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Db层治理:SQL精细化及并发更新数据丢失问题解决最佳实践

原创 得物技术 - 胡志敏 1.背景 1.1 概述 1.1.1 SQL精细化提出背景 目前使用比较广泛的数据库持久层框架有两个,JPA和Mybatis,先来简单比较一下这两种框架。 从选择上来看,和业务场景是有关系的,迭代比较频繁、复杂性较高,配合MYSQL数据库,我们的数据库持久层选用的是Mybatis,Mybatis的一个很重要的特性就是开发可以自己写SQL,或者借助自动生成工具生成SQL,在实际的开发工作中,没有统一的规范,我们习惯于SQL Mapper文件中的通用的或者万能的查询、更新、插入等方法上叠加自己的增删改查操作,随着业务的场景增多,SQL的复杂性也会随着上升,那么在开发完成开发之后,一个可以review的SQL是我们迫切需要的,大家在CR代码的时候,可以很快的发现SQL中可能存在的一些问题,比如慢SQL、是否走到索引、走了哪个索引等。SQL质量的好坏将会影响整体应用的性能以及整体链路的压力,所以对于SQL的精细化管理是很有必要的一项工作。 1.1.2 并发更新导致数据丢失问题 我们的数据库表结构设计的时候,往往会预留一个feature字段,很多的业务增值信息都会存...

基于Impala的高性能数仓建设实践之虚拟数仓

导读: 本文主要介绍网易数帆NDH在Impala上实现的虚拟数仓特性,包括资源分组、水平扩展、混合分组和分时复用等功能,可以灵活配置集群资源、均衡节点负载、提高查询并发,并充分利用节点资源。 对于高性能分析型数仓,除了需要有优秀的执行引擎能够让查询尽快完成外,还需避免因为查询间的相互干扰导致查询性能下降的问题,比如对计算和IO资源的竞争等。上节提到Impala可以通过资源池来进行计算资源的管理。但在使用时发现光有资源池还不够,仍然会出现不同的资源池竞争同一个计算节点上内存资源等问题。 1基本概念 “虚拟数仓”来源于Snowflake的“virtual warehouse”,简称VW。虚拟数仓能够按需进行水平和垂直扩缩容,是一种高效的资源调度方法,是存算分离设计架构下,计算资源弹性伸缩非常好的验证案例。如下图所示,该Snowflake集群有两个虚拟数仓,分别服务于BI和ETL用户。其中BI虚拟数仓为了应对报表查询的高低峰,采用了单元化的水平扩缩容模式,ETL主要关注计算能力,采用了改变虚拟数仓规格的模式。 NDH的Impala组件也具备类似的能力,在开始之前,先结合Impala的实际来...

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