Problem What exactly are SQL Server Analysis Services (SSAS) Aggregations and how exactly can I review and use them? Solution Aggregations in SSAS offer a wonderful opportunity to improve query performance and calculation times by "pre aggregating&qu…

分享一篇关于使用Hudi Clustering来优化Presto查询性能的talk talk主要分为如下几个部分 演讲者背景介绍 Apache Hudi介绍 数据湖演进和用例说明 Hudi Clustering介绍 Clustering性能和使用 未来工作 该talk的演讲者为Nishith Agarwal和Satish Kotha,其中Nishith Agarwal是Apache Hudi PMC成员,在Uber任职团队Leader,Satish Kotha是Apache Hudi Commi…

一.前言 在一次对比oracle和greenplum查询性能过程中,由于greenplum查询性能不理想,因此进行定位分析,提升greenplum的查询性能 二.环境信息 初始情况下,搭建一个小的集群,进行性能测试 磁盘 SAS 交换机 千兆 集群大小 4segment 数据量 3亿 数据文件大小 68G 表类型 Heap 行表 字段类型 所有列为varchar 列宽 41列 索引 无 查询语句 select count(*) from xxx where gjdqdm = 'CHN' and…

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad…

从 Hudi 0.10.0版本开始,我们很高兴推出在数据库领域中称为 Z-Order 和 Hilbert 空间填充曲线的高级数据布局优化技术的支持. 1. 背景 Amazon EMR 团队最近发表了一篇很不错的文章展示了对数据进行聚簇是如何提高查询性能的,为了更好地了解发生了什么以及它与空间填充曲线的关系,让我们仔细研究该文章的设置. 文章中比较了 2 个 Apache Hudi 表(均来自 Amazon Reviews 数据集): 未聚簇的 amazon_reviews 表(即数据尚未按任何特…

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后…

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比…

关于DDD的理论知识总结,可参考这篇文章. DDD社区官网上一篇关于聚合设计的几个原则的简单讨论: 文章地址:http://dddcommunity.org/library/vernon_2011/,该地址中包含了一篇关于介绍如何有效的设计聚合的一些原则,共3个pdf文件.该文章中指出了以下几个聚合设计的原则: 聚合是用来封装真正的不变性,而不是简单的将对象组合在一起: 聚合应尽量设计的小: 聚合之间的关联通过ID,而不是对象引用: 聚合内强一致性,聚合之间最终一致性: 上面这几条原则,作者通过…

一次使用 Redis 优化查询性能的实践   应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次),减少了解析SQL的时间(只需要执行1次查询SQL,但是多了插入数据的SQL处理时间). 但是这样的设计仍然存在巨…