简述 首先，ELK是支持SIEM，一开始我也是用ELK进行数据收集、数据展示和数据分析，但是逐渐到后面，有一些功能需求使用查询语句是非常复杂，虽然ELK提供云SIEM，但是作为动手能力非常强的人（穷），...1千行吧） 不修改已添加的数据（siem就是要日志存储，要修改他数据干嘛） 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列（查询特定列的大量行内容） 宽表，即每个表包含着大量的列（对的，有大量的字段...，这边字段有上百个） 较少的查询(确实不多，siem展示的SQL也不超过几百条查询语句) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒（这个是允许的，相对于ES查询，这个真香） 列中的数据相对较小： 数字和短字符串...(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行） 事务不是必须的（不用做事务操作） 对数据一致性要求低（这块还没有研究，目前没这个需求，以后出现再补回来） 每一个查询除了一个大表外都很小...CH查询语句跟MYSQL差不多，大体上是一致的，不同的地方可以翻文档查 按照官方文档，我下载了他们脱敏的数据库，导入进去，有两个表。 ? 查看其中一个表结构，都有133个列 ?
实时 HTAP TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP 无需传统繁琐的...ETL 过程 提供行存储引擎 TiKV、列存储引擎 TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制数据，确保行存储引擎 TiKV...在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。...对于已经在用 MySQL 的业务，分库、分表、分片、中间件是常用手段，随着分片的增多，跨分片查询是一大难题。...MySQL 库的后方，在这一层将数据打通，可以直接进行复杂的跨库、跨表、跨业务的实时 SQL 查询。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的...利用索引扫描、利用索引顺序： uni_order_code是二级索引，索引上保存了（order_code,id），每扫描一条索引需要根据索引上的id定位（随机IO）到数据行上读取order_amount...，需要1000次随机IO才能完成查询，而机械硬盘随机IO的效率是极低的（机械硬盘每秒寻址几百次）。...执行计划显示查询会利用覆盖索引，并且只扫描了1000行数据，查询的性能应该是非常好的。 执行时间：13ms ? 从执行时间来看，SQL的执行时间提升到原来的1/20，已经达到我们的预期。...总结 覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。索引的字段不只包含查询列，还包含查询条件、排序等。
ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 ClickHouse 是什么？...接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别，在传统的行式数据库系统中（MySQL、Postgres 和 MS SQL Server），数据按如下顺序存储： ?...有如下几点： 只需要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，降低 IO cost。 同列同类型，有十倍压缩提升，进一步降低 IO。 Clickhouse 根据不同存储场景，做个性化搜索算法。...解决方案：LEFT JOIN B b ON toUInt32(h.id) = toUInt32(ec.post_id)，中转一下，统一无符号类型关联 ②删除或更新是异步执行，只保证最终一致性 查询 CK...总结 通过 ClickHouse 实践，完美的解决了 MySQL 查询瓶颈，20 亿行以下数据量级查询，90% 都可以在 1s 内给到结果，随着数据量增加，ClickHouse 同样也支持集群，大家如果感兴趣
虽然这家代码存储库公司一直在扩大数据运维的规模，但“我们的大部分核心数据集”仍驻留在其原始集群中。...第一次故障发生在2月19日，当时“一个意外的资源密集型查询开始在我们的mysql1数据库集群上运行。”...这些更改将mysql1集群主节点上的负载减少了20%，将每秒查询次数减少了15%。”...该公司还致力于减少主数据库的读取操作，并将它们转移至副本数据库，并完成“mysql1集群的在途（in-flight）功能分区，并确定要分区的其他域。...运行云平台很……难。母公司微软本周发现其Azure平台出了问题，而就在撰写本文时，谷歌在谷歌云平台（GCP）服务大范围出问题后正发布修复程序。
根据这些方面看，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5+版本默认存储引擎。每个存储引擎相关运行参数比较多，以下列出可能影响数据库性能的参数。...2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。...4.4 分表 数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你应该考虑把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。...log_queries_not_using_indexes=on; # 记录没有使用索引的查询 mysql> set global long_query_time=1; # 只记录处理时间...这两个工具都支持InnoDB存储引擎下热备，不影响业务读写操作。 5.4 数据库修复 有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。
