ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上,基于云原生架构重构设计,并新增和优化了大量功能.在字节内部,ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域,最大的一个集群规模大于2400节点,管理的总数据量超过700PB.本分享将介绍ByteHouse云原生版的整体架构,并重点介绍ByteHouse在查询上的优化(如优化器.MPP执行模式.调度优化等)和对MySQL生态的完善(基于社区MaterializedMySQL功能),最后结合实际…

摘要:GaussDB(DWS) ROLLUP,CUBE,GROUPING SETS等OLAP函数的原理解析. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) OLAP函数浅析>,作者: DWS_Jack_2. 在一些报表场景中,经常会对数据做分组统计(group by),例如对一级部门下辖的二级部门员工数进行统计: create table emp( id int, --工号 name text, --员工名 dep_1 text, --一级部门 dep_2 text --二级部门 ); ga…

[点击了解更多大数据知识] 市场的变幻,政策的完善,技术的革新--种种因素让我们面对太多的挑战,这仍需我们不断探索.克服. 今年,网易数帆将持续推出新栏目「金融专家说」「技术专家说」「产品专家说」等,聚集数帆及合作伙伴的数字化转型专家天团,聚焦大数据.云原生.人工智能等科创领域,带来深度技术解读及其在各行业落地应用等一系列知识分享,为企业数字化转型成功提供有价值的参考. 今天由网易数帆大数据离线技术专家尤夕多带来能帮助标准化企业级离线数仓优化存储,提高性能,且已在网易内部实践验证过的成熟技术方案…

一.数仓分层概念 1.为什么要分层 ODS:原始数据层 DWD层:明细数据层 DWS:服务数据层 ADS:数据应用层 2.数仓分层 3.数据集市与数据仓库概念 4.数仓命名规范 ODS层命名为odsDWD层命名为dwdDWS层命名为dwsADS层命名为ads临时表数据库命名为xxx_tmp备份数据数据库命名为xxx_bak 二.数仓环境搭建 1.Hive&MySQL安装 修改hive-site.xml,关闭元数据检查 设置元数据备份:每日零点之后备份到其它服务器两个 2.Hive运行引擎Tez…

1.即席查询 一.Presto 大数据量.秒级.多数据源的查询引擎[支持各种数据源work的内存级查询] 由coordinator和多个work构成,work对应不同数据源Catalog 特点:基于内存运算,无需map reduce,但连查表可能会产生大量临时数据 安装:server.client.可视化client 优化:列式.Snappy压缩.SQL优化 二.Druid 适用于:按照时间作为索引分片.单表的实时查询与存储系统[按时间和不同维度对各种指标聚合,segment存] 包含:时间列.…

MySQL 5.7 ref ——13.2.10.10优化子查询 十.子查询的优化 开发正在进行中,因此从长远来看,没有什么优化建议是可靠的.以下列表提供了一些您可能想要使用的有趣技巧.See also Section 8.2.2, “Optimizing Subqueries, Derived Tables, and View References”. 10.1 优化子查询中行的数量或顺序 SELECT * FROM t1 WHERE t1.column1 IN (SELECT column1…

企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性.生态.解耦程度.性能. 安全这几个纬度思考.本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队 前言 Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念.Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在…

mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时…

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后…