文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Uber如何使用ClickHouse建立快速可靠且与模式无关的日志分析平台？

基本上，每个日志都被扁平化为一组键值对；这些键值对按其值类型分组，如 String、Number 或 StringArray。在表中，我们使用一对数组来存储这些组的键值对。...尽管我们基本上只存储了两次日志，但是由于有效的压缩，使用磁盘的次数并没有增加多少。...在摄取过程中，日志模式会从当前的日志批处理中提取出来，并持久化到批处理机存储的元数据中，以用于查询服务生成 SQL。...但是，当我们把集群扩展到跨区域的数百个节点时，我们发现，要在一个时间内连贯地从全局元数据存储向所有分布式表传播集群信息非常困难。...通过对查询结果进行验证，我们向服务中添加了特性标志，从而逐步迁移用户。 目标不在于支持完整的 ES 查询语法，而在于只支持那些在产品中找到的语法。即使这样，转换逻辑也是相当复杂的。

1.4K20

分布式 PostgreSQL 集群(Citus)官方示例 - 多租户应用程序实战

正如我们所看到的，额外的好处是包括额外的列也有助于多机器扩展。 到目前为止，我们创建的 schema 使用单独的 id 列作为每个表的主键。Citus 要求主键和外键约束包括分布列。...查看我们的 Ruby on Rails 和 Django 迁移指南。...发挥您的想象力，以了解这些陈述将如何以您选择的语言表达。 这是在单个租户上运行的简单查询和更新。...传统上，使用多租户共享模式方法的数据库采用创建固定数量的预分配“自定义”列，或具有外部“扩展表”。但是，PostgreSQL 为其非结构化列类型提供了一种更简单的方法，尤其是 JSONB。...记下其主机名，如 Cloud Console 的 “Nodes” 选项卡中所示。

3.9K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Jellyfish：为Uber最大的存储系统提供更节省成本的数据分层

    后端有批处理表和实时表。批处理后端存储从实时后端迁移过来的旧数据。实时后端与旧的后端完全一样，但只用来存储最近的数据。也就是说，新数据总是被写进实时后端，就像以前一样。...新架构的核心是 2 个表：（1）标准的“实时”表和（2）新增的批处理表。还是和以前一样，客户数据首先会被写入实时表。经过一定的时间后（可根据用例进行配置），数据在经过分批和压缩后被移到批处理表中。...还有一种类型的读取，它请求一个完整的行（构成一个逻辑业务实体的若干单元格，如行程）。这种请求的数据可能跨越了实时表和批处理表的界限。...启用 Jellyfish：针对实例配置 Jellyfish 和迁移范围，并允许创建批处理后端。 迁移：从实时后端读取旧数据并将其复制到批处理后端。这个阶段最耗时也最耗资源，并随要迁移的数据量而伸缩。...第三个挑战和其他数据密集型任务的迁移工作有关，如重建用户定义的索引和回填（backfill）作业。

    56510

    GitHub 关系型数据库垂直分库实践

    我们在查询语句上添加注解，就可以识别出那些跨越多个模式领域的查询和事务，并可以允许一些例外情况。如果一个领域没有违反这个规则，就可以进行虚拟分库，它们的物理表就可以被迁移到另一个数据库集群中。...这种情况多发生在“多态性”表上，这些表的数据来自不同的模式领域（例如，reactions 表保存了来自多个不同功能的数据，如 Issues、拉取请求、讨论等）。...不停机迁移数据 模式领域在经过虚拟分拆之后，就可以进行物理表迁移。为了进行数据迁移，我们采用了两种不同的方法：Vitess 和写切换（Write-Cutover）。...有了 ProxySQL，我们可以快速改变数据库的流量路由，将对客户端（也就是我们的 Rails 应用程序）的影响降到最低。 基于这样的结构，我们可以很自然地将数据库连接迁移到 cluster_b。...随后，我们开始执行切换脚本： 开启 cluster_a 主实例的只读模式。这个时候，所有向 cluster_a 和 cluster_b 的写入操作都是不允许的。

    1.6K11

    Sybase连接详解

    要获取Sybase数据库表的信息和注释，你可以使用JDBC来执行一些元数据查询。元数据查询是用于检索数据库结构信息的SQL查询，这些信息包括表的名称、列的名称、注释等。...然后，我们使用getTableComment方法获取表的注释。这个方法执行一个查询，以检索表的注释信息。注意，这个示例假定注释信息存储在表的第一个列中，你可能需要根据实际情况进行调整。...你还可以扩展这个示例来获取更多的表结构信息，如列名、数据类型等。 2.4 根据表名获取Sybase字段信息和注释 进一步深入，我们将演示如何根据表名获取字段信息和注释，以便更好地了解数据库。...(insertSQL); connection.setAutoCommit(false); // 关闭自动提交，以启用批处理模式 // 循环添加批处理操作...然后，我们使用元数据对象查询数据库的相关信息，如数据库产品名称、版本、JDBC驱动程序信息、表信息和列信息。

