合理使用物化视图和聚合表 物化视图是预先计算并存储的查询结果。使用物化视图可以加速查询，但会增加存储空间和维护成本。聚合表是通过聚合函数对原始表进行汇总的表。使用聚合表可以加速聚合查询，减少计算量。...在实际应用中，需要根据查询需求来决定是否使用物化视图和聚合表。 使用列式存储和数据压缩技术 列式存储是按列存储数据，以提高查询性能。ClickHouse是一款列式存储数据库，特别适合分析型查询。...分区是将表中的数据按照某种条件分散存储，从而提高查询性能。 创建和使用索引 ClickHouse支持多种索引类型，如主键索引、辅助索引和全文索引等。...为经常用于查询条件的字段创建索引。 2. 为大表创建分区，以提高查询性能。 3. 根据业务需求和数据访问模式，合理选择索引类型和分区策略。 4. 定期审查索引和分区策略，根据数据变化进行调整。...合理使用聚合函数和窗口函数 避免在大表上使用聚合函数，如COUNT()、SUM()等。 使用窗口函数进行分组和排序操作，提高查询性能。
在这一流程中，具体的改进点如下： （1）存储模型变为分区表+MOR+Bucket 的组合来提升性能 降低list 操作频次、计算离线往期分区大小，Bucket 不超过 2GB 为了减少小文件，将非分区表改为了分区表...具体实现如下： 本地存储加速：物化视图可以利用 StarRocks 的本地存储加速优势，如索引、分区分桶和 Colocate Group，从而相较直接从数据湖查询数据具有更好的查询性能。...智能查询改写：查询可以被透明改写至物化视图，无需修改应用使用的查询语句即可加速查询。...另外，通过增量式的数据处理链路，最大化地提高了数据产出的时效性。 2. 作业效率提升 降低了构建大宽表的资源成本，将数据修改原子化（刷数、刷岗），使效率得到了大幅提升。...查询分层 使数仓具备索引能力，降低了模型使用的开销，提升了查询效率，同时可以直接对接主流引擎（Trino、ClickHouse、StarRocks 等），实现了查询分层。
通过建立适合业务和基础数据存储环境的模型，可以带来以下优点： (1) 性能：快速查询数据，减少数据的I/O吞吐； (2) 成本：减少数据冗余，计算结果复用； (3) 效率：改善用户的使用数据体验，提高使用数据效率...(7) 编写Wiki，构建统一的业务、数据知识体系，降低后续数据使用、维护成本。 (8) 数据上线； a) 数据作业运维； b) SLA质量保证。...； b) 金额字段统一使用DECIMAL，时间字段(精确到十分秒)字段统一使用TIMESTAMP以提升比较效率， 分区字段及日期字段（没有时分秒）使用 String（格式统一为 yyyyMMdd）。...会去重, 不用去重时使用 union all； (9) 表查询如果是分区表, 尽量加上分区限制。...总结和展望 在全站行为数据建设过程中， (1) 初步构建相对合理的数据体系结构，能够快速支持数据的集成，降低了业务迭代变化对数据模型的冲击； (2) 业务知识体系初步建立，降低数据使用成本； (3)
- 索引前缀最适合用于字符串类型的列，特别是当完整列的索引可能非常大时。75. 如何在MySQL中使用视图来优化查询？在MySQL中，视图可以用来简化复杂的查询，封装复杂的联接和子查询。...- 使用索引支持视图中的查询条件。 - 适当地使用物化视图或汇总表以提高性能。 - 定期评估视图的性能，并根据需要调整底层查询。83. 在MySQL中，如何优化ORDER BY查询？...- 对于非常大的表，考虑分批处理或使用临时表。88. MySQL中的窗口函数是什么，如何使用它们？窗口函数是MySQL 8.0引入的一项功能，允许对数据集的子集执行计算，如排名、行号、分区内聚合等。...如何在MySQL中实现和管理分布式数据库？在MySQL中实现分布式数据库通常涉及以下策略： - 使用分布式架构，如MySQL集群或Galera Cluster，以实现数据的高可用性和扩展性。...在MySQL中，如何优化大表的性能？针对大表的性能优化策略包括： - 分区：将大表分区可以提高查询性能和数据管理效率。 - 适当索引：为查询频繁涉及的列创建高效的索引。
，如何在无序的证件号里找到分区健。...这是基于业务垂直度进行的分库操作，垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库，以达到系统资源的饱和利用率。这样的分库方案结合应用的微服务治理，每个微服务系统使用独立的一个数据库。...假如，流水大表中查询需要关联获得渠道信息，渠道信息在基础管理库里面，那么，要么在查询时，代码里二次查询基础管理库中的渠道信息表，要么将渠道信息表冗余到流水大表中。...分区表的设置，一般是以查询索引列进行分区，例如，对于流水表A，查询需要根据手机号和批次号进行查询，所以我们在创建分区的时候，就选择以手机号和批次号进行分区，这样设置后，查询都会走索引，每次查询MySQL...将当日表中的历史数据迁移到昨日流水表中去 这样的操作都是用的定时任务进行处理，定时任务触发一般会选择凌晨12点以后，这个操作即时是几秒内完成，也有可能会有几条数据落入到当日表中去。
