如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在...Server 2005性能也不错。...笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。...例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。...笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
03 自动化解决方案预告 有这么一个案例： 团队正在使用一个项目开发进度的软件（如Trello或Teambition ），记录着每一个子公司每一个项目的开展进度，每天软件自动或者项目管理人员手动更新进度...那么如何获取每天的进度趋势，以为将来的分析需要呢？ 这是一个非常现实的问题。 而且此类案例还不少，比如通过powerquery获取每日的疫情数据，但是每次更新时，之前的历史数据就不存在了。...有一种办法是用powerquery实现数据库回写，历史文章参考： 【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL Power BI数据回写SQL Server（1...）没有中间商赚差价 Power BI数据回写SQL Server（2）——存储过程一步到位 PowerBI借”第三方“将度量值回写SQL与天猫总裁的两个88年女人 但是，并不是每一个数据库都允许你回写的...办法倒是也挺多，比如每天定个闹钟手动下载……，比如： 通过ssms连高级工作区数据集，写dax或者mdx将数据自动回写sqlserver数据库，然后将过程用sql server代理建定时任务 那就最简单点
Mesa每秒能处理数百万行更新，每天能进行数十亿次查询，抓取数万亿行数据。Mesa能进行跨数据中心复制，即使在整个数据中心发生故障时，也能以低延迟返回一致和可重复的查询结果。...Mesa的主要特点如下： 近实时地更新吞吐量。支持持续更新，每秒支持数百万行更新。 同时支持低时延查询性能和批量大量查询。99%的查询在几百毫秒之内返回。 跨数据中心备份。...为了解决这两个问题，Google的Mesa系统设计了一个MVCC的数据模型，通过增量更新和合并技术，将离散的更新I/O转变成批量I/O，平衡了查询和更新的冲突，提高了更新的吞吐量。...多版本如果永远不合并，则存储的代价会非常大。而且因为每次查询需要遍历所有版本号，所以版本过多会影响查询。因此，定期合并是必需的。 Mesa采用两段更新的策略。...更新数据按版本号实时写入，每10个版本自动合并；每天全量合并一遍，合并成一个基础版本。
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐 一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数 据中，什么情况都可能存在...Server 2005性能也不错。...笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。...例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。...笔者曾经对1亿 2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
clickhouse背景 俄罗斯的“百度”叫做Yandex，覆盖了俄语搜索超过68%的市场，有俄语的地方就有Yandex；有中文的地方，就有百度么？...如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres...在这些系统中，每秒钟可以获得大约十万行的吞吐量，但是每秒不会达到数亿行。 另外，ClickHouse 是一个 DBMS，而不是一个单一的数据库。...8、实时数据更新 ClickHouse 支持主键表。为了快速执行对主键范围的查询，数据使用合并树 (MergeTree) 进行递增排序。由于这个原因，数据可以不断地添加到表中。添加数据时无锁处理。...ClickHouse 在这个应用中，部署了近四百台机器，每天支持 200 亿的事件和历史总记录超过 13 万亿条记录，这些记录都存有原始数据（非聚合数据），随时可以使用 SQL 查询和分析，生成用户报告
1 个需求 外人看来一个简单的需求： 把某个人的身份信息，合并到用户表里。 思路再简单不过：如果这个人存在表里，那就更新；如果他/她不在，那就新建。 2 种写法 很多朋友，写这类 SQL，手到擒来。...解释下： USING(xxx) AS UserUpdate ON: xxx 表示用来更新的准备数据，其形式可以是一条SELECT 语句，也可以是一条 VALUES构造语句（适用于SQL Server)。...尤其在 Merge 操作中，更新了上百万行，产生大量日志的同时，还会锁表，对数据库及其不友好。 怎么办？改批次！...原因有 2： Merge 单条语句实现了事务控制，上面已说 Merge 是轻量更新：本例用一条数据解释了 Merge,但实际情况，Merge 可以实现表对表的合并，当两表数据量都大时， UPDATE/INSERT...组合，产生了两次对比查询，和两次日志更新，但 Merge 只需一次。
，变化的行数为2万行。...可以看出，在ROW模式下，在主库上执行了一条UPDATE语句，更新了2万行记录，但是在binlog中，记录了2万行的UPDATE语句。...UPDATE语句，也是一条一条的进行更新。...2万行数据，从库延迟不超过5秒，但若主库更新6万行，则从库延迟接近20秒。...从库即使添加并行复制，也不能改善这种情况。
