在新建文件夹中,运行以下命令: docker run -p 4000:4000 -p 3000:3000 \ -v ${PWD}:/cube/conf \ -e CUBEJS_DEV_MODE=...true \ cubejs/cube 3.2 打开部署后台 前往 http://localhost:4000 ,如果是服务器部署把localhost换成相应的机器IP。...Cube.js 构建动态仪表板 React 查询构建器 和Vue 查询构建器 — 了解如何使用 React 和 Vue 的查询构建器组件来构建可定制的查询界面 以下教程涵盖了 Cube.js 的高级概念： 预聚合教程...— 了解预聚合，这是 Cube.js 最强大的功能之一，可显着提高仪表板和报告等应用程序的性能 构建一个开源的 Mixpanel 替代方案— 关于使用 Cube.js 构建生产就绪应用程序的两部分系列：...通常，Cube.js的后端作为服务运行，管理与数据库的连接，包括查询队列，缓存，预聚合等。同时为前端应用程序公开一个API，用于构建仪表板和其他分析功能。
MOLAP: 即多维型 OLAP，通过摄入时对原始明细数据进行预聚合加工处理，然后通过预聚合数据来进行查询。比如 Kylin，Druid 之类的 OLAP 引擎。...MOLAP: 预聚合造成高昂的生产数据成本，维度爆炸，数据 Schema 变化需要重新生产数据。...向量化引擎 / 代码编译生成: 传统火山模型的虚函数，分支预测等开销大大降低了整个算子流水线的执行，尤其对于 OLAP 这种聚合计算，CPU 密集的场景下。...Druid 通过位图索引，预计算最细粒度的聚合 + 实时聚合这种方式来牺牲一点点 RT，来改善维度爆炸的问题。...无法查询明细。 当维度多的时候，维度基数大的情况下，预聚合能力就不再有那么好的效果，实时聚合的效率也不那么高。 在一些场景，比如跨天去重，业务方希望做到精确查询，无法做到。
可以使聚合更快、更高效且内存友好。Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档，而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效。...但我们仍然可以访问旧索引中的 fielddata，也无法加载任何新的值。相反，我们应该回收旧的数据，并为新值获得更多空间。...3、索引预热器（index warmers） 最后我们谈谈 索引预热器 。预热器早于 fielddata 预加载和全局序号预加载之前出现，它们仍然尤其存在的理由。...一个索引预热器允许我们指定一个查询和聚合须要在新分片对于搜索可见之前执行。这个想法是通过预先填充或 预热缓存 让用户永远无法遇到延迟的波峰。...预热器是根据具体索引注册的， 每个预热器都有唯一的 ID ，因为每个索引可能有多个预热器。然后我们可以指定查询，任何查询。它可以包括查询、过滤器、聚合、排序值、脚本，任何有效的查询表达式都毫不夸张。
习惯了秒级响应时间的用户，可能会忽然遭遇一个明显无法响应的网站。...全局序列号是一个数据结构，用于在 keyword 类型的属性上执行 term 聚合。它们是延迟加载到内存中的，因为 Elasticsearch 不知道哪个属性会用于 term 聚合以及哪个属性不会。...可以通过设置 index.store.preload 来告诉操作系统，加载热门索引文件的内容到内存中并打开。这个设置支持一个逗号分隔的文件扩展名列表：所有扩展名在该列表中的文件，将会被预加载并打开。...对于频繁搜索的索引，可能希望设置其值为 ["nvd", "dvd"]，这将会触发 norms 和 doc value 预加载到物理内存。...如果文件系统缓存大小不足以负担所有数据的话，将大量索引或大量文件的数据预加载到文件系统缓存，将会使检索更慢。
4.2 插入数据时对索引进行预排序 Index sorting （索引排序）可用于在插入时对索引进行预排序，而不是在查询时再对索引进行排序，这将提高范围查询（range query）和排序操作的性能。...注意：预排序将增加 Elasticsearch 写入的成本。在某些用户特定场景下，开启索引预排序会导致大约 40%-50% 的写性能下降。...也就是说，如果用户场景更关注写性能的业务，开启索引预排序不是一个很好的选择。...例如，由于 “now” 值一直在变化，因此无法缓存在过滤器上下文中使用 “now” 的查询。 那怎么使用缓存呢？...关于 datemath 格式及用法，举个例子来说明： 以下的示例，无法使用缓存。