在“传统”面向行的DBMS中，数据按以下顺序存储： ? 换句话说，与行相关的所有值都物理地存储在彼此旁边。 面向行的DBMS的示例是MySQL，Postgres和MS SQL Server。...数据访问场景是指进行了哪些查询，多长时间以及以何种比例进行查询;为每种类型的查询读取多少数据 - 行，列和字节;读取和更新数据之间的关系;数据大小以及如何使用本地数据;transactions是否被使用...数据以相当大的批次（> 1000行）更新，而不是单行更新;或者它根本没有更新。 数据已添加到数据库，但未进行修改。 对于读取，从DB中提取了相当多的行，但只提取了一小部分列。...处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒最多数十亿行）。 Transactions不是必需的。 对数据一致性要求低。 每个查询有一个大表。所有表都很小，除了一个。 查询结果明显小于源数据。...当使用快速压缩算法时，数据解压缩可以每秒至少几千兆字节的未压缩数据的速度进行。 换句话说，可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度处理该查询。 这种速度实际上是在实践中实现的。
整体应用集成式更能揭示应用的真实表现 如果能在真实的数据集上执行重复的查询，那么针对Mysql的基准测试也是游泳的，但是数据本身和数据集的大小是真实的，可以采用生成环境的数据快照。...例如应用需要几百GB的数据，测试只有1GB数据 2. 使用错误的数据分布。例如使用均匀分布的数据测试，而系统的真是数据与很多热点区域。 3....使用不真实的分布参数，例如假定所有用户的个人信息会被平均地读取。 4. 在多用户场景中，只做单用户的测试 5. 在单服务区上测试分布式应用。 6. 与真实用户行为不匹配。...可以测试Http服务器每秒最多可以处理多少请求。...MySQL Benchmark Suite（sql_bench） 在Mysql的发行包中也提供了一款自己的基准测试套件，可以用于在不同数据库服务器上进行测试，是单线程的，主要用于测试服务器执行查询的速度
接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别，在传统的行式数据库系统中（MySQL、Postgres 和 MS SQL Server），数据按如下顺序存储： 在列式数据库系统中（ClickHouse...业务端现有存储在 MySQL 中，5000 万数据量的大表及两个辅表，单次联表查询开销在 3min+，执行效率极低。...有如下几点： 只需要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，降低 IO cost。 同列同类型，有十倍压缩提升，进一步降低 IO。 Clickhouse 根据不同存储场景，做个性化搜索算法。...(ec.post_id)，中转一下，统一无符号类型关联 ②删除或更新是异步执行，只保证最终一致性 查询 CK 手册发现，即便对数据一致性支持最好的 Mergetree，也只是保证最终一致性： 如果对数据一致性要求较高...# 总结 通过 ClickHouse 实践，完美的解决了 MySQL 查询瓶颈，20 亿行以下数据量级查询，90% 都可以在 1s 内给到结果，随着数据量增加，ClickHouse 同样也支持集群，大家如果感兴趣
然而，由于其功能有限，如存储过程或用户定义函数，它可能只适用于特定的用例。...它使用Go语言构建，为SQL和NoSQL API提供多模型支持，支持像YugaByteDB一样的多云部署，并能处理每秒数百万次查询。...如何在CloudFlare D1中存储数据？ 让我们来看一个例子。我们知道，在传统的SQL数据库中，数据存储在由行和列组成的表中。...它还支持一些高级查询功能，如聚合、过滤、连接等。 定价 Xata的定价基于每秒的速率限制或可以进行的数据库请求次数。它有一个免费计划，每秒提供75个请求，最多支持75万条记录。...定价 它有一个免费计划，提供10万次读取、5万次写入和5GB的存储空间。非常适合个人项目，但可能不适用于MVP或更大的生产项目。
2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。...在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？...4.4 分表 数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？...long_query_time=1; #只记录处理时间1s以上的慢查询 分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。...，会导致表损坏，无法读取表数据。
常见的行式数据库系统有：MySQL、Postgres和MS SQL Server。...不同的数据存储方式适用不同的业务场景，数据访问的场景包括：进行了何种查询、多久查询一次以及各类查询的比例；每种类型的查询(行、列和字节)读取多少数据；读取数据和更新之间的关系；使用的数据集大小以及如何使用本地的数据集...对于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。...(每台服务器每秒可达数十亿行) 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每个查询有一个大表。...当采用快速压缩算法，它的解压速度最少在十亿字节(未压缩数据)每秒。换句话说，这个查询可以在单个服务器上以每秒大约几十亿行的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。
2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。...在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？...5.1 性能状态关键指标 QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数 TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数 通过show...long_query_time=1; #只记录处理时间1s以上的慢查询 分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。...，无法读取表数据。