    16110

    慢的不是 Ruby，而是你的数据库

    JIT 的开销、Rack 和 Rails 的 HTTP 解析和转发的多层堆栈，除了向数据库插入查询耗时 190ms 之外，对整体性能影响不大。...如上所述，技术性能问题是由 Ruby 而不是 Rails 引起的。 ActiveRecord（Rails 中的实现，而非模式 per-sé）是对系统（关系数据库）的抽象，需要大量详细知识来保持性能。...ActiveRecord （模式）不仅是一个漏洞的抽象，更多地是一个抽象，隐藏了一些不应被隐藏的细节。...很容易以次优的方式连接表，对未索引的列进行排序或过滤。Active-record 充满了一些工具，可以很容易地滥用数据库，无需警告。...使用难以筛选、分组或排序或优化不佳的列。使用非索引列。 我的经验法则是，每个添加或删除的 where、has_many、group 或任何此类 active-record 方法都必须伴随着数据库迁移。

    15130

    分布式 PostgreSQL 集群(Citus)官方教程 - 迁移现有应用程序

    目录 确定分布策略 选择分布键 确定表的类型 为迁移准备源表 添加分布键 回填新创建的列 准备申请 Citus 建立开发 Citus 集群 在键中包含分布列 向查询添加分布键 其他（SQL原则） 启用安全连接...确定分布策略 选择分布键(distribution key) 识别表的类型 为迁移准备源表 添加分布键 回填新创建的列 接下来，更新应用程序代码和查询以处理 schema 更改。...在 pg_dumping schema 之前，请确保您已完成上一节中的准备源表以进行迁移的步骤。 在键中包含分布列 Citus 不能强制唯一性约束，除非唯一索引或主键包含分布列。...请务必修改数据流以向传入数据添加键。 向查询添加分布键 一旦 distribution key 出现在所有适当的表上，应用程序就需要将它包含在查询中。...另一种方法是针对目标数据库运行应用程序迁移脚本。 您希望迁移的所有表都必须具有主键。相应的目标表也必须具有主键，唯一的区别是这些键也允许组合以包含分布列，如识别分布策略中所述。

    2.2K30

    TapData 信创数据源 | 国产信创数据库 TiDB 数据迁移指南，加速国产化进程，推进自主创新建设

    国产化浪潮之下，基础软件自主可控迫在眉睫，越来越多的国内企业开始从 Oracle、MySQL 这一类海外数据库向国产数据库迁移，TapData 的能力恰好满足企业快速、无痛实现迁移的需求，有效推动信创行业国产化建设更进一步...纯国产自研的背景更是为 TapData 的这一发展目标添翼。...使用限制 数据导入速度与 TiDB Lightning 的逻辑导入模式大致相同，而比 TiDB Lightning 的物理导入模式低很多。建议用于 1 TB 以内的存量数据迁移。...，其中唯一索引所属列的值不可为 NULL 且不能为虚拟列。...文件 主要优势 适用于向另一个 TiDB 迁移数据。

    22710

    寻找数据统治力：比较Spark和Flink

    Spark还使用RDD上的转换（操作符）来描述数据处理，每个操作符（如map、filter、join）生成一个新的RDD，所有的操作符形成一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG...例如在窗口聚合的情况下，用户需要一个中间结果表来存储不完整窗口的结果。因此，当用户缩短批处理周期时，处理逻辑变得更加复杂。在结构化流发布之前，这是早期Spark流用户的常见问题。...当批处理计算引擎没有这个问题的通用解决方案时，它需要用户自己解决。除了状态处理问题以外，还包括维度表更改（更新用户信息）、批处理数据边界、数据延迟到达等。 编程模型 ?...随后为了简化用户的开发，在Spark 2.0(dateframe=dataset[row])中引入了更高级别的数据帧（在RDD中向结构化数据添加列）和数据集（添加dateframe列类型），它也较早地引入了...然而，如上图所示，其主要功能仍在不断发展，这些功能的性能表现如何以及将来Spark的原始批处理执行引擎如何集成，仍需观察。 本文作者王海涛，最初发表于阿里巴巴的Flink系列。

    56940

    Java开发者编写SQL语句时常见的10种错误

    教条(有的人使用“模式 - 模式”的方式，即模式无处不在，并以名字作为标识) 3. 情绪状况(在初期，真正面向对象形式的代码比起命令式代码会更加难懂。)...开发人员不仅需要重新思考自己的编程模式，还需要从集合论的角度进行深入思考。...所以，事实上，通过向OLAP数据库上进行迁移，您将得到两个好处： 1. 简洁。它可能使得在SQL中编写正确代码会比在Java中相对容易 2. 性能。该数据库将可能比你的算法要快。...这和将分页迁移至数据库中的原因一样。 10 一个接一个的插入大量的记录 JDBC包含了批处理，而且你应该使用它。...如果你要将所有记录都插入到同一个表，使用单一的SQL语句和多个绑定值集合建立一个批处理的INSERT语句。