合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。...以下是我的测试数据源，只有一个CSV格式的文件，100万行7列数字格式的数据A, B C, D, E, F 和G: ? 在本次测试当中，我使用了SQL Server 事件探查器去计算刷新的时间。...当我刷新这个查询时，在SQL Server 事件探查器中可以看到两个过程的持续时间： Progress Report End/25 Execute SQL – 40 秒 Progress Report...查询结束后，SQL Server 事件探查器显示： Progress Report End/25 Execute SQL – 9 秒 Progress Report End/17 Read Data –...所以，我在合并查询的最后一步又添加了一步： let Source = Table.NestedJoin( First, {"A"}, Second, {"A"}, "Second",
相比之下，从20世纪80年代就开始开发的 Windows 操作系统——有史以来为单一计算机所开发的最复杂的软件工具之一，只有5000万行代码。...Google 是一个极端例子，但它展示了如今的软件在互联网时代有多复杂，以及我们如何改变使用的编码工具和理念，以适应这种复杂性。...Google 则更进了一步，将很多项目合并成一个。鉴于涉及许多工程师以及同时应付如此多代码的难度，能做到这一点十分地疯狂。...更新一件事，就能够更新一切。” 当然使用这个系统也有限制。Potvin 表示，某些高度机密的代码，如PageRank 搜索算法，被存储在一个单独的资源库中，只提供给特定员工。...Piper 每天需要处理大约85TB的数据（即85000GB），Google 的 2.5万名工程师每天会对资源库做出45000次提交（修改）。
Mesa能满足复杂和具有挑战性的用户与系统需求，包括近实时数据提取和查询，同时在海量数据和查询量中保持高可用性、可靠性、容错率和扩展性。...Mesa每秒能处理数百万行更新，每天进行数十亿查询抓取数万亿行数据。Mesa能进行跨数据中心复制，即使在整个数据中心故障时，也能以低延迟返回一致和可重复的查询结果。...针对数分钟更新吞吐量、跨数据中心等等严苛需求，已有的商业数据仓库系统（处理周期往往以天和周来计算）和Google的解决方案包括BigTable、Megastore、Spanner和F1都无法满足要求。...BigTable无法提供必要的原子性，Megastore、Spanner和F1无法满足峰值更新需求。...Mesa的主要特点是： 1、近实时的更新吞吐量。支持持续的更新，每秒支持数百万行的更新。 2、同时支持低时延查询性能和批量大量查询。99%的查询在几百毫秒之内返回。 3、跨数据中心备份。
然后通过插入数据的方式向表中添加了几条销售记录。最后，使用查询语句计算每天的销售总额，并按日期进行排序，打印输出结果。...例如，可以添加更多的字段和查询条件，进行更复杂的数据分析和查询操作。...虽然ClickHouse提供了类似事务的功能（例如使用MergeTree引擎的支持可回滚的更新），但对于复杂的事务操作相对困难。...Hive使用类SQL语言HiveQL进行查询，可与Hadoop生态系统的其他工具无缝集成。...Druid使用分布式列存储和内存索引技术，具有低延迟的查询性能，且能够处理实时数据的更新。与ClickHouse相比，Druid更适用于需要实时分析的场景，但在处理海量数据和复杂查询方面可能稍逊一些。
PD（Placement Driver）Server TiKV Server TiSpark TiFlash TiKV整体架构 Region分裂与合并 Region调度 分布式事务 高可用架构 TiDB...不支持 SQL 语句，兼容性是个大问题，不同的 NoSQL 数据库都有自己的 api 操作数据，比较复杂。...OLTP和OLAP的特性对比 — OLTP OLAP 实时性 OLTP 实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务 OLAP 的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据...TiDB 集群主要包括三个核心组件：TiDB Server，PD Server 和 TiKV Server，此外，还有用于解决用户复杂 OLAP 需求的 TiSpark 组件。...对应的架构图如下： 图片 architecture TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址
上一篇文章中提到过，测试中遇到了一个问题，哪怕我将7列数据删掉6列只剩下1列，去合并查询这两个百万行的表，也会超过256MB的内存大小限制，从而使用了页面文件。...这就意味着每次刷新时从SQL Server 事件探查器查看时间，会有1-2秒的差异。当你去比较两个合并查询，一个用时50秒，一个用时10秒左右，1-2秒的误差对你判断这两个时间的长短基本造不成影响。...为了解决这个问题，我将两个用来合并查询的表的行数删减为30万行，这样，刷新数据时占用的内存就用不了256MB，也就无需使用页面文件，每次相同查询的误差就会降到最低。...我将数据缩减为30万行，并且删减到1列去进行合并查询时，多次测试求了个平均值，所需的时间： Progress Report End/25 Execute SQL – 2.4 秒 Progress Report..."Removed Other Columns") in #"Counted Rows" 多次刷新，求平均值，发现，时间和上面的相同： Progress Report End/25 Execute SQL
无论 SQL 开发人员在 SQL Server、Oracle、DB2、Sybase、MySQL，还是在其他任何关系数据库平台上编写代码，并发性、资源管理、空间管理和运行速度都仍困扰着他们。...使用分区避免移动大型数据 不是每个人都能利用依赖 SQL Server Enterprise 中分区的这个技巧，但是对于能利用它的人来说，这个技巧很棒。...如果你在运行 SQL Server Enterprise，已经可以随时享用分区表的优点了。 这意味着你可以使用 SWITCH 之类的分区功能，归档来自仓库加载的大量数据。...SQL Server 聪明得很，会正确使用 EXISTS，第二段代码返回结果超快。 表越大，这方面的差距越明显。在你的数据变得太大之前做正确的事情。调优数据库永不嫌早。...又由于聚类索引代表数据本身，所以只要添加 WHERE indid = 1，就能获得表行，然后只需包含表名称即可。
