转载自:https://xw.qq.com/cmsid/20200806A0PQ7X00?ADTAG=amp 在 ClickHouse 进程中,CPU 的主频越高越好,通常建议使用 32 以上的机型,内存越大越好,一般每个线程分配 2GB 内存差不多就够了,当然越大的内存加速就会越明显. 磁盘通常普通的 HDD 磁盘都可以,RAID 方面 RAID-5.RAID-10 或者 RAID-50 都可以.如果查询数据量大.延迟要求比较低的话,使用 SSD/NVME 这些高速设备是最好的. 因为 ZK…

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -…

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如…

摘要:本文主要介绍 Presto 如何更好的利用 Hudi 的数据布局.索引信息来加速点查性能. 本文分享自华为云社区<华为云基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践!>,作者:FI_mengtao. 背景 湖仓一体(LakeHouse)是一种新的开放式架构,它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素,是当下大数据领域的重要发展方向. 华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研,并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中. 目前主流的三大数据湖组件 Apach…

1.概述 在Clickhouse中有多种表引擎,不同的表引擎拥有不同的功能,它直接决定了数据如何读写.是否能够并发读写.是否支持索引.数据是否可备份等等.本篇博客笔者将为大家介绍Clickhouse中的各个表引擎以及其含义. 2.内容 2.1 MergeTree 适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎.这些引擎的共同特点是可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理. MergeTree系列引擎支持数据复制(使用Replicated* 的引擎版本),分区和一些其他引擎不支持的其他功能. Cli…

目录(脑图) ClickHouse PaaS 云原生多租户平台(Altinity.Cloud) 官网:https://altinity.cloud PaaS 架构概览 设计一个拥有云原生编排能力.支持多云环境部署.自动化运维.弹性扩缩容.故障自愈等特性,同时提供租户隔离.权限管理.操作审计等企业级能力的高性能.低成本的分布式中间件服务是真挺难的. SaaS 模式交付给用户 Sentry Snuba 事件大数据分析引擎架构概览 Snuba 是一个在 Clickhouse 基础上提供丰富数据模型.快…

在本文中,我们将深入研究ClickHouse索引.我们将对此进行详细说明和讨论: ClickHouse的索引与传统的关系数据库有何不同 ClickHouse是怎样构建和使用主键稀疏索引的 ClickHouse索引的最佳实践 这篇文章主要关注稀疏索引,clickhouse主键使用的就是稀疏索引. 数据集 在本文中,我们将使用一个匿名的web流量数据集. 我们将使用样本数据集中的887万行(事件)的子集. 未压缩的数据大小为887万个事件和大约700mb.当存储在ClickHouse时,压缩为200…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.前言 目前项目中基于控制点库进行SHP数据的坐标转换,流程大致为:遍历图层要素,获取每个要素的坐标串,查询控制点库,分别进行坐标转换,构建新的要素,最后构建新的图层.此方法效率如下: a.控制点库有100W个控制点对. b.待转换SHP数据有5K个面要素. 转换完毕大概需要120分钟. 此效率是相对较低的,如果想对更多包含大量要素的图层组数据进行批量转换,耗时会成倍…

转自博客http://www.cnblogs.com/hellohell/p/5718238.html 感谢楼主的贡献 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个…

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都…