    1.8K50

    扩展我们的分析处理服务(Smartly.io)：使用 Citus 对 PostgreSQL 数据库进行分片

    在这篇博文中，我将向您介绍我们如何通过对后端系统使用的数据库进行分片来解决扩展问题。 海量数据库等于扩展麻烦 我们的分析数据处理服务，称为 Distillery，使用 PostgreSQL 数据库。...迁移到新数据库 过去，我们通过旧的 PHP 单体运行报告查询。早在数据库扩展问题出现之前，我们就开始使用 Ruby on Rails 构建更新的报告后端。...它使从应用程序级别的迁移更容易，因为我们只需迁移此服务即可与 Citus 分片 PostgreSQL 一起使用。 分片数据库对数据库模式有一定的要求。模式必须具有一个作为分片条件的值。...这意味着单个帐户的数据位于单个表分片中。我们必须确保所有主键都采用这种格式，并且表中包含帐户 ID 信息。我们还必须更改一些外键和唯一性约束，因为它们还必须包含分片列。...因此，查询需要在 JOIN 条件中包含分片列，Citus 能够从中检测到 ads 表连接的范围在一个分片内： SELECT * FROM campaigns LEFT JOIN ads ON campaigns.account_id

    75830

    Spring batch教程 之 spring batch简介

    减少物理锁的另一个选择是实现一个行级的逻辑锁,通过使用乐观锁模式或悲观锁模式....6.附加的处理指示器 这涉及到输入表一个附加的新列,它充当一个指示器....存储在分区表中的信息应该是是静态的,并且只能由DBA维护.每个多分区程序对应的单个分区有一行记录,组成这个表.这个表应该包含这些列: 程序ID编号,分区编号(分区的逻辑ID),一个分区对应的关键列（keycolumn...).另外分区号必须在整个处理过程中用来: 为了使合并程序正常工作,需要将分区号添加到输出文件/数据库更新 向框架的错误处理程序报告正常处理批处理日志和执行期间发生的所有错误 4.3 尽可能杜绝死锁...死锁或热点往往发生在管理或架构表上,如日志表、控制表, 锁表(lock tables).这些影响也应该纳入考虑.为了确定架构可能的瓶颈,一个真实的压力测试是至关重要的.

    1.8K20

    独家 | 寻找数据统治力：比较Spark和Flink

    Spark还使用RDD上的转换（操作符）来描述数据处理，每个操作符（如map、filter、join）生成一个新的RDD，所有的操作符形成一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG...例如在窗口聚合的情况下，用户需要一个中间结果表来存储不完整窗口的结果。因此，当用户缩短批处理周期时，处理逻辑变得更加复杂。在结构化流发布之前，这是早期Spark流用户的常见问题。...当批处理计算引擎没有这个问题的通用解决方案时，它需要用户自己解决。除了状态处理问题以外，还包括维度表更改（更新用户信息）、批处理数据边界、数据延迟到达等。 编程模型 ?...随后为了简化用户的开发，在Spark 2.0(dateframe=dataset[row])中引入了更高级别的数据帧（在RDD中向结构化数据添加列）和数据集（添加dateframe列类型），它也较早地引入了...然而，如上图所示，其主要功能仍在不断发展，这些功能的性能表现如何以及将来Spark的原始批处理执行引擎如何集成，仍需观察。 本文作者王海涛，最初发表于阿里巴巴的Flink系列。

    61520

    “逃离”单体，GitHub的微服务架构实践

    这种增长既包括自身的逐步发展，也包括收购，如 Semmle、npm、Dependabot 和 Pull Panda。...首先，我们在现有的数据库模式中识别功能边界，并按照这些边界将实际的数据库表分组。例如，我们将所有存储库相关的表分到一起，所有用户相关的分到一起，所有项目相关的分到一起。...我们将生成的功能分组称为模式域，并记录在 YAML 定义文件中。现在，这个文件就成了事实来源。在数据库模式中添加或删除表，都要更新这个文件。...例如，存储库模式域（其中包含所有与存储库相关的数据，如问题、pull 请求、评审意见）使用存储库 ID 作为分区键。最终，创建数据库模式功能组帮助我们将数据拆分到微服务架构所需的不同服务器和集群上。...我们希望在迁移更多更大的单体功能之前，找出常见的模式和两种架构之间的差别。我们是根据产品和业务价值来确定微服务的大小。

