是冷数据表进行查询。
使用 ILM 的前提是具有冷热架构的 ES 集群，本篇就来介绍如何在 Kubernetes 部署这样的集群。...「冷热架构」官方的说法是「热温冷架构」 今天我们讨论 2 个案例，单节点集群和大型多节点集群。
一、ClickHouse简介 ClickHouse是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），支持PB级数据量的交互式分析，ClickHouse最初是为YandexMetrica 世界第二大...它允许直接从原始数据中动态查询并生成报告。自2016 年开源以来，ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据库的极致性能，成为交互式分析领域的后起之秀，发展速度非常快。...二、ClickHouse的架构简述 ClickHouse是一种分布式的数据库管理系统，不同于其他主流的大数据组件，它并没有采用Hadoop生态的HDFS文件系统，而是将数据存放于服务器的本地盘，同时使用数据副本的方式来保障数据的高可用性...ClickHouse是在表的引擎而不是数据库引擎实现数据的副本功能的，所以副本是表级别的而不是服务器级别的。...ClickHouse数据库中： for i in *.csv do echo $i; cat $i |sed 's/\+08:00//g' |clickhouse-client -u default -
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