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    Mybatis通过Interceptor来简单实现影子表进行动态sql读取和写入 续

    继上一篇Mybatis通过Interceptor来简单实现影子表进行动态sql读取和写入 地址：https://my.oschina.net/u/3266761/blog/3014017     ...之后留了一个小坑，那就是希望能够根据控制层传输过来的是否采用影子表标识来动态的进行影子表的读取和写入，而不是写死在代码中     此次的目的就是解决这个问题：结合之前写的一篇文章：ThreadLocal...另外，说ThreadLocal使得各线程能够保持各自独立的一个对象，并不是通过ThreadLocal.set()来实现的，而是通过每个线程中的new 对象 的操作来创建的对象，每个线程创建一个，不是什么对象的拷贝或副本...但一般来说线程共享的对象通过设置为某类的静态变量就可以实现方便的访问了，似乎没必要放到线程中。     ...接下来，进行写入操作： ? ? 分别插入测试和非测试数据参数，看看数据库的情况： ? ?

    2.2K40

    实战分页机制实现 -- 通过实际内存大小动态调整页表个数

    本文我们就来通过一个程序获取计算机的内存信息。 2. 通过 BIOS 中断获取内存信息 我们曾经通过 BIOS 的 10H 硬件中断实现向显示器输出一行文字。 计算机是如何启动的？...— 内存区域大小字节数，通常系统需要写入的数据是 20 字节，如果 ECX 值小于 20，那么 BIOS 会写入 ECX 字节，但有些实现中 BIOS 没有考虑 ECX 的值，总是写入 20 字节 EDX...获取内存信息 下面，我们就在实地址模式下通过 INT 15H 获取内存信息保存在内存上，然后到保护模式下，通过 8025 彩色字符模式打印出内存的信息。 3.1....改造分页机制 接下来，我们就要对上一篇文章中的分页机制进行改造，实现在有限的最大连续内存中分配我们的页目录表和页表。 5.1. 变量分配 我们需要动态计算页表个数，因此需要一个变量来存储页表个数。...启动分页机制 下面，我们就让我们的程序通过上面计算出的最大可用连续内存来动态决定页表个数，分配可用内存。

    1.1K20

    YashanDB数据库多维数据模型构建技术及优化路径

    多维数据模型的存储结构设计多维数据模型通常包括事实表和维度表，表结构的存储选择直接影响数据查询性能。...索引设计：采用基于BTREE的索引结构加强维度表的快速定位能力，同时结合多列组合索引优化多维条件联合查询。对事实表维度键采用位图索引辅助查询（通过访问约束AC实现数据压缩和预计算），提升维度过滤性能。...多维模型的查询引擎优化与执行机制YashanDB的SQL引擎采用成本基优化器（CBO），结合丰富的统计信息提供多维查询执行计划优化：查询计划生成：优化器通过静态重写、动态转换扩展查询计划空间，结合维度剪枝和子查询优化...多维数据模型构建的优化路径建议合理利用MCOL和SCOL列存结构：事实表采用MCOL满足实时写入分析需求，利用后台转换机制逐步迁移至SCOL实现海量冷数据高效查询。...利用优化器Hint和统计信息调优查询计划：定期收集准确统计信息，针对多维复杂查询使用Hint指导访问路径、连接顺序，降低查询代价。

    15510

    YashanDB数据库支持的多维度指标分析方法探索

    列式存储的索引机制配合区分活跃切片与稳态切片，实现冷热数据分层管理，支持数据的动态压缩和后台转换。在执行层面，YashanDB支持基于成本模型的优化器（CBO），并结合统计信息动态调整执行计划。...同时，通过合理配置并行度参数，实现分布式查询的节点间和节点内并行，显著提升多维指标查询的响应速度。...PL语言提供条件分支、循环、异常处理等结构化编程语法，支持事务控制和动态SQL，便于将多维指标分析运算嵌入数据库执行路径，减少网络往返和中间数据传输，提升整体分析效率。...具体技术建议依据业务需求合理选择存储结构：对于包含实时写入和更新的多维指标，优先选择MCOL列存表以支持高效原地更新；针对OLAP型批量分析，配置LSC表的SCOL存储以利用其高压缩和查询性能优势。...调优查询执行计划：及时更新统计信息，结合HINT进行SQL执行路径干预，利用向量化计算和并行执行提升多维指标查询的响应速度。

