随着公司规模越来越大，业务线越来越多，公司的指标规模也在急速增长，现有的基于storm实时计算的指标计算架构的缺点越来越凸显，所以我们急需对现有的架构进行调整。
在企业中使用Hive SQL需要一定的规范。一般在SQL编写之前，需要进行规范的注释添加，并设定特定的配置。
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。 当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系
1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
一、磁盘IO 磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 二、索引数据结构 索引是B+树的数据结构。 磁盘块=数据项+指针
当我们在探讨数据结构的时候，其一般有两种含义，一种是广义的含义，表示数据的组织结构或者组织方式，即各种数据以什么样的方式组合在一起构筑成企业的数据地图；另外一种是狭义的含义，是指在数据记录时数据的结构，即一条数据自身的结构化问题。为了区别，通常把广义的含义称为“数据组织结构”，把狭义的含义称为“数据结构”。
Apache Hudi为大数据带来了流处理，在提供新鲜数据的同时，比传统批处理效率高一个数量级。在数据湖/数据仓库中，关键的权衡之一是输入速度和查询性能之间的权衡。数据摄取通常倾向于小文件，以提高并行性，并使数据能够尽快用于查询。但是，如果有很多小文件，查询性能就会下降。此外，在摄入期间，数据通常根据到达时间在同一位置。但是，当频繁查询的数据放在一起时，查询引擎的性能会更好。在大多数体系结构中，每个系统都倾向于独立地添加优化，以提高由于未优化的数据布局而导致的性能限制。本博客介绍了一种新的表服务，称为clustering[RFC-19]，用于重新组织数据，在不影响输入速度的情况下提高查询性能。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
前些天的文章中阐述了使用参数的改变来实现本地desktop创建模型、修改模型使用小的数据集，而云端service刷新使用大的数据集：
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
摘要：Web 应用程序中经常使用数据分页技术，该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案，本文通过实际项目的测试，对多种数据分页方案深入分析和比较，找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想，将整个待查询记录分为2部分，使扫描的记录量减少一半，进而还通过对数据表及查询条件进行优化，实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性，该方案不依赖于主键或者数字字段，大大提高了它在实际项目中的应用，使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
在上一章节，我们使用PreparedStatement实现CRUD操作，那么在CRUD的操作中，对于一些特别的数据库字段操作，会有一些特别的处理。例如：BLOB类型的字段，常用来存储图片的二进制数据。
现代社会信息数据爆炸式增长，工业界业务需求纷繁复杂。数据存储的数据量，建表数量也都不断增长。openGauss通用的普通表，每个数据表对应一个逻辑逻辑上的大文件（最大32T），该逻辑文件又按照固定的大小划分多个实际文件存在对应的数据库目录下面。所以，每张数据表随着数据量的增多，底层的数据存储所需文件数量会逐渐增多。同时，openGauss对外提供hashbucket表、大分区表等特性，每张数据表会被拆分为若干个子表，底层所需文件数量更是成倍增长。由此，这种存储管理模式存在以下问题：
作者 | 2016年大数据行业从业者调研报告主要编写人Sophie 前言 12月13号，问卷发出；截止12月31号，收到1416份回答，并制作《2016大数据行业从业者调研报告》精华版；1月1号伦敦当地时间中午，北京当地时间晚上8点20分，经过反复修改和确认，报告精华版发布于大数据文摘微信公众号。 分析过程中，我们有以下三个主要发现： 1、数据、数据分析（包括大数据分析）受到我国企业重视，多数企业拥有数据决策团队，并将增加数据项目的投入，表明大数据行业发展态势良好，具有可观市场前景。 2、我国大数据行业处
DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中：
关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
随着近年来AI的不断发展，如何在竞争中提高你的优势？首先是大数据—非常大的数据集，可以使用数据分析来揭示模式和趋势，使企业能够改善客户关系和生产效率。然后是快速数据分析—实时应用大数据分析，帮助解决客户关系、安全以及其他问题。现在，随着机器学习，大数据和快速数据分析的概念与AI的结合使用，以避免这些问题和挑战。 那么，什么是机器学习，它如何帮助您的业务？机器学习是AI的一个子集，让计算机“学习”而不需要明确的编程。通过机器学习，计算机可以开发通过经验学习和通过数据集搜索来检测模式和趋势的能力。它不是将这些信
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来，我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中，就可以使用SQL语句操作数据。然而，在过去几年来，我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长，数据不见得都在关系型数据库中存储了。
“技术的创新始终是要服务于商业模式的创新，最有价值的技术创新是工程化的应用技术，如何真正做出通用化的技术，将其规模化非常关键。”