事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。... 事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。...四、其他书上没有的索引使用经验总结 1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快 下面是实例语句：（都是提取25万条数据） select gid,fariqi,neibuyonghu,reader...3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个： select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from...原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
但是Doris中的Repalce函数有个缺点：无法支持预聚合，就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数，即使有其他可以已经预聚合的Sum，Max指标，也必须现场计算。...Doris的聚合模型相比Kylin有个缺点：就是一个Column只能有一个预聚合函数，无法设置多个预聚合函数。 不过Doris可以现场计算出其他的聚合函数。...必须区分维度列和指标列 维度列很多时，Sort的成本很高 Count成本很高，需要读取所有维度列（可以参考Kylin的解决方法进行优化） Doris的明细模型不会有任何预聚合，不区分维度列和指标列，但是在建表时需要指定...聚合模型可以在数据导入时进行预聚合。 和Kylin一样，也支持预计算的RollUp Table。 MPP的查询引擎。 向量化执行。...Doris学习成本：用户需要理解聚合模型，明细模型，前缀索引，RollUp表这些概念。
设想我们正在对日志进行索引，每天使用一个新的索引。通常我们只对过去一两天的数据感兴趣，尽管我们会保留老的索引，但我们很少需要查询它们。...fieldata 会保持增长直到 fielddata 发生断熔（请参阅 断路器），这样我们就无法载入更多的 fielddata。 这个时候，我们被困在了死胡同。...但我们仍然可以访问旧索引中的 fielddata，也无法加载任何新的值。相反，我们应该回收旧的数据，并为新值获得更多空间。...---- fielddata预加载机制以及序号标记预加载 如果真的要对分词的field执行聚合，那么每次都在query-time现场生产fielddata并加载到内存中来，速度可能会比较慢，是不是可以预先生成加载...，会同步生成fielddata并且加载到内存中来，这样的话，对分词field的聚合性能当然会大幅度增强. ---- 序号标记预加载 eager_global_ordinals global ordinal
选自Google AI Blog 作者：Thomas Müller 机器之心编译 参与：Panda BERT 在自然语言上已经取得了非凡的成就。...此外，谷歌开源了相关代码和预训练模型。 ?...这依赖于为列索引、行索引和一个特别的排序索引（表示数值列中元素的顺序）所学习的嵌入。下图展示了这些嵌入聚合成输入的方式以及馈送入 transformer 网络层的方式。...预训练 谷歌采用的预训练过程类似于 BERT 在文本上的训练方法，其训练数据是从英语维基百科提取的 620 万组表格 - 文本数据对。在预训练过程中，模型的学习目标是恢复表格和文本中被掩码替换的词。...在弱监督情况下，模型需要自己尝试寻找能得到接近正确答案的聚合操作和单元格。这个过程需要在所有可能的聚合决策上计算期望，并将其与真实结果进行比较。
事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。...事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。...四、其他书上没有的索引使用经验总结 1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快 下面是实例语句：（都是提取25万条数据） 1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title...大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。...但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。
