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会导致业务压力集中在单节点，造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。 HBase服务增加了MetricController实例，开启热点检测能力，能够监控每个RegionServer节点的请求流量，通过聚合分析，识别出请求偏高的节点和Region，有助于快速发现热点问题；并提供
cloudtable：表的名称 row1：主键 cf：a：自定义的列 value1：插入的值 扫描记录。 执行“scan”命令扫描表，扫描时需要指定表的名称，即可以全表扫描，也可以指定范围扫描。 hbase(main):001:0> scan 'cloudtable' ROW
KEY，DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。 Aggregate模型。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的
那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小
ALTER TABLE修改表结构 本章节主要介绍ClickHouse修改表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 ALTER TABLE [database_name].name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY
删除表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的deleteTable方法来删除表。 代码样例 public void dropTable() { LOG.info("Entering dropTable."); Admin
删除表 功能介绍 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的deleteTable方法来删除表。 代码样例 public void dropTable() { LOG.info("Entering dropTable."); Admin
创建表 功能介绍 如下示例中通过on cluster语句在集群的所有Server节点创建分布式表和本地表。 createSql为本地表，createDisSql为基于本地表的分布式表。 样例代码 private void createTable(String databaseName
修改表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的modifyTable方法修改表信息。 代码样例 public void testModifyTable() { LOG.info("Entering testModifyTable
ClickHouse冷热分离命令简介 此章节主要介绍CloudTable ClickHouse冷热分离命令的使用，ClickHouse集群基本命令使用请参见Clickhouse命令简介。 创建冷热分离数据表。 CREATE TABLE hot_cold_table ( `f1` String
在查询客户所有记录等信息的范围查询中，CloudTable可以扫描热存储和冷存储中的数据。查询结果将根据数据行按写入表时的时间戳降序返回。在大多数情况下，热数据出现在冷数据之前。如果在范围查询中没有配置HOT_ONLY参数，CloudTable将会扫描热存储和冷存储中的数据，查询响应时间将会增加。
修改表 功能介绍 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的modifyTable方法修改表信息。 代码样例 取消冷热时间线。 public void testModifyTable() { LOG.info("Entering testModifyTable
删除表 功能介绍 删除在创建表中创建的副本表和分布式表。 语句1：使用drop table将集群中的本地表删除。 语句2：使用drop table将集群中的分布式表删除。 样例代码 private void dropTable(String databaseName, String
全局二级索引限制与约束 使用场景限制 GSI不支持与HIndex（LSI）同时使用，即不支持在同一个数据表上同时创建本地索引与全局索引。 索引表不支持容灾。 不支持直接对索引表执行DISABLE、DROP、MODIFY和TRUNCATE操作。 索引DDL操作支持修改索引状态、删除
ClickHouse表引擎概述 背景介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置。 支持哪些查询方式。 能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distribu
等待时间超过该值，那么查询会被拒绝，时间单位为毫秒。 开启内存软隔离 开启、关闭 租户是否可以超量占用内存资源。 如果关闭内存软隔离，系统检测到租户内存使用超出限制后，将立即取消租户组内内存占用最大的若干个任务。 如果开启内存软隔离，若该系统有空闲内存资源时，则该租户在超出内存的
样例代码 此章节主要介绍CloudTable ClickHouse冷热分离的使用命令，以及冷数据如何自动存储到obs桶中。 样例代码 创建ClickHouse冷热分离表test_table。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table ( `timestamp`
也就是说，在count( * ) 查询中，Doris必须扫描所有的AGGREGATE KEY列（这里就是user_id 和 date），并且聚合后，才能得到语意正确的结果。当聚合列非常多时，count( * )查询需要扫描大量的数据。 因此，当业务上有频繁的count( * )查
询吞吐之间的均衡，考虑数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率，考虑查询吞吐是为了利用查询SQL的分桶剪裁优化避免全桶扫描提升查询性能，所以优先考虑哪些数据较为均匀且常用于查询条件的列适合做分桶列。 【强制】2000kw 以内数据禁止使用动态分区（动态分区会自
经创建的集群增加节点数（节点扩容）或对集群的节点增加磁盘容量（纵向扩容）、规格扩容。 产品优势 性能优异：自带高效的列式存储引擎，减少数据扫描量的同时还实现了超高的数据压缩比例。同时Doris还提供了丰富的索引结构来加速数据读取与过滤，利用分区分桶裁剪功能，Doris可以支持在线
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