第二行显示服务器已处理的查询总数（在我们的示例中为148），每秒的平均查询数，慢查询的数量以及选择，插入，更新和删除查询的百分比。 第三行显示自上次mytop刷新以来的实时值。...mytop的正常刷新（延迟）时间是5秒，因此如果在刷新后的最后5秒内运行了100个查询，那么该qps now数字将为20.第一个字段是每秒查询数（qps now: 2）。第二个值是每秒慢查询的数量。...第三行中的最后一个字段显示查询百分比，如上一行中所示，但自上次mytop刷新以来。...第四行显示密钥缓冲区效率（从缓冲区而不是磁盘读取密钥的频率）以及MySQL发送和接收的字节数，无论是整体还是最后一个mytop周期。...结论 您现在应该很好地理解如何使用mytop来监视MySQL服务器。它也是查找问题SQL查询并优化它们的起点，从而提高了服务器的整体性能。 更多Linux教程请前往腾讯云+社区学习更多知识。
TiDB：支持 MySQL 协议的分布式数据库解决方案 事实上，HBase 有非常好的特性，目前在小米公司可以每秒跑一百万 OPS ，最近 Pinterest 公布他们的 HBase 每秒可以跑三百万个...对于一个分布系统来说，如果需要查询一个条件，可以直接把这个简单调节推到对应的 RegionServer 上执行。...大家应该对 MVCC 比较熟悉，也就是多版本，它的优点在于可以多次读取而不会 block。...TiDB：支持 MySQL 协议的分布式数据库解决方案 因为 TiDB 的目标是谷歌 F1，所以自然会满足以上特性。...在数据库中存储为一个 KV 结构，然后对 TableID、RowID 、ColumnID 进行重新编码，直接将这个表的一行切成4个 KV 。
2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。...在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？...性能状态关键指标 QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数 TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数 通过show status...long_query_time=1; #只记录处理时间1s以上的慢查询 分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。...，无法读取表数据。
我们的 Moneta 应用程序中存储了大约 1.3 万亿行数据（存储用户已经阅读过的帖子）。 由于每月累计产生大约 1000 亿行数据且不断增长，这一数字将在两年内达到 3 万亿。...处理巨大的写入数据：例如，在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录，记录数量每天增加近 30 亿条记录。 长期存储历史数据：目前，系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。...复制到下游（TiDB，Kafka 或 MySQL）。 TiDB 的主要功能包括： 水平可扩展性。 MySQL 兼容的语法。 具有强一致性的分布式事务。 云原生架构。...在高峰时间每秒写入 40,000 行数据： ? 每秒写入的数据行（数千） 在高峰时段每秒检查 30,000 个查询和 1200 万个帖子： ?...每秒写入的数据行（数千） 第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒，第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上，平均响应时间远远小于这些数字，即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。 ?
ck的优势和不足 优势： 查询速度非常快，每台服务器每秒处理上亿或上百亿行的数据。...可以充分利用硬件多线程实现单个查询的分支处理性能超过每秒2tb 数据存储经过压缩，能够减少io 存储引擎强大 性能好： 一亿性能对比： 十亿性能对比 容错与高可靠： 支持分布式集群 支持多主机异步复制...(但是支持这种操作)，它是按列存储，按列查询，故并不很适合按行查询的场景。...列式存储数据库 相同的列的数据存在一起，查询的时候只查需要的列，其他的列不关注，不做io，避免全表扫描，有更好的压缩比。...并行查询分布式表，速度快 缺点： 如果一次几百万写入，容易导致Zookeeper集群压力过大出现异常（可以采用写入本地表，读取分布式表的方案，可保证每秒几百个insert操作） 相比非复制表，insert
随着网站的发展，为了满足日益增长的 QPS（每秒查询次数）需求，开发人员不得不对数据库进行水平扩展。 主 - 从副本 副本会添加到主数据库实例中。...读取请求会被路由到主数据库和副本上，以减少主数据库的负载。添加副本有助于缓解瓶颈，增加读取的吞吐量，并增加系统的持久性。 主节点处理写入的流量，主节点和副本节点同时处理读取流量。...Google Cloud Platform 是一套云计算服务，它的基础设施与谷歌内部的终端用户产品（如谷歌搜索和 YouTube）所用的基础设施是相同的。...在为本文展开的研究中，我无法找到 YouTube 所使用的具体谷歌云数据库的清单，但我非常肯定它会使用 GCP 的特有产品，如 Google Cloud Spanner、Cloud SQL、Cloud...因此，视频被存储在硬盘中。关系、元数据、用户偏好、个人资料信息、账户设置、从存储中获取视频所需的相关数据等都存储在 MySQL 中。
根据以上看来，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多，以下列出主要影响数据库性能的参数。...在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？...性能状态关键指标 QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数 TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数 通过show...> set global long_query_time=1; #只记录处理时间1s以上的慢查询 分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。 ...，无法读取表数据。
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