    18110

    YashanDB的多维数据处理能力解析

    多维数据存储结构及管理机制YashanDB通过多种存储结构适应不同业务场景的多维数据管理需求，主要包含行存表、可变列式存储（MCOL）和稳态列式存储（SCOL）。1....行存表（HEAP）采用无序存储方式，适合联机事务处理（OLTP）场景，支持高效的数据写入。数据以行形式存储，支持变长列和原地更新，保证事务的ACID特性和MVCC一致性读。2....YashanDB提供了完整的表空间管理体系，通过段页式与对象式空间管理，实现数据隔离与高效存储空间利用。...优化流程包括解析（Parse）、验证（Verify）、静态与动态重写（Rewrite/Transform）及执行阶段，支持复杂查询的条件补充、连接顺序优化和访问路径拓展。...PL对象支持过程调用、异常处理、动态SQL等功能，并支持嵌套事务和自治事务。配合多维数据存储结构和优化引擎，PL能力实现了多维数据操作的高效定制及应用程序的性能提升。

    11910

    基于YashanDB数据库实现智能告警系统开发技术指南

    高性能数据存储设计及访问策略YashanDB提供多种存储结构，如行存表（HEAP）适合事务型数据快速写入，列存表（TAC/LSC）适用于大数据量的实时分析和海量数据检索。...在智能告警系统中，告警事件的写入多采集平滑插入，建议主数据采集采用行存表以保证低延迟写入。同时，基于告警规则的分析及统计分析建议采用列存表。...通过合理设计表空间，利用段页式或对象式存储管理，结合高效的数据缓存机制（DATA BUFFER、AC BUFFER），可降低I/O开销，提高数据访问效率。...基于成本估算的优化器能够动态选择表扫描、索引访问路径，避免全表扫描引发的性能瓶颈。通过Hint指定扫描类型与并行度，进一步提升规则匹配的执行效率。...结合业务特点设计存储结构，冷热分层存储冷热数据，使用行存表实现实时数据写入，列存表支持复杂分析查询。

    24110

    如何利用YashanDB数据库提升数据查询效率的实操指南

    YashanDB作为一款全面支持多种部署形态且具备丰富存储结构的数据库产品，通过多维度的架构设计及执行优化，为提升数据查询效率提供了坚实基础。...HEAP适合联机事务处理，实现高效的随机写入。BTREE结构通过有序索引加速单行定位和范围查询，降低全表扫描成本。MCOL以段页式管理支持列级原地更新，促进实时混合事务与分析处理，提升投影查询性能。...通过锁粒度优化减轻写冲突影响，结合写一致性机制保证跨分区更新数据的一致性。科学的并发控制有效支持高并发查询和写入，避免因阻塞产生性能瓶颈，提升整体查询效率。...调整查询计划和Hint：必要时通过Hint精细控制访问路径和连接顺序，结合统计信息更新避免执行计划失效。...统计信息管理：定期执行统计信息采集及动态抽样，确保优化器获取准确数据分布，辅助生成合理执行计划。

    17010

    在YashanDB中优化查询性能的技术分析

    MCOL的可变列式存储支持原地更新，兼顾实时写入和分析性能；SCOL稳态列式存储通过切片和高效压缩，实现海量冷数据的高性能查询。...合理设计索引覆盖查询字段，提升访问路径选择率。同时，关注索引聚集因子以减少回表次数，保持数据和索引的物理顺序一致。针对基数低列的索引，可使用索引跳跃扫描以提高范围查询效率。...动态调整索引的可见性和可用性，结合分析优化策略，避免滥用索引带来的写入开销。...执行计划调优与Hint使用通过分析执行计划，识别全表扫描、无效索引使用及重复计算等性能影响因素。适时使用Hint对查询执行策略进行指导，例如指定访问路径（全表扫描、索引扫描）、关联顺序和并行度。...利用水平切分和垂直切分的多维度并行化，充分利用集群资源，缩短大数据量查询时延。

