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分布式系统中自适应统计信息收集策略

开务数据库(原:云溪数据库)始终坚持在产学研合作领域的创新发展,通过建立校企联合实验室,针对国家和行业的重大需求,致力于攻克数据库技术难题。 如果你对数据库核心技术、前沿科学研究等感兴趣,并希望可以扎根于数据库领域,那诚邀大家关注“Paper Reading”文章专栏。 我们会邀请全球顶尖的数据库专家,深入浅出地带领大家走进学术世界,学习理论,创新实践! 论文题目>> An Adaptive Strategy for Statistics Collecting in Distributed Database(该论文被收录于 Front.Comput.SCI) 论文地址>> https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-019-9107-z 01.导入语 在数据库系中,统计信息对于查询优化至关重要,错误的统计信息将严重影响到查询优化的质量。由于统计信息存在缺失、过时或不充分的情况,优化器经常会选择次优的执行计划,但如今已有很多策略能够保证统计信息的正确性。 然而在分布式系统下,我们不能忽略统计信息收集时的效率问题...

得物基于 StarRocks 的 OLAP 需求实践

1. 什么是 StarRocks 新一代极速全场景MPP数据库,可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析; 架构简洁,采用了全面向量化引擎,并配备全新设计的 CBO 优化器,查询速度(尤其是多表关联查询); 很好地支持实时数据分析,并能实现对实时更新数据的高效查询, 还支持现代化物化视图,以进一步加速查询; 用户可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型; 兼容 MySQL 协议,支持标准 SQL 语法,易于对接使用,全系统无外部依赖,高可用,易于运维管理。 2. 系统架构 核心进程:FE(Frontend)、BE(Backend)。 注:所有节点都是有状态的。 FE(Frontend)负责管理元数据,管理客户端连接,进行查询规划、查询调度等工作。 Follower Leader:Follower会通过类Paxos的BDBJE协议选主出一个Leader,所有事务的提交都是由Leader发起,并完成; Follower:提高查询并发,同时参与投票,参与选主操作。 Observer:不参与选主操作,只会异步同步并且回...

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