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
MySQL中，BLOB是一个二进制大型对象，是一个可以存储大量数据的容器，它能容纳不同大小的数据。
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
1 MySQL BLOB类型 MySQL中，BLOB是一个二进制大型对象，是一个可以存储大量数据的容器，它能容纳不同大小的数据。 插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement，因为BLOB类型的数据无法使用字符串拼接写的。 MySQL的四种BLOB类型(除了在存储的最大信息量上不同外，他们是等同的) 📷 实际使用中根据需要存入的数据大小定义不同的BLOB类型。 需要注意的是：如果存储的文件过大，数据库的性能会下降。 如果在指定了相关的Blob类型以后，还报错：xxx too large，
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
上一篇我们讨论了akka-cluster的分片（sharding）技术。在提供的例子中感觉到akka这样的分布式系统工具特别适合支持大量的带有内置状态的，相对独立完整的程序在集群节点上分布运算。这里重点要关注这些程序的内部状态，它们会占用系统资源包括内存。把状态保存在内存里相对存放在数据库里能显著提高程序运算效率。在系统出现各种情况下对这些非持久化的程序状态的管理自然就成为了需要考虑的问题，此其一。在一个多用户、高并发的大型分布式系统里往往数据库数据使用会产生大量的冲突影响系统性能。如果能够把数据库的写入和读取分成互不关联的操作就可以避免很多资源占用的冲突。
本文根据祝佳俊老师在〖2023 中国数据智能管理峰会-上海站〗现场演讲内容整理而成。
这些不同的数据类型可以满足不同的数据存储和分析需求，提供了灵活性和效率性，并支持在大数据环境下进行高性能的数据处理和查询操作。
存储与计算资源是数仓建设的基础，也是数仓建设中的重要成本支出。而随着数仓建设规模逐渐扩大、时间跨度逐渐拉长，将不可避免的出现数据表、任务、字段的冗余。为了减轻资源负担，降低数仓维护成本，需要对数仓建设成本进行治理与优化。
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时，如果参与联接的表包含大量的数据记录，可能会导致以下性能问题：
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
MySQL-性能优化-索引和查询优化 要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 参考博客：MySQL索引背后的数据结构及算法原理
要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 1. 不使用顺序查找，因为顺序查找比较慢，通过特定数据结构的特点来提升查询速度，这种数
在日常使用中，我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS，TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。
各位小伙伴们大家好，我们又见面啦~ 不知不觉 这已经是《你问我答》栏目的第三期了 前两周，我们的专家天团解答了大家许多疑问 介绍了腾讯大数据多年来在开源方面的努力成果 以及全栈机器学习平台-Angel 大数据SQL引擎-天穹SuperSQL 免费、可立即投入生产的 OpenJDK 发行版-Tencent Kona 企业级分布式 HTAP 数据库管理系统-Tbase 一站式实时计算平台-Oceanus 万亿级分布式消息中间件系统-TubeMQ …… 一系列的腾讯大数据团队自研产品的相关信息 如果能对大家
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中，传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷，Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中，并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面，还需要另一种分析类视角，例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展，数据散落在各个独立的系统之内
本节将结合实际案例介绍各类画像标签的生产方式。离线标签将分别介绍统计类标签、规则类标签和导入类标签，实时标签和挖掘类标签也会结合示例做简要介绍，本节部分环节给出了核心Hive SQL语句及Java代码示例。
转眼换工作已有5个月之久。从到新公司后就开始从事建设Flink实时数仓相关的设计和开发工作。排坑无数，收货满满。从这篇开始会写一些和Flink实时数仓相关的文章。
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
作者 | yikonchen，腾讯大数据计算平台负责人 专家工程师 SuperSQL 是腾讯自研的下一代大数据自适应智能计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎 / 异构存储服务、计算的智能化 / 自动化、SQL 流批一体纳入内部自适应闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第16个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——科技与狠活之恢复数据库
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