CK 分布式表和本地表 ck的表分为两种: 分布式表 一个逻辑上的表, 可以理解为数据库中的视图, 一般查询都查询分布式表. 分布式表引擎会将我们的查询请求路由本地表进行查询, 然后进行汇总最终返回给用户. 本地表: 实际存储数据的表 1. 不写分布式表的原因 分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts, 并转发数据到其它服务器, 会引起服务器间网络流量增加.服务器merge的工作量增加, 导致写入速度变慢, 并且增加了Too many parts的可能性. 数据的一致性问题, 先在分布式

一.CK 分布式表和本地表 (1)CK是一个纯列式存储的数据库,一个列就是硬盘上的一个或多个文件(多个分区有多个文件),关于列式存储这里就不展开了,总之列存对于分析来讲好处更大,因为每个列单独存储,所以每一列数据可以压缩,不仅节省了硬盘,还可以降低磁盘IO. (2)CK是多核并行处理的,为了充分利用CPU资源,多线程和多核必不可少,同时向量化执行也会大幅提高速度. (3)提供SQL查询接口,CK的客户端连接方式分为HTTP和TCP,TCP更加底层和高效,HTTP更容易使用和扩展,一般来说HTTP

集群配置: 192.168.0.106 node3 192.168.0.101 node2 192.168.0.103 node1 zookeeper配置忽略,自行实践! node1配置: <?xml version="1.0"?> <yandex> <logger> <!-- Possible levels: https://github.com/pocoproject/poco/blob/develop/Foundation/include

确定应用程序类型 在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布.这因应用程序类型及其查询模式而异. 大致上有两种应用程序在 Citus 上运行良好.数据建模的第一步是确定哪些应用程序类型更接近您的应用程序. 概览 多租户应用 实时应用 有时 schema 中有几十个或数百个表 表数量少 一次与一个租户(公司/商店)相关的查询 具有聚合的相对简单的分析查询 用于服务 Web 客户端的 OLTP 工作负载 摄取大量几乎不可变的数据 为每个租户分析查询提供服务的 OLAP 工作负载 通

准备工作 这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群. 查看 Citus 集群(kubectl get po -n citus),1 个 Coordinator(协调器) 节点 + 3 个 Worker(工作器) 节点. NAME READY STATUS RESTARTS AGE citus-coordinator-0 2/2 Running 0 3h55m citus-worker-0 2/2 Running 0 22m citus-wo

创建和分布表 要创建分布式表,您需要首先定义表 schema. 为此,您可以使用 CREATE TABLE 语句定义一个表,就像使用常规 PostgreSQL 表一样. CREATE TABLE http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-createtable.html CREATE TABLE github_events ( event_id bigint, event_type text, event_public boolean,

如前几节所述,Citus 是一个扩展,它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行.这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询. Citus 将并行化涉及复杂选择.分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询,以加快查询性能.在高层次上,Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段,将这些查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果(如果需要,对它们进行排序),并将最终结果返回给用户. SELECT h

SQL Server误删表查看 转自:http://blog.51cto.com/aimax/2134572   SQL Server 完全恢复模式 下恢复误删除的表,进行 精准 恢复 1.  找出被删除的表名(无schema,需要从日志中分析进行提取,后续完善).object_id.表所在数据库.删除人.删除时间等 declare @database_name varchar(200),@type varchar(2),@pass_hours int, select @database_nam

sqlite3 数据库表查看步骤 1 sqlite3 local.db2 .mode column3 .headers on4 .tables5 select * from tablename6 ;(执行完语句必须执行;号才能查看出表中数据)

# 使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\D

查看被锁的表: select l.session_id,o.owner,o.object_name from v$locked_object l,dba_objects o where l.object_id=o.object_id; 查看被锁表的serial: select t2.username,t2.sid,t2.serial#,t2.logon_time from v$locked_object t1,v$session t2 where t1.session_id=t2.sid ord

sp_lock--查询哪个进程锁表了,spid:进程ID,ObjId:对象ID EXEC sp_executesql N'KILL [spid]'--杀进程 select object_name([ObjId])--查询哪张表被锁,找到其中的objId不为0的那个 -- 使用sql语句进行查看 ,锁定的表名 select request_session_id spid,OBJECT_NAME(resource_associated_entity_id) tableNamefrom sys.dm_

PostgreSQL数据库的配置参数都在postgresql.conf文件中,此文件的目录为数据库的数据目录($PGDATA).这些参数有些是直接修改就可以生效,有些需要重启数据库才能生效,而有些根本就不能修改.PG数据库把这些参数分为以下几类: internal:这类参数为只读参数.有的是postgres程序写死的,有些是在安装数据库时intdb时设置好的. postmaster:这类参数需要重启数据库才能生效. sighup:不需要重启数据库,但要向postmaster进程发送sighup信

[应用场景] 由于一些未可知的原因,导致原表不可用,也不能恢复.通过手动迁移的方法来恢复业务 [解决办法] 新建一张 copy 表,把原表的 data 目录复制到新表的data 目录,并 attach 上去,然后删除旧表,把新表重命名为旧表.来恢复业务 比如说原表为 default.a ,具体步骤如下: 根据 a 表 memtadata 文件 /data/clickhouse/clickhouse-server/metadata/default/a.sql 文件新建一张跟 a 表表结构完全一致的

information_schema.INNODB_TRX    一般锁表后查询这个表  把相关的事务执行线程kill就可以了,可以分析sql语句执行场景 ​ INNODB_LOCKS​ PROCESSLIST  线程表 ​

gci "hklm:\SOFTWARE\Microsoft\NET Framework Setup\NDP" | % {(Get-ItemProperty registry::$_).PSChildName} gci "registry::HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\NET Framework Setup\NDP"| % {Get-ItemProperty registry::$_} |Select @{Name=&q

1. 概述 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System),简称CK. ClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统,允许在运行时创建表和数据库,加载数据和运行查询,而无需重新配置和重新启动服务器,支持线性扩展,简单方便,高可靠性,容错. ClickHouse官方文档:https://clickhouse.yandex/docs/en/ 2. 

在 确定分布策略 中,我们讨论了在多租户用例中使用 Citus 所需的与框架无关的数据库更改. 在这里,我们专门研究如何借助 django-multitenant 库将多租户 Django 应 用程序迁移到 Citus 存储后端. Django https://www.djangoproject.com/ 确定分布策略 http://citus.hacker-linner.com/develop/migration_mt_schema.html#mt-schema-migration djang

导读: 今天和大家分享京东零售OLAP平台的建设和场景的实践,主要包括四大部分: 管控面建设 优化技巧 典型业务 大促备战 -- 01 管控面建设 1. 管控面介绍 管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障.快速部署小时交付的能力,尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎,管控面就显示得尤其重要. 2. 架构设计 管控面的整体架构设计如上图所示,从开始请求.域名解析和分流规则,到达后端服务adminServer,adminServer有一层校验层,校验完成后会向队列

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升