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Siem落地方案:初识clickhouse

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SIEM,但是作为动手能力非常强的人(穷),...1千吧) 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,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) 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 ?

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猿创征文|一文带你了解国产TiDB数据库

实时 HTAP TiDB 作为典型的 OLTP 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

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MySQL SQL优化之覆盖索引

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,并且扫描了1000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,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。

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查询提升 200 倍,ClickHouse 你值得拥有!

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式数据库区别,在传统的式数据库系统中(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,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

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重磅!Github 8 小时故障的元凶:数据库基础架构

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,谷歌谷歌平台(GCP)服务大范围出问题后正发布修复程序。

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掌握MySQL数据库这些优化技巧,事半功倍!

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; # 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。

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比Hive快279倍的数据库-ClickHouse到底是怎样的

在“传统”面向的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 - ,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)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,但提取了一小部分列。...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)。 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的速度处理该查询。 这种速度实际上是在实践中实现的。

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MySQL基准测试 转

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,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

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最近很火的 ClickHouse 是什么?

接着我们用图示,来理解一下列式数据库和式数据库区别,在传统的式数据库系统中(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,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

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2024年值得关注的8个未来数据库

然而,由于其功能有限,如存储过程或用户定义函数,它可能适用于特定的用例。...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。

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clickHouse

常见的式数据库系统有: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(、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,但提取列的一小部分。...(每台服务器每秒可达数十亿) 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的速度进行处理。这实际上是当前实现的速度。

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如何使用Mytop监控MySQL性能

第二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)。第二个值是每秒查询的数量。...第三中的最后一个字段显示查询百分比,如上一中所示,但自上次mytop刷新以来。...第四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+社区学习更多知识。

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世界级的开源项目:TiDB 如何重新定义下一代关系型数据库

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,直接将这个表的一切成4个 KV 。

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从运维角度浅谈MySQL数据库优化,中小企业DBA必会

2代表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; #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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1.3万亿条数据查询如何做到毫秒级响应?

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。 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(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(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。 ?

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一文入门 | 性能凶悍的开源分析数据库ClickHouse

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

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YouTube 数据库如何保存巨量视频文件?

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MySQL 中。

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从运维角度浅谈MySQL数据库优化,中小企业DBA必会

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;   #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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