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TDSQL集群支持创建集中式实例和分布式实例。在使用分布式实例的时候，可以创建以下几种类型的表：
随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？
安海雄，京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
客户环境近期出现了几次问题，经过讨论后决定进行架构变更，要将 mycat 迁移到 dble 。要求是：最小变动。
爱可生 DBA 团队成员，负责项目中数据库故障与平台问题解决，对数据库高可用与分布式技术情有独钟。
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎，也就是说只有 InnoDB 支持事务。
命令语法：PUT 索引名{索引配置参数} index名称必须是小写的，且不能以下划线’_’，’-’，’+'开头。 在Elasticsearch中，默认的创建索引的时候，会分配5个primary shard，并为每个primary shard分配一个replica shard。在Elasticsearch中，默认的限制是：如果磁盘空间不足15%的时候，不分配replica shard。如果磁盘空间不足5%的时候，不再分配任何的primary shard。Elasticsearch中对shard的分布是有要求的。Elasticsearch尽可能保证primary shard平均分布在多个节点上。Replica shard会保证不和他备份的那个primary shard分配在同一个节点上。 创建默认索引。默认索引在7版本之前是5个，到7.x之后改成1个。
group_by的意思是根据by对数据按照哪个字段进行分组，或者是哪几个字段进行分组。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说hbase查看表结构_HBase语法「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
小熊昨天晚上做了一个非常真实的噩梦，有读者朋友催我”怎么又没有发文！让我们等的好辛苦“，今天一睁开眼眼看后台留言，特么，居然是真的！
1） 数值 int //int(3)与长度无关，不够3位前面补0，默认看不见 float 2） 字符串 char(n) //占用n个字节， varchar(n) //存多少用多少 text //65535 longtext //42亿 3） 日期 date datatime timestamp time year //建议日期类型存int 2. 数据字段类型 3. 数据字段属性 unsigned//无符号，全正数 zerofill//零填充，int(3)，不够补0 auto_increment//自增 null//这一列值允许为null not null//这一列不允许为null default//默认值 4. 数据表的字符集 \s //查看服务器的基本信息 查看数据库字符集 show creat database test; 查看表字符集 Show creat table user; php设置客户端和连接字符集 $sql=”set names utf8”; [mysql] defult-character-set=utf8 //客户端和连接字符集 [mysqld] character-set-server =utf8 //服务器、数据库和表字符集 5. 数据表索引设置
副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台 ClickHouse 节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据
本文将介绍几个ES集群生产运维中用得比较多的API，方便大家操作维护日常的运维问题。
而且rand()有一个BUG，报错也就是利用了这个BUG，这个后面会细说，暂时就理解产生随机数就好了
首先我们来看下什么是Mycat: MyCat：开源分布式数据库中间件, 这里定义的很简单, 就是分布式数据库的中间件. 其实Mycat 是可以时mysql进行集群的中间件, 我们可以对mysql来分
用户实际操作时，并非是连续点击，而是存在很多停顿的情况，例如：用户需要时间阅读文字内容、填表、或者查找正确的链接等。为了模拟用户实际情况，在性能测试中我们需要考虑思考时间。若不认真考虑思考时间很可能会导致测试结果的失真。例如，估计的可支撑用户数偏小。在性能测试中，访问请求之间的停顿时间被称之为思考时间，那么如何模拟这种停顿呢？我们可以借助JMeter的定时器实现。
通过执行 GET /_cluster/allocation/explain 查看当前索引分配详情
4.2.4 查看所有segment是否可达,确保QD(query dispatching)正常 16
在mysql中有一个默认的数据表information_schema，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。再简单点，这台MySQL服务器上，到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表，每张表的字段类型是什么，各个数据库要什么权限才能访问，等等信息都保存在information_schema表里面，所以请勿删改此表。
本文介绍 Elasticsearch 的基本概念，包括文档和索引、节点和分片，以及 Elasticsearch 和关系型数据库的类比和 REST API。
文档中涉及到的所有 DSL 命令，都可以通过 kibana 的 dev tools 执行
日志大概意思是：当前集群的可以打开的最大分片数为3000，而目前有2个分片正在写入，并且失败。同时我们查看集群其他使用情况均正常。确实集群当前分片数为3002个。结合客户集群ES版本属于ES7.5.1.我们可以知道。ES7默认每个节点的分片数最大支持1000.可能故障原因就出在这里。于是我们可以尝试把该默认值调大一下。通过如下API
Elasticsearch创建分片的速度会随着集群内分片数的增加而变慢。以ES 5.5.2版本、3节点集群为例，在默认配置下，当集群分片数超过1w时，创建index的耗时一般在几十秒甚至以上。
根据集群情况，调整最大分片数大小，注意，这里调整的是单个节点最大分片数，集群的最大总分片数需要用单节点最大分片数*节点数
最近在学习PostgreSQL 技术体系，前面几篇文章介绍了 认识 PostgreSQL 基础权限体系，PostgreSQL 相关系统日志参数，今天学习一下常用的命令。
拆分在算法中是一个非常重要的思想，当你的数据集巨大时，你可以按照特定的规则将大数据拆分成小数据集，降低因数据量增长过大带来的问题。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_s …
原理：Elasticsearch的请求的数据超过JVM堆内存设置，引发的集群异常。
select owner, object_name, object_type, created, last_ddl_time, timestamp, status
墨墨导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。
导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。
从物理空间概念，Elasticsearch 分布式系统会有 3 个关键点需要学习。本次总结了下面相关内容：
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
一、ES-head web UI界面 ES-head web UI界面介绍 http://ES-head_ip:9100 📷 概览：显示ES集群及节点状态 索引：索引管理 数据浏览：查看某个索引中的数据 基本查询：查询索引中的所有数据 复合查询：数据管理[上传数据、查看数据、删除数据 doc] 索引管理 创建索引 管理索引 删除索引 a、创建索引 📷 选择索引标签–新建索引 📷 索引名称:根据业务起名字 分片数：创建多少个shard分片 副本数：需要多少个ES集群节点存储 b、查看索引 📷 可以看到新创建的
在我第N次忘记如何查看表结构后，在网上查了一下后，看到有好几种查看表结构的方式，总结一下。
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。
elasticstack是一个应用套件，原名为ELK Stack，由elastic旗下的elasticsearch、logstash、kibana，filebeat四个组件组成，这四个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。
ES单个分片最大的文档数是21个亿。如果写入的doc总量超过这个值，就会写入拒绝！！
路径在: /usr/local/mycat/conf/rule.xml function必须在tableRule的下面, 否则会报错找不到
分库的原则：有紧密关联关系的表应该在一个库里，相互没有关联的表可以分配到不同的库里。
kill session： 执行 alter system kill session ‘761,876’(sid 为 761);
安装好Atlas之后，可以操作Atlas页面这里主要查看导入Hive的元数据信息。
eg: 数字：A（1，2，3）/字符串：A("hi","hello","ha")
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