    18510

    YashanDB数据库多维度性能监控平台搭建实操指南

    存储引擎与数据结构层级性能指标YashanDB支持多种存储结构（HEAP、BTREE、MCOL、SCOL）及对应存储对象（行存表、TAC列存表、LSC列存表、BTree索引）。...不同行存与列存架构在数据访问模式、更新机制和压缩策略上显著不同，影响缓存命中、IO访问模式及写入响应时间。...监控平台需分别采集不同行存/列存表的访问频率、块级命中率、更新冲突、压缩效果等，结合索引扫描类型（全扫描、范围扫描、唯一扫描）分析查询路径，定位性能瓶颈。...对计划缓存命中率、动态/静态重写效果进行监控，有助于SQL调优。...设计灵活的数据聚合与多维分析模型：对时序、空间、SQL语句维度进行聚合，支持钻取至具体线程、表空间、SQL计划执行详情，实现多角度问题定位。

    13310

    YashanDB索引优化技巧，提高查询效率

    YashanDB索引优化技术策略YashanDB结合其逻辑存储结构、事务机制和优化器特性，提供了多维度的索引优化能力：函数索引支持：通过基于表达式或函数计算结果建立索引，将复杂计算预先索引化，帮助优化具有函数过滤条件的...SQL语句执行路径。...反向索引应用：反向索引通过按字节逆序存储键值，避免顺序插入造成的索引结构倾斜问题，优化写入性能，但丧失范围查询能力，应谨慎使用于高基数且写入频繁的唯一键。...优化器统计信息动态更新：结合动态采样和并行统计，保持索引列的统计信息与数据分布一致，优化器依据准确统计智能选择最优索引访问路径。...根据存储和查询特征，考虑是否采用反向索引提升数据写入性能。结论YashanDB通过其高效的BTree索引结构、多样的索引扫描策略和智能优化器决策，支持复杂业务场景下的高性能数据访问。

    23610

    时序数据库对比分析：InfluxDB、TimescaleDB、TDengine与Prometheus

    超级表定义范式) 多维度数据模型(指标、标签、时间戳) 查询语言 InfluxQL + Flux 完整SQL TaosSQL(类SQL) PromQL 存储与压缩 TSM引擎，压缩率良好 列存压缩，时序优化...Prometheus：监控领域事实标准；多维数据模型灵活；动态标签支持强大 3....TDengine采用创新的“一个设备一个表”模型。通过超级表来定义某种设备的数据结构，其后每个具体的设备会自动创建子表。...其查询语言类SQL，易于上手，并支持虚拟表，可显著简化复杂聚合操作。 Prometheus基于多维度标签模型，每个时间序列由指标名称和一组标签唯一标识，查询灵活，适合高动态变化的监控场景。...简单的时间范围聚合查询，各数据库性能相差不大；复杂查询(如多维度分组、连接查询)，TimescaleDB凭借PostgreSQL的优化器可能更有优势；针对大量设备的聚合查询，TDengine的“超级表”