，本节将包含大量编译原理和代码细节，属扩展知识。...BufferEngineBuffer并不推荐常规业务使用，只有在迫切需要查询实时性+插入无法大批量预聚合时使用：无法atomic insert即使使用BufferEngine，数据插入也至少1000行每次...，或者每秒钟最多1次插入^buffer_insertKafkaEngine+MV该部分待补充，想看的同学可以在评论区踢踢预聚合预聚合有三种方法，ETL、物化视图和投影，他们的区别如下^clickhouse_etl_mv_pro...tiny Usually tiny 在我们业务中，个例是不应该预聚合的...需要针对某个功能加速时，可以考虑物化视图/投影全表预聚合加速查询，需要使用ETL资源控制最后，为了避免集群被某个查询、插入弄垮，需要合理安排内存使用，需要给访问账户分权限，在我们业务分为：default
（图片来源于网络） 1预索引数据 为了优化数据的索引方式，应当在查询中预置一些模式。...比如，如果所有文档都有一个叫 price 的价格字段，并且大部分查询在一个固定范围列表上执行 range 聚合，那么就可以通过预索引范围到索引中并使用一个 terms 聚合，来加速该聚合。...，而不是在 price 字段上执行一个范围聚合。...关键字类型用于索引结构化内容，比如 email 地址、主机名称、状态码、邮政编码或标签。 典型地用于过滤（比如查找所有已发布的博客文章）、排序以及聚合。关键字字段只可通过其精确值搜索得到。...Lucene 表达式语言 Lucene 表达式会把一个 javascript 表达式编译为字节码，设计用于高性能自定义评级和排序函数，并支持 inline 和默认的存储脚本。
，本节将包含大量编译原理和代码细节，属扩展知识。...BufferEngine Buffer 并不推荐常规业务使用，只有在迫切需要查询实时性+插入无法大批量预聚合时使用： 无法 atomic insert 即使使用 BufferEngine，数据插入也至少...1000 行每次，或者每秒钟最多 1 次插入[25] KafkaEngine+MV 该部分待补充，想看的同学可以在评论区踢踢 预聚合 预聚合有三种方法，ETL、物化视图和投影，他们的区别如下[26]...Resources needed to calculate the increment May be signigicant Usually tiny Usually tiny 在我们业务中，个例是不应该预聚合的...需要针对某个功能加速时，可以考虑物化视图/投影 全表预聚合加速查询，需要使用 ETL 资源控制 最后，为了避免集群被某个查询、插入弄垮，需要合理安排内存使用，需要给访问账户分权限，在我们业务分为： default
这样带来的优势是，当有非常多同类查询时，可以通过预聚合以空间换时间的办法节约查询时间。 物化视图的原理是比较简洁的，相当于设置了一个触发。...当在明细表中插入数据便会触发物化视图后台的关联，进行预聚合计算，并将计算结果存储在目标表里。这里需要注意的是创建物化视图的时候没有关联目标表，便会创建一个隐藏的表，当然也可以自主指定。 2....首先创建一个目标表存储我们需要预聚合的变量、字段，然后通过 ClickHouse 提供的大量聚合函数完成常用的聚合分析，创建物化视图将目标表、明细表关联起来，创建完成后可将存量数据导入，导入后查询会发现这些数据已经做了预聚合...它的性能非常强悍，底层是用 C++ 实现的，我们知道C++ 是编译型语言，没有像“Hadoop”大量用“JAVA”中间使用虚拟机从而带来的性能损耗。...使用索引，以及预聚合等加速查询。 Q：两个亿行级别的表关联查询，怎么写高效？
并采⽤预聚合、列式存储、位图索引等⼿段使得海量数据分析能够亚秒级响应。...ElasticSearch：最大的特点是使用了倒排索引解决索引问题。根据研究，ES在数据获取和聚集用的资源比在Druid高。不支持预聚合，不适合超大规模数据处理，组合查询性能欠佳。...预聚合。 列式存储。 多级分区 + 位图索引(Datasource、Segments)。...2.1.1 roll up 预聚合 分析查询逃不开聚合操作，Druid在数据⼊库时就提前进行了聚合，这就是所谓的预聚合(roll-up)。...数据查询的时候只需要预聚合的数据基础上进行轻量的⼆次过滤和聚合即可快速拿到分析结果，当然预聚合是以牺牲明细数据分析查询为代价。
它通过以下优化手段提高查询效率：索引结构：MergeTree引擎使用了LSM树（log-structured merge tree）作为索引结构，它允许高效地插入新数据和并行执行合并操作。...数据预聚合：MergeTree引擎支持预计算聚合数据，这样可以避免在查询时进行大量的聚合操作，从而提高查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。...例如，可以修改需要额外校验的设置，如校验和、索引等，以提高数据的完整性和一致性。6....联系ClickHouse支持：如果以上方法无法解决问题，可以考虑联系ClickHouse的官方支持团队，向他们报告问题并获取进一步的帮助和指导。
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