关系表和分区分桶 在 Doris 中，用户数据是以二维关系表的方式存储的。...数据模型 Doris 的一大特点之一是同时支持快速的明细数据查询和聚合数据查询。用户可以在建表时指定表的数据模型，以适应不同的应用场景。...同时，Doris 能够自动保证物化视图和基础表的数据一致性，并且在查询时自动匹配合适的物化视图，极大降低用户的数据维护成本，为用户提供一个一致且透明的查询加速体验。...所有这些操作都不会影响当前正在执行的导入或查询操作，保证用户能够在生产环境中平滑的进行表结构的变更。 多种导入方式 在 基础使用指南 中，我们介绍了如何导入存储在 BOS 上的数据。...Doris 本身还支持多种导入方式，如通过 HTTP 协议进行本地数据的导入，或者通过 Routine Load 功能订阅 Kafka 中的消息。
这种机制有效提升了查询性能，降低了重复执行查询的开销，成为企业加速数据处理、精细控制成本关键策略之一。Apache Doris 物化视图进行了支持。...03 结合湖仓一体，加速外表查询在现代化的数据架构中，企业通常会采用湖仓一体设计，以平衡数据的存储成本与查询性能。...= true;最佳使用实践01 高效复用物化视图，平衡查询与构建成本查询加速需权衡物化视图的构建成本与查询性能。...那么，如何复用物化视图，能够更好的平衡查询与构建成本？为便于大家提高工作效率，我们整理了一些构建物化视图的基本原则：Join：提取查询中使用的公共表连接模式构建物化视图，以节省连接计算。...同时，计划扩展透明改写的功能，逐步支持物化视图的智能管理，降低用户使用物化视图的成本，为用户提供更优质的使用体验。
1 概述 本文档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规范（用户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引、序列等）、数据库编程规范，JAVA编程规范为系统设计和开发工作提供统一的命名标准，提高系统的规整性和代码的可读性...配置表 CFG 2.2.5.1 日表 日表以统计周期字段做日分区。数据保留周期为业务需要的周期，月底最后一天的数据不保存，如有需要则沉淀到月表中。...2.2.5.2 月表 月表以统计周期字段做月分区。除该字段外，其余字段与日表必须相同。数据保留周期为业务需要的周期。所有的月报表、月KPI数据必须从月表出，禁止从日表出。...对于超过2个以上的大表关联，必须进行执行计划验证，并在设计中有所体现。 不要将空的变量值直接与比较运算符比较。如果变量可能为空,应该使用is null或is not null来进行比较。...全量替换的数据表（如维表、临时表）可以不建立分区。 日分区表禁止保留月底最后一天数据，如果要用到月底最后一天数据，需要单独建立月表保存。
这是学习笔记的第 2330篇文章 ? 在Oracle中，使用分区表是一种很自然的事情，数据库容量基本都是500G起，大小在5T以上都是很常见的。...但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。...这个问题我们调研过，目前来看，查询复杂度的一些变更业务基本都能够接受，而且风险覆盖度要小一些（程序侧也不能完全保证SQL一定好使不走全表扫描）目前我们实现周期表（日表，月表，周表，年表，季表）中的日表和月表的自动扩展...问题2：日表和月表什么关系呢？月表是日表的联合查询还是数据镜像？...日表和月表目前没有直接的关联，就是按照业务维度包括数据量进行综合评估选定的，如果有的业务数据量不大，范围查询多一些，就推荐月表，如果数据量抖动大，数据量大，而且还会有变更操作，一般建议是日表，我们日表和月表的比例差不多是
