此次使用 Apache NiFi 将 MySQL 热数据物化到 Ignite ,实现即时查询.
作者|360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读:360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长,实时数仓共经历了三种模式的演进,分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式,基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一,成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
前些天处理了一个需求,当时的数据库环境是Oracle,我算是想尽了Oracle相关的方案,而且在问题的处理过程中,还在不断的琢磨,如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库,做起来还是有些难度,需要一些额外的技巧,比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度,2亿多数据的表,其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况,该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变,如下: 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因
本文为 TiDB Hackathon 2020 比赛中 TiFlink 项目最新进展的介绍,使用 TiKV 和 Flink 实现了强一致的物化视图的功能。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL (一):异构数据库迁移 中,我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求,但是这个方案仍然是有缺陷的:迁移过程中需要停机,停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说,停机就意味着损失。比如用户中心的服务,以它的数据量来使用全量方案,会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务,几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
使用 EXPLAIN 查看执行计划, 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库,分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务,用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具,可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL,您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口,可用于在流上编写和运行 SQL,以及为结果创
ClickHouse是列式存储数据库(DBMS)——擅长分析数据,主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具:explain
前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写,比如多于的括号,比如有的外连接其实跟内连接类似,可以优化查询表的顺序。子查询又分为相关和不相关子查询,如果子查询过滤条件里有外层查询的参数,则是相关子查询,反之则是不相关子查询。Any函数就代表只要有一个就行,最小的,all代表必须所有的都满足这个条件,所以必须最大的也满足。当我们判断子查询里是否存在的时候,则用exists判断,有则返回true。
https://github.com/vitessio/vitess/releases/tag/v4.0.0
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。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库,主要部分是 SQL,内部用到 MPP 技术。
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景,一种以在线事务处理为主,称为OLTP(On-Line Transaction Processing);另一种以在线分析处理为主,称为OLAP(On-Line Analytical Processing)。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作,并且在大部分业务中,写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多,而且事务的响应时间要求比较高。此外,每个增删改语句通常只操作少数几行数据;每个查询语句通常也只
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
前面说了子查询里有no/any/all不能用limit,group by,order by等,他会被查询优化器优化掉,子查询可能会物化转成内连接semi-join查询,物化就是会吧子查询看做一个表,如果数据太大,超过系统变量tmp_table_size,则会在磁盘里创建b+树的临时表,如果比较小,则会创建内存里hash树的临时表,之后会物化表转连接,但如果直接转where 和on,则可能会出现子查询多条的情况,我们的真实需求并不需要多条,所以有了semi-join。
作者:程序员追风 链接:https://juejin.im/post/5dd15451e51d453b3d3d4329
前文已经描述过MySQL的多种优化措施,如:回表的优化、索引合并的优化、连接的优化等
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储,而 索引 的意思是,Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率,也可以减少key列以增加数据的聚合度。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
去ORACLE 喊了多少年了,已经是50岁的大姑娘出嫁,不新鲜了,但是去ORACLE 这个话题的操作性仅仅是围绕那个数据库去更换ORACLE,很少听到,到底怎么从企业实际的业务角度来去除ORALE 数据库。恰巧最近新入驻的企业要彻彻底底的,去除ORACLE,这里就把正在做的事情来说说。
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息,MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行;涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”,也称为EXPLAIN计划。」
MySQL和 PostgreSQL 都是建立在 SQL 基础上的领先数据库技术:结构化查询语言。SQL 构成了如何创建、访问、更新以及以其他方式与存储在关系数据库中的数据交互的基础。虽然 MySQL 多年来一直是最受欢迎的平台,但 PostgreSQL 是另一个主要竞争者。许多数据库管理员和开发人员都知道这两种技术,它们的相似之处多于不同之处。
本篇演示使用 ClickHouse 的 MaterializeMySQL 数据库引擎和物化视图,实时将 MySQL 库表中的数据同步到 ClickHouse 的库表中。相关软件版本如下:
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库,支持数据水平拆分与线性扩展,具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是,我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上,分布式计算下推所做的主要工作。
先看看具体有哪些字段: mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句,其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿,用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表: CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
前面说了explain的table是表名,显示在前面的代表驱动表,正常select会出现不同的id,但如果子查询本来是两个select,但被优化成连接查询,就会导致是相同的id,union查询会出现临时表,id为null,这个临时表作用于去重,union all不需要去重,所以也就不需要建立临时表。
导读:本文由京东零售大数据架构师李海波老师贡献。李海波老师从2016年开始在小米和京东负责商业智能和多维分析,推动了多个OLAP组件在公司落地,积极参与内核研发是Apache Doris和ClickHouse的贡献者,曾在百度等公司长期负责广告和搜索相关架构,毕业于华中科技大学计算机专业。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
数据库起到了命名空间的作用,可以有效规避命名冲突的问题,也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表,都必须归属在某个数据库之下。
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
日活百万,注册用户千万,而且若还未分库分表,则该DB里的用户表可能就一张,单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL:
数据库起到了命名空间的作用,可以有效规避命名冲突的问题,也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表,都必须归属在某个数据库之下。创建数据库的完整语法如下所示:
本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划,一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后,会得到一个执行计划,通过这个执行计划,我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么,对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划,只是作为语句执行过程的一个参考,实际执行的过程不一定和计划完全一致,但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
在数据管理愈加精细化的需求背景下,定时调度在其中扮演着重要的角色。它通常被应用于以下场景:
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来,大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范:在MySQL中禁止(或建议不要)使用视图。究其原因,主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好,同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入,尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化,MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了,DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
这一期,我们通过工具来分析一下:MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划,以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL?
随着MySQL版本的发展,优化器是越来越智能,优化器开关也越来越多,本文给大家分享一下MySQL对derived table的优化处理。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》、《CSA的部署方案》和《CSA的安装部署》,今天我们来进行下一个章节:SQL Stream Builder的安装部署。
MariaDB 10.4 是其当前的开发分支。 5 月 21 日, 10.4.5 的 RC release 版本发布,距离正式版本发布越来越近。 10.4 的新特性也越来越值得关注。本文总结 mariadb 官方发布一些的博客内容。对应详细信息,可以细读 MariaDB 10.4 的 changelog :https://mariadb.com/kb/en/library/mariadb-1040-changelog/
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