    2.3K30

    Kubernetes 日志监控体系搭建，从 Prometheus 到 ELK 全链路解析

    1 引言 在容器化架构中，单节点日志采集的传统方案面临三大核心挑战： 动态性障碍：Pod生命周期以秒级计算（生产环境Pod平均寿命<48小时） 多维关联需求：日志与指标需通过元数据（namespace/...;(\d+) replacement: $1:$2 target_label: __address__ 动态标签重写流程（图1：服务发现状态机） 图1：Prometheus通过K8s.../ sample_size 其中： sample_size = 平均样本大小（通常1-2KB） TSDB_compaction_speed ≥ 50MB/s（SSD环境） 实测数据：调整块大小后写入延迟降低...每日数据量(GB) / 单分片推荐大小(30-50GB) 节点总分片限额 ≤ 1000（避免JVM内存压力） 4 全链路监控集成方案 (1) 核心架构拓扑 图2：全链路监控体系数据流向，红箭头表示关键控制路径...group_left(trace_id) kube_pod_labels 5 性能调优实战案例 (1) 高并发场景优化 问题现象： 日志量激增导致Elasticsearch索引延迟 > 15s 根因分析： 图3：ES写入性能问题诊断路径

    46110

    如何利用YashanDB数据库加强数据分析能力

    多样化存储结构提升数据访问效率YashanDB支持多种存储结构适配不同业务场景，从而优化分析性能：行存表（HEAP结构）：针对联机事务处理（OLTP），数据按行存储，提供快速的写入性能，适合实时事务场景...可变列式存储（MCOL结构）：面向HTAP（混合事务与分析处理），通过段页式管理列数据，实现原地更新的同时加速投影查询，平衡写入和查询性能。...通过灵活选择和应用适合业务特征的数据存储格式，YashanDB显著提升了数据扫描和更新的效率，为多维度数据分析提供了基础保障。...高性能SQL引擎与向量化计算提升查询效率YashanDB内置基于代价的优化器，配合丰富的执行算子和向量化计算框架，包括：静态和动态语句重写，拓展等价查询空间，寻找最优执行路径。...基于访问约束优化大数据分析模型YashanDB独有访问约束（AC）用于挖掘和存储查询所需数据子集，实现计算范围界定：通过语义预计算提取查询相关数据，减少扫描量。支持自动调用AC进行查询器访问路径优化。

    14900

    时序数据库对比分析：InfluxDB、TimescaleDB、TDengine与Prometheus

    • Prometheus：监控领域事实标准；多维数据模型灵活；动态标签支持强大3....TDengine采用创新的“一个设备一个表”模型。通过超级表来定义某种设备的数据结构，其后每个具体的设备会自动创建子表。...其查询语言类SQL，易于上手，并支持虚拟表，可显著简化复杂聚合操作。Prometheus基于多维度标签模型，每个时间序列由指标名称和一组标签唯一标识，查询灵活，适合高动态变化的监控场景。...简单的时间范围聚合查询，各数据库性能相差不大；复杂查询(如多维度分组、连接查询)，TimescaleDB凭借PostgreSQL的优化器可能更有优势；针对大量设备的聚合查询，TDengine的“超级表”...，特别是Kubernetes基础设施• 多维度指标分析需求• 已有云原生技术栈的团队5.

    75410

    掌握YashanDB的数据模型设计理念的关键技巧

    行存表采用无序堆式存储，适合高并发事务型业务，具有快速写入和简化数据更新的优点。B树索引以有序多叉平衡树的形式组织数据，实现高效的单点查找和范围扫描。...通过这一层次化的管理，数据库能够灵活扩展存储空间，优化数据访问路径。利用高水位线（HWM）和低水位线（LWM）的机制，YashanDB保证全表扫描过程的数据块边界控制，实现对已使用数据块的高效识别。...通过列存表的切片管理，结合活跃切片和稳态切片，分别优化热数据与冷数据的存储和访问，实现数据动态生命周期管理。...综合优化策略YashanDB优化器采用基于成本模型的CBO框架，结合统计信息动态调整执行计划。通过静态和动态重写，重新排序连接，确定最优访问路径。支持Hint提示和向量化计算，提高SQL执行效率。...设计合理的逻辑存储结构，配置适合的数据块大小和PCT_FREE参数，减少页迁移，提升写入性能和读取效率。针对海量数据应用，采用分区表策略，通过合理分区键和分区类型减少数据扫描范围，提升查询性能。

    14610
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