海量的日志数据中，只有一部分具有较高的信息价值，因此应差异化存储。用户采用三种存储策略来降低成本。...随着数据变得更加“冷”，它将被转移到对象存储，以大大降低存储成本。另外，在对象存储中，数据将仅存储一份而不是三份。这进一步降低了成本和冗余存储带来的管理费用。...在他们的应用中，过去 3 个月的数据被频繁访问，因此他们为此分区有 2 个副本。3~6个月前的数据有两个副本，6个月前的数据有一个副本。 通过这三种策略，用户的存储成本降低了 50%。...小表将按日期分区，大表将按小时分区。这样可以避免数据倾斜。为了进一步确保分区内数据的平衡，使用snowflake ID 作为分桶字段。还设置了20天的起始偏移量，这意味着最近20天的数据将被保留。...对于百亿条数据的大表，不同维度的查询都可以在几秒钟内完成。 正在进行的计划 用户正在 Apache Doris 中使用新添加的倒排索引进行测试。
当用户发起查询时,Doris会自动判断是否可以使用这些预计算结果,从而大幅提升查询性能。 以电商场景为例,假设需要统计每个商品在不同时间维度(天、周、月)的销售情况。...对于准实时分析场景，可以设置较小的刷新间隔；对于T+1报表场景，则可以选择在业务低峰期进行批量刷新。新版本还支持数据变更自动触发刷新，进一步降低运维成本。 再次是资源控制。...物化视图的构建和刷新也会消耗系统资源。通过指定workload_group，可以限制资源使用上限，避免影响在线业务。遇到大促这样的高峰期，甚至可以暂时关闭自动刷新，待峰值过后再恢复。 最后是监控告警。...数据工程师的欢呼声 回到开头的故事。通过合理使用异步物化视图，小红成功将复杂查询的响应时间从分钟级降到了秒级，服务器CPU使用率也降低了70%以上。...自动刷新 物化视图支持不同刷新策略，如定时刷新和手动刷新，也支持不同的刷新粒度，如全量刷新、分区粒度的增量刷新等。
我们的优化方案是基于Hudi Snapshot View快照视图，并支持在多种引擎上的适配。 如上图所示意，基于Hudi支持了带过滤谓词下推的分区快照视图，以实现具备准确切分的逻辑分区。...在分区视图场景中，通过轻量的checkout操作，就能够实现实时、全量以及增量分区的便捷切换，视图的Compaction/Clustering/Clean等表服务，也在各自Timeline上独立管理。...最终的收益主要是降本增效。降本方面，相当于一张Hudi表里，每个分区只存有增量的数据，但同时实现一个全量分区、增量分区以及实时分区，大幅降低了存储成本。...增效方面，数据时效提升到分钟级，且hint或option的机制，使用户基本没有切换成本。 2. 流量日志分流 流量日志分流是一个常见业务场景。...此外，分区推进问题，也关系到如何在同一张表中，协同好用户实时分析和调度ETL两种场景。 我们的方案是基于Watermark的分区推进机制。
该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5. Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册表，并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6....甚至压缩和集群添加到提交，因此必须分析和设置更清洁的策略，以使增量查询不间断地运行。 确定要分区的表 在数据湖中对数据进行分区总是可以减少扫描的数据量并提高查询性能。...同样，在湖中拥有大分区会降低读取查询性能，因为它必须合并多个文件来进行数据处理。...我们选择我们的数据湖来进行最小的每日分区，并计划将历史数据归档到其他存储层，如 Glacier 或低成本的 S3 存储层。 选择正确的存储类型 HUDI 目前支持 2 种类型的存储，即。...建立在数据湖之上的报告正在查询 _rt 表以获取数据集的最新视图。 HUDI 中的索引 索引在 HUDI 中对于维护 UPSERT 操作和读取查询性能非常有用。有全局索引和非全局索引。
到底哪种方案才能够达到降低开发运营成本且性能足够高的效果呢？ UCloud大数据工程师刘景泽分享了他的思考。...这是由于当时的网络条件较差，导致任务处理中的数据传输开销非常大，而本地磁盘比网络传输更快，因此当时的主要理念就是要以数据为中心做计算，为的是减少数据的迁移，提高计算效率，这里最典型的代表就是MapReduce...数据建模的过程中有一个难点就是ETL，在多数据源采集的情况下，很难找到直接可用的 ETL 产品，因此我们可以搭建好调度、计算框架、质量管理和元数据管理等通用工作，尽量把数据的源头建设好，从而降低运营成本...所谓动态分区裁剪，就是基于运行时（run time）推断出来的信息来进一步进行分区裁剪。...横向整合的日表数据还是太大, 于是决定将日期和数据ID整合做出一个索引表,来加快日表的查询,确保能直接通过ID定位到具体在事实表中的哪个文件,哪一行有该ID的信息。
