火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

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MySQL在大数据、高并发场景下的SQL语句优化和"最佳实践"

本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据”和相对“高并发”场景的一些应对策略,部分措施并没有经过严格的对比测试和原理分析,如有错漏欢迎各种批评指教.减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描.影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发…

高性能场景下，HashMap的优化使用建议

1. HashMap 在JDK 7 与 JDK8 下的差别顺便理一下HashMap.get(Object key)的几个关键步骤,作为后面讨论的基础. 1.1 获取key的HashCode并二次加工因为对原Key的hashCode质量没信心,怕会存在大量冲突,HashMap进行了二次加工. JDK7的做法: h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);…

一种特殊场景下的HASH JOIN的优化为NEST LOOP.

应用场景: 有如下的SQL: select t.*, t1.ownerfrom t, t1where t.id=t1.id; 表t ,t1的数据量比较大,比如200W行.但是两张表能关联的行数却很少,比如不到50条. T1表的行比较宽,且在id列上有单列索引. 这里限制t1的索引为单列索引是为了让访问t1表数据的时候要通过rowid回表.因为在实际应用中,我们通常会需要t1表的几个列,但是不可能对它们全都索引. 此时可以优化为下面的SQL. select /*+ use_nl(t1, t) or…

域控场景下windows安全日志的分析--审计认证行为和命令的历史记录

https://www.cnblogs.com/KevinGeorge/p/8563458.html 一.域控windows安全日志基本操作 1.打开powershell或者cmd 1 #gpedit.msc 打开配置: 关于账户安全性的策略配置在账户配置哪里 2.打开控制面板->系统与安全->事件查看器->windows日志->安全: 希望这里配置的时间足够长久,以便于查看日志选择筛选器,筛选这一条: 来查看这个是很常用的一个,当然审核成功也很有用,那是你知道那个时间确定被入侵…

硬核测试：Pulsar 与 Kafka 在金融场景下的性能分析

背景 Apache Pulsar 是下一代分布式消息流平台,采用计算存储分层架构,具备多租户.高一致.高性能.百万 topic.数据平滑迁移等诸多优势.越来越多的企业正在使用 Pulsar 或者尝试将 Pulsar 应用到生产环境中. 腾讯把 Pulsar 作为计费系统的消息总线来支撑千亿级在线交易.腾讯计费体量庞大,要解决的核心问题就是必须确保钱货一致.首先,保证每一笔支付交易不出现错账,做到高一致.高可靠.其次,保证计费承载的所有业务 7*24 可用,做到高可用.高性能.计费消息总线必须具备…

从 ClickHouse 到 ByteHouse：实时数据分析场景下的优化实践

本文来自火山引擎公众号,原文发布于2021-09-06. 近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务. 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点.综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 Clic…