ACID中的C即一致性在PG内部使用MVCC机制来保证。MVCC多版本并发控制为数据加上时间戳,读写需要额外的根据自身时间戳与数据时间戳对比,按照既定的规则可以知道这条数据对当前的SQL是否可见。MVCC避免了传统的锁方法,将锁竞争最小化来获得更高的性能。
在建立一个新项目时,尤其是在 Web 上的项目,选择数据库管理系统通常是事后才想到的。 大多数框架都包含一个对象关系映射 (ORM) 工具,该工具隐藏了跨平台的差异并使它们都以相同的速度运行。
对于表的DDL时间,可以进入对应的数据库中,然后查询视图pg_stat_operations、pg_stat_last_shoperation、pg_stat_operations、pg_stat_partition_operations 都可以。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
PeerDB 团队最近完成了针对 Elasticsearch 的数据集成目标连接器的初步开发,并已进入测试阶段。 EElasticsearch 是一个广泛使用的搜索和分析引擎,它建立在分布式多用户能力的文档数据库之上。在多个行业的数据架构案例中都有 Elasticsearch 的广泛应用。
Buffer Pool 本质上就是一块共享内存区域,其目的主要是对磁盘上的 page 进行缓存,尽量减少磁盘 IO,提升数据库系统的性能。
PostgreSQL中大量更新或者删除记录后,加上autovacuum参数未做优化或设置不当,会导致表及索引膨胀。生产环境除了手动使用vacuum之外,还有两个比较常用的工具:一个是pg_repack,另外一个是pg_squeeze。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
腾讯云日志服务 CLS 团队联合北京大学软件工程国家工程研究中心、Tencent ES Oteam,在传统搜索引擎的基础上,引入了时序概念,实现了时序搜索引擎。该研究成果《TencentCLS: The Cloud Log Service with High Query Performances》已经被数据库顶会 VLDB 2022 接收,将于 2022 年 9 月份澳大利亚悉尼举行的 VLDB 学术会议上发布。
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序,这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始,Uber 的架构已经发生了巨大变化,变成了微服务,并采用新的数据平台模型。具体地说,之前使用 Postgres 的地方,现在改用 Schemaless,一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中,我们将探讨 Postgres 的一些缺点,并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
Snow Flake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法,结果是一个 long 型的 ID。其核心思想是:
hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容。
消息中间件的性能好坏,它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
在MySQL中时间类型的选择有很多,比如:date、time、year、datetime、timestamp...
“SQL语句详细信息”提供冻结或解冻查询计划的按钮。 它还提供了一个Clear SQL Statistics按钮来清除性能统计,一个Export按钮来将一个或多个SQL语句导出到一个文件,以及一个Refresh和Close页面按钮。
Postgres-XL 是一款Postgres-XC升级的产品, 如果说PGXC是在PG添加了集群的功能主打OLTP的功能为卖点, PGXL 是一款基于PGXC添加了OLAP功能的支持MPP架构的, 但不是简单的POSTGRESQL 单机的功能的堆叠,本身基于的是PG早期的9.5 ,目前最新的版本是Postgres-XL 10R1.1 的版本。
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速,日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中,有很大一部分是旧数据,它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间,还会降低Elasticsearch集群的性能。因此,有效地删除旧数据变得至关重要。
InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。
PG14中增强了libpq功能,以跟踪应用程序的服务器/客户端通信的可用性。它添加了新的选项控制输出格式。
工欲善其事必先利其器,想要用好InfluxDB,当然要先厘清其基本概念,本文为InfluxDB核心概念系列文章之数据元素。
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时,Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置,避免从头读取消息的I/O性能开销。
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.