Hive ADS 层的数据不再需要额外导入和存储在 OLAP 系统中，降低了数据维护和存储的成本，同时缩短了数据链路，提升了数据时效性。...自动物化系统物化视图是数据仓库系统中的一项重要能力，不仅能够提供数据的分层加工功能，还可通过透明改写实现智能查询加速。快手在内部一直使用物化视图，但初期面临数据加工链路复杂和治理成本高等问题。...快手每天处理的数据量庞大，涉及数十万张表、数百 PB 的数据增量。如果全部由 Doris 处理，将消耗大量计算资源。因此，利用现有的计算集群资源（如 Spark）可以有效降低计算成本。...出于整体系统设计考虑，物化视图必须统一闭环到数据湖上，因此其数据必须保存在外表中。而 Doris 的物化视图目前是通过内表形式存储，以确保最佳查询效率。...湖仓数据查询优化除缓存服务和物化视图服务外，快手在实际使用过程中总结了一些湖仓查询的优化经验：外表统计信息：统计信息对查询规划尤为重要，尤其是在复杂关联查询中。
每分钟都会进行指标数据刷新，每次刷新都会触发大几十次的查询计算，高峰时期有数百个查询QPS，对集群的负载要求非常高。若直接使用原始的明细数据进行计算，将消耗巨量的计算资源，成本是无法接受的。...经过分析业务的历史查询模式，可以将最高频的查询定义为异步视图；同步视图可以降低异步视图在定时刷新计算时的资源开销；部分无法命中异步视图的查询，也可以通过同步视图进行加速；对于剩余的小部分低频查询，会使用原始的明细数据表进行计算...以简化后的订单表为例进行介绍：订单表中包括分区日期、数据时间、呼叫城市、渠道、业务线等维度字段信息，以及需要去重的字段业务订单ID。...以订单表中包含N个维度列为例，因为count(distinct())结果是不支持累加的，需要完成所有维度字段的排列组合（既2的N次方个视图），才能满足所有查询命中视图加速。...示例如下：查询Demo见左下方，在SQL中，内层的子查询使用了按5分钟进行聚合，聚合维度包括所有可累加维度——日期分区、数据日期、呼叫城市、渠道等4维度字段，在外层再多数据进行求和。
Kafka 中的数据还会对接到 Doris 中，以支持明细日志数据详情回溯查询、准实时模型分析、实时大屏及报表业务。...同时使用热数据转冷的功能，在 SSD 中仅存储最近 7 天的数据，将 7 天之前的数据转存到 HDD 中，以进一步降低存储成本。这样可以根据数据的使用频率，合理分配存储资源，达到性能和成本的平衡。...这样可以根据数据的使用情况，合理分配副本数量，实现存储成本降低的同时也充分利用多副本来提升热数据的查询性能。...在业务初期业务表按照天进行分区，每天执行任务需要手动管理分区为我们带来了非常大的维护成本。...对于 100G 到 1T 的数据，我们采用物化视图进行查询，物化视图是一种预先计算并存储结果集的方式，可以减少查询所需的计算时间和资源消耗，从而提高查询效率。
为了应对早期架构的局限性和挑战，我们在选择新的 OLAP 解决方案时，重点考虑了以下几个核心需求： 具备简洁的架构设计，能够满足多种业务场景的同时降低系统组件的复杂度，进而降低运维成本、提高系统的稳定性...提供统一易用的能力，可由单一组件替代之前架构中的多个组件，降低用户的学习和使用成本，提高研发效率。 具备实时高效的数据处理能力，能够支持实时数据的高并发写入和亚秒级查询响应，满足业务对高时效性的要求。...查询湖中数据，同时还可通过外表物化视图将外部数据经过物化视图写入内表。...Doris 的一大优势在于能够自动识别并匹配最优物化视图进行查询，因此建议可设计 2-3 个物化视图，过多的物化视图可能会对数据导入速度造成影响。...用户在查询 TB 级大表分区时，在完成分区过滤的情况下，仍会出现 IO 打满情况，这是因为使用 Unique 模型查询的时候，进行了两次聚合操作，第一次是把数据进行 Compaction，第二次才实际用到过滤条件
也就是说，StarRocks3.1 的存算分离架构，在大幅降低用户存储成本的同时，查询、导入都已经像一体架构一样丝滑。...并且为了使异步物化视图更加灵活，在 3.1 版本中： 支持为物化视图的刷新配置会话变量 (Session Variable)，用户可以方便地为物化视图配置单独的执行策略，如查询超时时间、并行度、内存限制...新增支持 View Delta Join，提升如指标平台、面向主题的宽表场景下的改写能力，降低物化视图的维护成本。...基于 Hive Catalog 创建的外表异步物化视图可以感知分区变动，按分区增量刷新，加速刷新的同时降低成本。...例如对 JSON 内的对象的查询、大 ARRAY 的聚合计算等场景，均可以通过生成列在导入时预先完成计算，并在后续查询中通过自动改写完成查询加速。
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