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通过典型场景,我们可以快速学习和掌握Doris的开发过程,并且对冷热分离的应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统,test_tbl用于实时用户访问网站的记录,记录数据如下表: 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg op_id
通过典型场景,我们可以快速学习和掌握ClickHouse冷热分离的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统,test_tbl用于实时用户访问网站的记录,记录数据如下表: 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg op_id
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
实时看板(Dashboards)。 面向企业内部分析师和管理者的报表。 面向用户或者客户的高并发报表分析(Customer Facing Analytics)。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表,并发通常要求成千上万的QPS ,查询延时要求亚秒级响应。电商公司在广告报表中使用Doris ,每天写入
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
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
根据需要可选择从模板导入或自定义创建。 如果当前没有告警模板,“选择类型”设置为“自定义创建”,然后根据界面提示配置参数创建自定义告警规则。 如果当前已有告警模板,可以将“选择类型”设置为“从模板导入”或关联模板,从而可以使用告警模板快速创建告警规则。 自定义创建 模板 当告警内容选择“从模板导入”时,该参数有效。
根据需要可选择从模板导入或自定义创建。 如果当前没有告警模板,“选择类型”设置为“自定义创建”,然后根据界面提示配置参数创建自定义告警规则。 如果当前已有告警模板,可以将“选择类型”设置为“从模板导入”或关联模板,从而可以使用告警模板快速创建告警规则。 自定义创建 模板 当告警内容选择“从模板导入”时,该参数有效。
根据需要可选择从模板导入或自定义创建。 如果当前没有告警模板,“选择类型”设置为“自定义创建”,然后根据界面提示配置参数创建自定义告警规则。 如果当前已有告警模板,可以将“选择类型”设置为“从模板导入”或关联模板,从而可以使用告警模板快速创建告警规则。 自定义创建 模板 当告警内容选择“从模板导入”时,该参数有效。
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS1.0/1.1/1.2。详情请参见IBM官方网站的相关说明。 安装和配置Eclipse 用于开发CloudTable应用程序的工具。 网络 确保开发环境或客户端与表格存储服务主机在网络上互通。
、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域,非常适用于商业智能化应用场景,在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中,对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集,导入到云数据仓库ClickHouse中,构建用户特征分析大宽表。利用云Clic
[SAMPLE BY expr] [SETTINGS name=value, ...] 使用示例。 示例数据。 例如:我们要计算用户在某个网站上访问了多少页面以及他们在那里的时间。 在某个时间点,我们用用户活动的状态写下面的行。 表3 示例数据 UserID PageViews Duration
当表的分桶模式被设置为RANDOM时,因为没有分桶列,无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询,对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描,该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。 如果OLAP表的是Random Distribution的数据分布,那么在
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。
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
加计算单元的个数,保证读写性能。集群自适应的实现负载均衡,保证业务不中断,平滑扩容。 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
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
建表时,您可以通过设置合理的分区和分桶,实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集,并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁剪数据扫描量,最大限度地利用集群的并发性能,从而提升查询性能。 父主题: 集群管理功能简介
性能。 【建议】明确数据查询的范围。 增加条件过滤和查询数据周期过滤,缩小数据查询范围。例如查询指定分区,通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量,提升查询性能。例如:700个分区的千列大表,需要查询一个分区中有7000万数据,其他699个分区中无数据,虽然只有一个分区有数
过3G的待导入文件就需要通过调整Broker load的导入参数来实现大文件的导入。 根据当前BE的个数和原始文件的大小修改单个BE的最大扫描量和最大并发数。 修改fe配置项。 max_broker_concurrency=BE个数。 当前导入任务单个BE处理的数据量=原始文件大