MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),在基于行式存储的数据库中, 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的, 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
俄罗斯最大的搜索公司Yandex,在clickhouse的配置文件中我们也会看到yandex的影子,不要认为是什么配置参数。
- 无需安装,映射MySQL数据库,直接在本地查询MySQL数据,再也不用大数据那边的平台了,跟DBA要个账号就完了。
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的(OLAP)[^1]数据存储,与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比,ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理(OLAP)场景的数据存储往往都会使用列式存储。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似于Google,百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务,所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量,像Google有Anlytics,百度有百度统计,那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
行存储和列存储,是数据库底层组织数据的方式。(和文档型、K-V 型,时序型等概念不在一个层次)
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中,处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有:mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储,来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise, Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
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点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 这里有个【1024】红包等你来领取 ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。 ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 # ClickHouse 是什么? ClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
MySQL 的Performance Schema由来已久,但由于内存消耗,性能影响等原因,导致其始终无法进入主流的MySQL默认配置,对MySQL的问题诊断以及处理造成很多不利的影响。 一般而言,Performance Schema会对性能造成影响,比如row mutex的位置。实际上,MySQL经常出现问题的地方,很多时候是在Server层,在这一层,很多Performance Schema的设置并不会导致性能的下降(或者明显下降)。 下文为总结出来的,推荐开启的Performance Schema选
上期讲了 CLICKHOUSE 可以算是MYSQL生态闭环的一个关键的位置,OLAP的缺失让MYSQL 对比其他数据库,败的一塌糊涂。 CLICKHOUSE 作为MYSQL的OLAP的功能扩展,可以将对手甩的更远。实际上大数据处理的方式越来越多,但在处理方面也要考虑成本的问题,复杂的结构和简单的结构比起来, 可能简单的结构比传统的方式更有效,快速成本更低.
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是,MapReduc
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。
列式数据库是相对于行式存储的数据库,Oracle、MySQL、SQL Server 等数据库都是采用的行式存储(Row-based),而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中,这样做的好处是可以大量降低系统的 I/O,适合于分布式文件系统,不足在于功能相对有限。典型产品:HBase等。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
这只是市场上主流数据库的一小部分,实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
我们需要存储结构化时序数据,时间间隔为5分钟或1分钟,计算95峰值、995峰值、最值等指标,并且在网页中展示。
在当今数据驱动的时代,企业对于数据库的需求愈发复杂多样。为了应对各种业务场景,选择和应用合适的数据库变得至关重要。本文将深入探讨6大数据库技术,并为其在7种常见业务场景下的存储提供更优解。
首先,ELK是支持SIEM,一开始我也是用ELK进行数据收集、数据展示和数据分析,但是逐渐到后面,有一些功能需求使用查询语句是非常复杂,虽然ELK提供云SIEM,但是作为动手能力非常强的人(穷),就有放弃ELK这个想法。
一直以来,图数据库被大家认为是图辅助分析系统,在开源的世界里更是如此,比如安全打击,大家倾向于用(图查询-展示-剪枝-迭代)等方式来分析诈骗团伙。然而,上述的大厂们更倾向于把图数据库作为在线系统,提供实时低延时图查询服务,微信也亟待解决这样的问题。这两者场景具有一定的差异,普遍认为,后者可以涵盖前者的部分需求,但往往会牺牲易用性。WeGraphDB属于后者,致力于提供高可靠低延时在线服务,同时尽力提供图分析能力。
项目中采用的关系型数据库是mysql,那么关系型数据库有哪些优劣势,我们可以参考下面的分析: 关系型数据库的优点: 1.基于ACID,支持事务,适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询,处理复杂业务逻辑,比如:报表 3.使用方便,通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
AnalyticDB,是阿里云推出的一款数据库产品,主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”,是因为其兼容MySQL生态,可以像MySQL一样去使用,非常简洁方便。不久前,其还推出单机版规格,颇为惊艳,可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的,"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事,特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL,在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
在使用接口方面,Doris 采用 MySQL 协议,高度兼容 MySQL 语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris,并支持与 BI 工具的无缝对接。
目前大数据存储有两种方案可供选择:行存储(Row-Based)和列存储(Column-Based)。业界对两种存储方案有很多争持,集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据,且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看,关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求,基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中,Hadoop的HBase采用列存储,MongoDB是文档型的行存储,Lexst是二进制型的行存储。
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MPP架构的列式存储数据库(DBMS:Database Management System),能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse。
数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面:
1. 爱可生目前是否已经对 ClickHouse 研发特有产品? 2. 如何看待 ClickHouse 的未来趋势? 3. ClickHouse 作为列式存储 DB,它有哪些优势和适用场景? 4. 对于 CH 的架构的一些指导意见。 5. MySQL 如何有效、快速将差异数据同步 ClickHouse 来使用?
本文参见:https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277
这家公司的真名就叫做“三藏”,和我的名字“悟空”很契合,唐三藏给悟空面试,合情合理,还带有一丝趣味,所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂,技术负责人面的我,欲知面试结果,文末揭晓。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
TiFlash是TiDB生态组件之一,专门解决OLAP场景。借助ClickHouse实现高效的列式计算。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
之前我们讲过架构设计的一些原则,和架构设计的方法论,今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
目录: 一、关系型数据库 (一)常用关系型数据库: 二、非关系型数据库 (一)常用非关系型数据库: (二)分类: 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 (一)常用关系型数据库: MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 (一)常用非关系型数据库: CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎,专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池,另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西,本文介绍后一种Druid。
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库,同时也是一个完美的数据库管理系统;因为它允许在运行的时候创建数据库和表,同时加载数据和运行查询,而且无需重新配置和重启服务。
批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具(例如Sqoop)将数据抽取到HDFS中,这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理,也可以直接将数据抽取到Hive数仓中,一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中,然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析,如果涉及到的分析业务非常复杂,可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析,这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等,供后续查询使用。一般在数仓构建中,如果指标存入Hive中,我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据,如果有大量结果数据后期不需要聚合查询,也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
《中国数据库前世今生》——2000年,跨时代的年份,这个10年是革新的10年,是突破的10年,是腾飞的10年。
4月10日,腾讯云学院邀请到了讲师刘迪,进行了一场直播课,课程主题是:云数据库之从青铜到王者。整个直播课精彩纷呈,广受好评。
注意:ClickHouse并非无所不能,查询语句需要不断的调优,可能与查询条件有关,不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
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