首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://my.oschina.net/flydean/blog/5010536

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

ClickHouse性能优化?试试物化视图

一、前言 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS);目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能。 二、概念 数据库中的 视图(View) 指的是通过一张或多张表查询出来的 逻辑表 ,本身只是一段 SQL 的封装并 不存储数据。 而 物化视图(Materialized View) 与普通视图不同的地方在于它是一个查询结果的数据库对象(持久化存储),非常趋近于表;物化视图是数据库中的预计算逻辑+显式缓存,典型的空间换时间思路,所以用得好的话,它可以避免对基础表的频繁查询并复用结果,从而显著提升查询的性能。 在传统关系型数据库中,Oracle、PostgreSQL、SQL Server等都支持物化视图,而作为MPP数据库的ClickHouse也支持该特性。 三、ClickHouse物化视图 ClickHouse中的物化视图可以挂接在任意引擎的基础表上,而且会自动更新数据,它可以借助 MergeTree 家族引擎(Su...

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

一、前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库。如下图,独立的拆分出订单库和用户库。 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分。 上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不进行处理,mysql单表数据太大,会导致性能变慢。使用方案可以参考数据进行水平拆分。把4000万数据拆分4张表或者更多。当然也可以分库,再分表;把压力从数据库层级分开。 二、分库分表方案 分库分表方案中有常用的方案,hash取模和range范围方案;分库分表方案最主要就是路由算法,把路由的key按照指定的算法进行路由存放。下边来介绍一下两个方案的特点。 1、hash取模方案 在我们设计系统之前,可以先预估一下大概这几年的订单量,如:4000万。每张表我们可以容纳1000万,也我们可以设计4张表进行存储。 那具体如何路由存储的呢?hash的方案就是对指定的路由key(如:id)对分表总数进行取模,上图中,id=12的订单,对4进行...

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
优质分享App

优质分享App

近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

用户登录
用户注册