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GaussDB(DWS) NOT IN优化技术解密:排他分析场景400倍性能提升

摘要:本文针对8.1.2版本中的NOT IN场景的Mixed-HashJoin新技术进行介绍。该技术在GaussDB(DWS)与招商银行的联创项目中落地,为招商银行的批量作业带来了总体15%的性能提升。 本文分享自华为云社区《排他分析场景400倍性能提升-GaussDB(DWS) 独家NOT IN优化技术解密【这次高斯不是数学家】》,作者:两杯咖啡。 本文针对8.1.2版本中的NOT IN场景的Mixed-HashJoin新技术进行介绍。该技术在GaussDB(DWS)与招商银行的联创项目中落地,为招商银行的批量作业带来了总体15%的性能提升。同时,该文件也同时介绍了NOT IN的使用场景和在GaussDB(DWS)中的调优手段,希望各位读者试用该技术。 对于金融类客户业务来说,经常会出现类似基于某些条件排他的查找,例如:基于客户ID、客户ID和业务ID的组合,查找不在某个特征范围内的用户集合等等。此类查询特定记录的使用场景,可以使用NOT IN的语法来实现。NOT IN场景在分析型数据库中被广泛使用,例如:GaussDB(DWS)的大客户:工商银行、招商银行、光大银行在业务场景中都有...

干货 | 难对齐、难保障、难管理?一文了解字节跳动如何解决数据SLA治理难题

基于字节跳动分布式治理的理念,数据平台数据治理团队自研了SLA保障平台,目前已在字节内部得到广泛使用,并支持了绝大部分数据团队的SLA治理需求,每天保障的SLA链路数量过千,解决了数据SLA难对齐、难保障、难管理的问题。 背景介绍 SLA(Service Level Agreement):服务级别协议,对互联网公司来说是网站服务可用性的保证。数据SLA,即数据可用性保证,一般以数据产出时间作为SLA。 在海量数据任务开发场景中,因业务多样化、数据量大、数据任务复杂等问题,导致数据任务链路依赖复杂、链路长、跨团队节点依赖多,因此,在实际开发运维过程中,任务负责人为保证自身数据准时产出,会遇到如下困难: 沟通成本高:任务负责人尝试与上游任务负责人约定SLA,但由于上游任务数多(可至上千个),且跨越多个团队,沟通成本非常高 权责不清晰:由于链路复杂,如何制定SLA?谁来负责保障SLA? 运维压力大:无法及时发现上游任务延迟,导致下游任务负责人承担绝大部分运维压力,且运维效果较差,往往发现延迟已经错过了补救的时间。 为解决上述问题,字节跳动数据平台通过自研的SLA保障平台,规范并推进各业务团队...

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