实验环境，也可以使用一个节点（在单节点结构下MySQL Plus不是必须的） - 计算节点 - 目前利用作者优化过的TokuDB版本存储分库分表后的全量数据，这样复杂的SQL请求可以转到该节点上运行，官方目前该节点配置三个...2、对SQL执行没有限制 带有分区Key的查询，可以路由的相应的存储节点计算 不带分区key的会路由到所有存储节点计算，然后在radon中合并 对于有条件及含聚集函数的查询大多还是在存储节点运算后在Radon...上合并返回结果，这块需要进一步分析一下执行情况。...对于join，子查询等复杂类的SQL需要计算节点支持，在计算节点运算后返回给前端。...这块官方为了金融环境，还是比较保守，实质上多个Radon可以成为无状态对外提共服务，更新冲突，可以让数据库自已来处理。
不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。...“2130行”统计表明，“S”是姓氏的流行首字母，在所有联系人中占百分之十。...SQL Server决定从一个索引条目跳转到表中对应的行2130次（每行一次）比扫描一百万行的整个表来查找它所需要的2130行更多的工作。...由SQL Server维护。 由SQL Server使用来尽量减少满足客户端请求所需的工作量。 我们已经看到了SQL Server可以单独满足索引请求的例子。有些则完全忽略了指标。...为此，我们通过更新在第一级开始时的陈述来关闭第二级。 当请求到达您的数据库时，SQL Server只有三种可能的方式来访问该语句所请求的数据： 只访问非聚集索引并避免访问表。
（这个工具计划于2013年退役，在16年时间里它被每天使用并用来拍摄了21部电影。）我因为写了好几个行数在10万到20万的程序，我很确定我遇到了下一个瓶颈，我已经能够能感觉到它。...举个例子，在2012年，Linux内核有1500万行代码。其中75％是具有线性复杂度的（驱动，文件系统和处理器结构相关的代码）。你可能有许多视屏驱动，但他们之间没有任何（或很少）的交互。...Dijkstra觉得很难去教授这些先进的方法，因为他们只对那些2万行或者20万行的程序才有意义。任何的类或者规范必须限制其示例在几百行以内，暴力方法在这里也同样适用。...你真的需要范例给你显示30,000行代码然后证实因为程序上手并不是非常复杂所以新功能能够很容易的被添加。但这实际上是不可能的。. 我不知道做出什么改变来突破20万行的瓶颈。...而且我很想知道到代码量达到2000万行的时候会变成什么样子。 在三百万到四百万行代码左右似乎有一道无形的墙，无论多少人（数以百计）或多少年（数十年）花在上面增长率将会显著降低。
不支持 SQL 语句，兼容性是个大问题，不同的 NoSQL 数据库都有自己的 api 操作数据，比较复杂。...OLTP和OLAP的特性对比 — OLTP OLAP 实时性 OLTP 实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务 OLAP 的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据...TiDB 集群主要包括三个核心组件：TiDB Server，PD Server 和 TiKV Server，此外，还有用于解决用户复杂 OLAP 需求的 TiSpark 组件。...对应的架构图如下： architecture TiDB Server TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，...推荐至少部署三个 PD 实例，单个实例失效后，重启这个实例或者添加新的实例。
在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。...在SQL Server2012 中，只能创建非聚集列存储索引，并且不能更新。为了更新你必须删除索引，然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...SQLServer将会删除所有标记为删除的数据段，数据存储在deltastore中的将与数据段中的数据合并，然后进行压缩。...下图中我在SQL Server2014 企业版中，创建聚集索引: ? 需要注意的是如果在表上已经有其他索引，尝试创建聚集列存储索引就会出现错误，正如我们之前说的，同一个表中不能或者其他索引: ?...总结: 列存储索引是一个使用SQL Server性能优化的方案，通过减少IO消耗，尤其对数据仓库和BI查询都是由明显性能提升。它通过排序数据作为列存储，然后压缩，并使用批处理来处理数据。
在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。...这个数据段只包含该列的值，对于大型表它分到多个数据段中，每个数据段中只含有100万行数据，这就叫做行组、数据段由一个或者多个数据页组成。数据将在内存和硬盘上以数据段的形式传输。 ...在SQL Server2012 中，只能创建非聚集列存储索引，并且不能更新。为了更新你必须删除索引，然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...SQLServer将会删除所有标记为删除的数据段，数据存储在deltastore中的将与数据段中的数据合并，然后进行压缩。...总结: 列存储索引是一个使用SQL Server性能优化的方案，通过减少IO消耗，尤其对数据仓库和BI查询都是由明显性能提升。它通过排序数据作为列存储，然后压缩，并使用批处理来处理数据。
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