优点: ClickHouse写入吞吐量大,单服务器日志写入量在50MB到200MB/s,每秒写入超过60w记录数,是ES的5倍以上. 查询速度快,官方宣称数据在pagecache中,单服务器查询速率大约在2-30GB/s:没在pagecache的情况下,查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率.. ClickHouse比ES服务器成本更低.一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高,相同数据占用的磁盘空间只有ES的1/3到1/30,节省了磁盘空间的同时,也能有效的减少磁盘IO:另一方面Cl

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横瓜执导众程序员开展大讨论关于C.JAVA及其它主流IT技术使用情况和优点缺点. 遥执乾坤(44758121)  18:21:23 mysql据说只能使用一个索引,我这里几乎所有字段都有索引. 但每个字段就算用索引,也需要扫描至少100w以上记录. 横瓜(601069289)  18:23:12 mysql支持16个索引 对1-3字段索引属于优质的数据库结构 横瓜(601069289)  18:24:56 再多了,就是数据库结构设计不合理 横瓜(601069289)  17:53:15 处理大数

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什么是Git Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统. Git是免费.开源的 最初Git是为辅助 Linux 内核开发的,来替代 BitKeeper 作者 Linux和Git之父李纳斯·托沃兹(Linus Benedic Torvalds)1969.芬兰 特点 1. 直接记录快照,而非差异比较 2. 近乎所有操作都是本地执行 3. 时刻保持数据完整性 4. 多数操作仅添加数据 优点 适合分布式开发,强调个体. 公共服务器压力和数据量都不会太大. 速度快.灵活. 任意两个开发者之间可以很容易

注解与XML配置的区别 注解:是一种分散式的元数据,与源代码耦合. xml :是一种集中式的元数据,与源代码解耦. 因此注解和XML的选择上可以从两个角度来看:分散还是集中,源代码耦合/解耦. 注解的缺点: 1.很多朋友比如在使用spring注解时,会发现注解分散到很多类中,不好管理和维护: 2.注解的开启/关闭必须修改源代码,因为注解是源代码绑定的,如果要修改,需要改源码,有这个问题,所以如果是这种情况,还是使用XML配置方式:比如数据源: 3.注解还一个缺点就是灵活性,比如在之前翻译的Spr

存储过程不仅仅适用于大型项目,对于中小型项目,使用存储过程也是非常有必要的.其威力和优势主要体现在: 1.存储过程只在创造时进行编译,以后每次执行存储过程都不需再重新编译,而一般 SQL 语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据库执行速度. 2.当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行 Update,Insert,Query,Delete 时),可将此复杂操作用存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用.这些操作,如果用程序来完成,就变成了一条条的 SQL 语句,可能要多次连

我有幸接触了几款单片机,并用它们做了一些项目.现在想做个小总结,谈一下自己用各种单片机的感受.仅是个人意见,仁者见仁智者见智. 传统51,我想我就不多说了,适合菜鸟入门,容易上手,价格一般(从性价比方面说). 缺点:解密容易(传统51说:谁让咱出道早呢,大家都研究我,哎!哭......)一般功能也有,, 但AD.eeprom等功能要靠扩展,增加硬件和软件负担. IDE环境推荐 keil.编程器自己自制ISP下载线就行,好做,成本5元左右. PIC:我就是学这款单片机入门的,pic的好处就是各个型

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LVS和HAProxy相比,它的异同是什么? 1.  两者都是如软件负载均衡.但lVS是基于linux操作系统实现的一种软负载均衡,Haproxy是根据第三 方应用实现的软负载均衡. 2.  LVS是基于四层的IP负载均衡技术,而Haproxy是基于四层和七层技术.可提供TCP和HTTP应用的综 合负载均衡技术 3.  LVS工作在ISO模型的第四层,因此其状态检测功能单一,而Haproxy状态检测功能强大,可支持端 口.URL.脚本等多种状态检测方式 4.  Haproxy功能强大,但整理处理

clickhouse 简介 ck是一个列式存储的数据库,其针对的场景是OLAP.OLAP的特点是: 数据不经常写,即便写也是批量写.不像OLTP是一条一条写 大多数是读请求 查询并发较少,不适合放置先生高并发业务场景使用 , CK本身建议最大一秒100个并发查询. 不要求事务 click的优点 为了增强压缩比例,ck存储的一列长度固,于是存储的时候,不用在存储该列的长度信息 使用向量引擎 , vector engine ,什么是向量引擎? https://www.infoq.cn/article

Solr与ES(ElasticSearch)对比 搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr 搜索引擎选型调研文档 Elasticsearch简介* Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框

Solr2004年诞生 ElasticSearch 2010年诞生 ES更新 ElasticSearch简介: ElasticSearch是一个实时的分布式的搜索引擎和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文检索,结构化以及分析.当然你也可以将这三者进行组合. ElasticSearch是一个建立在全文搜索引擎Apache Lucene基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全共鞥开源搜索引擎框架. 但是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功

1.为什么会有Clickhouse? 实时数据分析数据库 俄罗斯的谷歌开发的. 2.Clickhouse的优点. 真正的面向列的 DBMS ClickHouse 是一个 DBMS,而不是一个单一的数据库.它允许在运行时创建表和数据库.加载数据和运行 查询,而无需重新配置和重新启动服务器. 数据压缩 一些面向列的 DBMS(InfiniDB CE 和 MonetDB)不使用数据压缩.但是,数据压缩确实提高了性能. 磁盘存储的数据 在多个服务器上分布式处理 SQL支持 数据不仅按列存储,而且由矢量

为什么使用 ES? 在传统的数据库中,如果使用某列记录某件商品的标题或简介.在检索时要想使用关键词来查询某个记录,那么是很困难的,假设搜索关键词 "小米",那么 sql 语句就是 select * from product where title like concat("%","小米","%") 这样即使 title 列上包含索引,索引也会失效.而如果使用全文索引,因为 B+ 树不支持全文索引,所以选择了全文索引就失去了 B

Elasticsearch特点:分布式,高性能,高可用,高伸缩的搜索和分析: 1)可作为一个大型分布式集群,处理PB级别的数据,服务大型公司,亦可运行在少数或单台设备上服务小型公司 分布式的特性: Elasticsearch致力于隐藏式分布式系统的复杂性,如下这些操作都是在底层自动完成的: 将你的文档分区到不同的容器或者分片(shards)中,他们可以存在于一个或多个节点中 将分片均匀的分配到各个节点,对索引和搜索做负载均衡. 冗余每一个分片,防止硬件故障造成的数据丢失 将集群中任意一个节点上的

实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,

ClickHouse的由来 ClickHouse是什么数据库?ClickHouse速度有多快?应用场景是怎么样的?ClickHouse是关系型数据库吗?ClickHouse目前是很火爆的一款面向OLAP的数据,可以提供秒级的大数据查询. Google于2003-2006年相继发表了三篇论文"Google File System""Google MapReduce"和"Google Bigtable",将大数据的处理技术带进了大众视野.2006年开

2014-06-01 Created By BaoXinjian

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