在2015年初我们创建了一个微服务,它只做一件事(也确实做得很好)就是地理围栏查询。一年后它成了Uber高频查询(QPS)服务,本次要讲的故事就是我们为什么创建这个服务,以及编程语言新秀Go如何帮我们
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新,已经在 7.30 号正式宣布 GA,不像之前的大版本,总是有一些重磅 Feature 的发布,比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency,4.0 的多文档事务,4.2 的分布式事务,这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本,而且是一个用户期待已久的维护性版本,MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」,说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点,重点进行了改进。
要是在索引中有范围查找,那么索引有序性就无法利用(WHERE a>10 ORDER BY b; 索引:a_b无法排序)
随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
最近计划参与一个换书活动,翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时,回想起令我印象比较深刻的一个知识点:“异构索引表”,所以在此记录并分享,和大家共同学习交流。
2023 Postgres Citus Con 主题PostgreSQL performance tips you have never seen before
如果 IN 的参数是(1,2,3)这样的值列表时,没啥问题,但如果参数是子查询时,就需要注意了。比如,现在有如下两个表:
想进大厂,Mysql 不会那可不行,来接受 Mysql 面试挑战吧,看看你能坚持到哪里?
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1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
结合滴滴内部对ES的使用经验,总结了一些最佳实践,主要分为:索引生成、mapping设置、查询优化、写入优化、集群运维。
术语热备用来描述处于归档恢复或后备模式中的服务器连接到服务器并运行只读查询的能力。这有助于复制目的以及以高精度恢复一个备份到一个期望的状态。术语热备也指服务器从恢复转移到正常操作而用户能继续运行查询并且保持其连接打开的能力。在热备模式中运行查询与正常查询操作相似,尽管如下所述存在一些用法和管理上的区别。
业务在使用ES集群读取ES数据,如果同时向ES集群写任务时,会遇到RT涨的情况,会出现一些抖动,尤其是在计算框架大量增加并发度像ES集群写的情况下会出现抖动,目前的话是大数据计算集群减少并发写。以后还是期望增加并发度,加快写入速度,预期会对ES集群读性能带来挑战
Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而,性能调优并非一蹴而就,需要深入理解ES的内部工作机制,并结合实际业务场景进行精细化调整。本文将深入解释ES性能调优方法的原理,结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。
Druid是专用于基于大数据集的实时探索分析的开源数据存储。该系统包括列式存储,分布式的无共享架构,高级索引结构,可用于任意探索具有次秒级延迟的十亿行级的数据表。这篇文章我们主要描述Druid的架构,并且详细说明它如何支持快速聚合、灵活筛选以及低延迟数据的加载。
在设计向量搜索体验时,可供选择的方案众多,可能让人感到不知所措。最初管理少量向量相对简单,但随着应用规模的扩大,这很快会成为瓶颈。
TiDB 7.1 是 2023 年度发布的首个 LTS(Long Term Support) 版本,汇集了来自 20+ 个真实场景带来的功能增强,累计优化和修复 140+ 功能,旨在提升关键业务的稳定性和性能,帮助开发人员和数据库管理员提高生产力并进一步降低总体拥有成本(TCO)。用户可在生产环境中使用 TiDB 7.1。
最近在研究APM,在国内用户中,我们很欣喜的看到有Skywalking这样的Apache顶级项目被广泛的使用。并且,Elasticsearch作为一个兼具高吞吐,海量数据存储,高效多维过滤,快速搜索的搜索引擎,也是最常被用作为Skywalking的底层存储引擎的。Elastic APM作为一个后起之秀,有这样的一个榜样珠玉在前,并且双方在开源生态上互相支持,也是我们非常乐于看到的。
向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能,它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
最近在熟悉公司内部的埋点采集,发现数据架构最后是存放到apache pinot库的,因为之前从来没见过,所以有了本文的学习文档。
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
随着系统的数据量逐年增加,并发量也成倍增长,SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。可能有些小伙伴会产生疑问:SQL的优化真的这么重要吗?答案是肯定的,SQL优化不是重要,而是相当重要,太重要了…
基础规范 表存储引擎必须使用 InnoDB 表字符集默认使用 utf8,必要时候使用 utf8mb4 说明: 1)通用,无乱码风险,汉字3字节,英文1字节 2)`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集,有存储 4 字节例如表情符号时,使用它 复制代码 禁止使用存储过程,视图,触发器,Event 说明: 1)对数据库性能影响较大,互联网业务,能让站点层和服务层干的事情,不要交到数据库层 2)调试,排错,迁移都比较困难,扩展性、移植性较差 复制代码 禁止在数据库中存储大文件,例如照片,可以