其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式,各自具有独特的优缺点。
Kafka 的消息存储会按照该 Topic 的 Partition 进行保存,即每个 Partition 都有属于自己的日志,在 Kafka 中被称为分区日志(partition log)。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前,需要大家深入了解phoenix的架构,这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析,实现低延迟应用是通过结合下面两个优势: 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储,为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成,如Spark,Hive,Pig,Flume和Map
导读 用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容,在统计活跃用户,分析留存和转化率,改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。美团点评每天收集的用户行为日志达到数百亿条,如何在海量数据集上实现对用户行为的快速灵活分析,成为一个巨大的挑战。为此,我们提出并实现了一套面向海量数据的用户行为分析解决方案,将单次分析的耗时从小时级降低到秒级,极大的改善了分析体验,提升了分析人员的工作效率。 本文以有序漏斗的需求为例,详细介绍了问题分析和思路设计,以及工程实现和优化的全过程。本文根据2017年12月ArchSumm
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。
其中前两项一般大多数引擎都支持,我们需要关注的就是第 3 项,目前有两种常用方法:
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件,有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中,消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离,一个topic又可以分为多个分区,当我们发送消息的时候,会根据某种规则(可以是默认规则,也可以是自定义规则),把消息存储到某个分区当中,同时消息会被分配一个序列号,也就是我们常说的offset,这个offset是一个不断递增的数值。
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
2011年已经发现GetSnapshotData存在瓶颈,当时做的优化是把PGPROC里面把快照需要的变量拆出来,放到PGXACT中,这样数据结构小很多,可以装到一个cpu cache line中。
在目前的APM和后续的IoT场景中,InfluxDB会发挥越来越重要的作用,那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢?下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
众所周知,区块链具有时间戳特性和不可篡改特性,这两个特性就用于数据的存证,这是区块链诞生除了CryptoCurrency之外,人们最容易想到的应用。区块链存证的技术原理很简单,在用户签名和发送交易前,用户将要存证的数据(如果数据量小,而且不用担心隐私问题,可以直接存储正文,如果数据量大,则计算该数据的Hash)附加到交易中,然后再进行签名广播。记账节点在验证了交易的合法性后,将该交易打包到区块中,并在区块中附加上时间戳信息。
今天的内容包括建模优化、读写性能优化,会涉及一些简单的原理介绍。主要面向 0.8 - 0.10 版本。
对于提供全文检索的工具来说,索引时一个关键的过程——只有通过索引操作,才能对数据进行分析存储、创建倒排索引,从而让使用者查询到相关的信息。 本篇就ES的数据索引操作相关的内容展开: 更多内容参考:Elasticsearch资料汇总 索引操作 最简单的用法就是指定索引操作的index索引、type类型、ID(需要区分动词的索引和名次的索引),参考下面的例子: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user" :
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
在本节中,我们将介绍一些有关Hudi插入更新、增量提取的实际性能数据,并将其与实现这些任务的其它传统工具进行比较。
随着系统用户量的不断增加,MySQL 索引的重要性不言而喻,对于后端工程师,只有在了解索引及其优化的规则,并应用于实际工作中后,才能不断的提升系统性能,开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念,然后介绍优化索引的若干条规则,最后利用这些规则,针对面试中常考的知识点,做详细的实例分析。
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream),消息最终的存储都落在日志中。
Write Ahead Log即WAL是Postgres的核心部件,存储着写操作,帮助实现其事务的原子性、一致性和持久性。因为是二进制格式存储,如果需要调试写入活动,不借助工具仅靠肉眼很难读取。幸运的是,从9.3版本开始出现了“人类可读”的格式显示WAL记录的工具pg_xlogdump/pg_waldump。该工具可解析WAL日志,解读出人们可读的格式。
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件,尤其是实时流数据处理场景下,作为分布式生产/消费系统,得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上,日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
具体可以看官方文档 https://pgloader.readthedocs.io/en/latest/intro.html
然后当我们配置为csvlog日志时,日志行的内容项是固定的,所以当我们需要配置日志前缀,精简日志行的内容项时,log_destination不能配置为csvlog。下面是正确的配置:
HBase是大数据NoSQL领域里非常重要的分布式KV数据库,是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式存储系统,目前国内知名公司都有在大规模使用,社区也非常活跃。本文就是学习HBase的敲门砖,主要从以下几个方面解读HBase。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
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