    59620

    DDIA：数仓和大数据的双向奔赴

    Apache Tez 更进一步，可以让原来的代码不做过多改动就可以迁移。Spark 和 Flink 也各自有其高层的数据流 API，基本借鉴自 FlumeJava。...向声明式方向靠拢 相比直接实现代码进行 Join，使用关系型的 Join 算子给了处理框架分析数据集特点、选择最高效 Join 算的优化空间。...如果这些简单的过滤和投影能够用声明式的方式表达，则优化器可以充分利用面向列的存储格式（参见列存），只读取需要的列。...不同领域的特化 保留运行任意代码的自由度很有必要，但对于很多非常通用、反复出现的处理模式，我们有必要提供系统实现以方便用户复用。...该过程是为了将所有相关的数据（如具有相同 key）集结到一块。

    16100

    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：基于Apache Hudi的数据平台V2.0

    平台演进 在旧的数据平台中，大部分数据都是定期从各种数据源迁移到 Redshift。将数据加载到 Redshift 后，执行 ELT 以构建服务于各种业务用例的 DWH 或数据集市表。...在 Redshift 中创建Group，并且根据用户的角色将用户分配到每个Group，该方法可以控制数据集访问，但缺乏列或行级别粒度的访问控制。 • 仪表板基于哪些数据集构建缺乏可见性。...由于所有数据集市表都是根据用例创建，并且当用户向 DE 团队请求时，有多个表包含重复数据。由于我们没有遵循数据模型（星型或雪花模式），因此在 Redshift 中维护表之间的关系变得非常困难。...直接迁移到 Redshift 的表在现有平台中缺少数据目录。仅为存储在 S3 中的数据创建数据目录，这让终端用户检索有关 Redshift 中表的信息成为问题。 • 没有集成的数据血缘。...• 没有自动模式演进。处理关系数据时模式演进非常重要。

    81520

    通用数据湖仓一体架构正当时

    在Uber这意味着我们可以毫不拖延地运行欺诈模型，实现当日向司机付款。我们可以跟踪最新的交通情况，甚至天气模式，以实时更新预计到达时间的预测。...这种数据流的简化简化了体系结构，通过将工作负载迁移到经济高效的计算来降低成本，并消除了数据删除等重复的合规性工作。...我们已经看到了令人印象深刻的例子，通过将 ELT 工作负载迁移到数据湖仓一体上的此架构，云数据仓库成本节省了数百万美元。...这有助于处理棘手的写入模式，例如在青铜层引入期间的随机写入，以及利用更改流以增量方式更新银牌表，而无需一次又一次地重新处理青铜层。...在本系列的后续博客文章中，我们将分享 Universal Data Lakehouse 如何跨数据传输模式（批处理、CDC 和流式处理）工作，以及它如何以“更好地协同工作”的方式与不同的计算引擎（如 Amazon

    27310

    Spring Batch 批量处理策略

    这通常意味着并发批处理和在线处理所使用的每个数据表中都有一个时间戳列。当程序读取一行进行处理时，同时也获得对应的时间戳。...这些模式并不一定适用于批处理，但他们可以被用在并发批处理和在线处理的情况下（例如,数据库不支持行级锁）。作为一般规则，乐观锁更适合于在线应用，而悲观锁更适合于批处理应用。...这个表应该包含这些列：程序 ID 编号，分区编号（分区的逻辑ID），一个分区对应的关键列（key column）的最小值，分区对应的关键列的最大值。...另外分区号必须在整个处理过程中用来： 为了使合并程序正常工作，需要将分区号添加到输出文件/数据库更新 向框架的错误处理程序报告正常处理批处理日志和执行期间发生的所有错误 死锁最小化 当程序并行或分区运行时...还要确保设计数据库表的索引时考虑到性能以及死锁预防。 死锁或热点往往发生在管理或架构表上,如日志表、控制表、锁表（lock tables）。这些影响也应该纳入考虑。

    1.3K40

    【ASP.NET Core 基础知识】--数据库连接--使用Entity Framework Core进行数据库访问

    ORM 映射器（Mapper）： 负责将对象映射到数据库中的表，以及将对象的属性映射到表的列。 ORM 框架的主要优点包括： 提高了开发效率，因为开发者可以用熟悉的面向对象的方式来操作数据库。...Code First 的主要特点包括： 基于代码的设计： 开发者使用 .NET 类和属性来定义数据库模型，这些类和属性代表了数据库中的表和列。...优化数据库模式：优化数据库表结构，如创建索引、使用分区表等，以加快查询速度。 使用内存映射文件：对于较大的数据集，可以使用内存映射文件来避免OutOfMemoryError。...使用Value Generated On Add：对于某些列（如自增列），可以使用Value Generated On Add来避免插入时额外的查询。...如果你需要在同一个 DbContext 实例中访问多个数据库，你可以通过在 DbContext 类中添加多个 DbSet 属性来实现这一点。每个 DbSet 属性对应一个数据库中的表。

    62300
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券