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论: 对于隔离写入(isolated writes),RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍,比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads),RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍,比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
上述的基础 RAG 架构可以有效解决 LLM 产生“幻觉”、生成内容不可靠的问题。但是,一些企业用户对上下文相关性和问答准确度提出了更高要求,需要更为复杂的架构。一个行之有效且较为流行的做法就是在 RAG 应用中集成 Reranker。
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化,仅仅想到添加适合的索引,是不完全的,索引的优化本身就具有很多的不确定性。
疫情停倮以来,腾讯课堂助力全国数百万老师和数千万学生在线教学、听课。已有3000多个线下教育机构申请入驻腾讯课堂。这背后,离不开腾讯课堂可支持百万人同时在线上课、网络延时低至百毫秒级、1080P直播高清视频、秒级扩容服务海量用户等优势。
在此前的文章中,我们已经介绍了评估各种向量数据库时使用的关键指标和性能测试工具。本文将以 Milvus 向量数据库为例,特别关注 Milvus 2.2 或以上版本,讲解如何监控搜索性能、识别瓶颈并优化向量数据库性能。
阿里编码规范要求:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎,支持全文检索、压缩、空间函数等,但是不支持事务和行级锁,所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用,而且myisam不支持外键,并且索引和数据是分开存储的。
编辑手记:在理解Oracle技术细节时,我们不仅应该读懂概念,还要能够通过测试验证细节,理解那些『功夫在诗外』的部分,例如全表扫描和单块读。 开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时,发现一条手工执行的 SQL 执行了超过1小时还没有返回结果。SQL 很简单: 下面是这条 SQL 的真实的执行计划: 很显然,在这个表上建 billing_nbr 和 start_date 的复合索引,这条 SQL 就能很快执行完(实际上最后也建了索引)。但是这里我们要探讨的是,为什么这么一条简单的 SQL 语
在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能,而 ElasticSearch 会受到影响。
编辑手记:一条看似简单的SQL,执行时间异常惊人,明明是全表扫描,却在undo 表空间产生大量的单块读导致db file sequential read等待事件。今天老熊带你揭开重重迷雾。 开发人员在
业务所有的服务器日志都是通过filebeat进行采集,然后写入到一个公共的ES集群中。因为当前使用的集群无法继续扩容了并且版本也较低(5.6.4), 所以需要把集群迁移到一个新的规模更大的集群,并且升级一下ES的版本,升级到6.4.3.
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机 IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
本文整理自:袋鼠云技术荟 | 某物流客户Elasticsearch集群性能优化案例
Redis官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
在广告系统中倒排索引起着至关重要的作用,当请求过来时,需要根据定向信息从倒排索引中匹配合适的广告。我们的倒排索引采用的是ElasticSearch(后面简称ES),考虑点是社区活跃,相关采集、可视化、监控以及报警等组件比较完善,同时ES基于java开发,所以调优和二次开发相对方便
在前面的章节中,我们快速搭建了基于腾讯云ES的集群,也通过了多种方式去访问管理ES集群。那么在数据接入到腾讯云ES后,我们就需要对存入ES的数据进行分析、探索,以图标的形式展现出来,进而实现高级的数据分析和可视化工作。那么我们来讲一下腾讯云Kibana的相关操作吧
本章讨论搜索速度的优化、搜索速度与系统资源、数据索引方式、查询方式等多个方面,下面我们逐一讨论如何优化搜索速度。
英文原文请参考:https://www.elastic.co/blog/may-2023-launch-information-retrieval-elasticsearch-ai-model
ES提供的批量(bulk)API,可以用来一次索引多篇文档,从而大幅加快索引速度。如图1所示,可以使用http完成这个操作,并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
索引是一个关键组件,有助于 Hudi 写入端快速更新和删除,并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型,包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素,其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡,因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
为了便于大家查找问题,了解全貌,整理个目录,我们可以快速全局了解关于mysql数据库,面试官一般喜欢问哪些问题
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