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Databend join reorder 策略

作者:王旭东 Databend 研发工程师 https://github.com/xudong963 join order 的重要性 Join order 是指在执行SQL查询时,决定多个表进行 join 的顺序。它是数据库查询优化的一个重要方面,对查询性能和效率有着重要的影响, 不同的 join order 对性能可能有数量级的影响。 优化器优化 join order 的核心流程 join plan 枚举 根据统计信息估算结果的大小 (cardinality estimation) 把 2 中的结果带入到代价模型计算枚举 plan 的 代价 (cost model) 本文中我们只关心第一步 join plan enumeration, 也就是 join reorder 算法。 join reorder 算法 贪心启发式算法 当需要 join 的表都数量过多时(通常超过10个),适合用贪心算法,其优势在于能够较快的找到还不错的 join order. 核心思想:从一张表拓展到 N 张表,每次选出使当前代价最小的一张表,加入到 join tree中,构建出 left-deep tree....

GreptimeDB v0.4 重大更新 — 新版引擎 Mito2 专为时序数据而生

引言 从去年 11 月 GreptimeDB 首次上线开源以来,Greptime 团队经过一轮又一轮的持续迭代,从 v0.1 的初步架构完成,到 v0.2 兼容了 PromQL 的单机版本,再到 v0.3 增加了分布式的能力。 v0.3 功能层面已经相对稳定,包括了单机版,分布式,PromQL 兼容性以及对不同接入协议的支持,很多用户开始尝试,我们也收到了大量的反馈和建议,同时,我们也在 GreptimeCloud 项目里面吃自己狗粮,底层完全依托于 v0.3,不断地把需求回吐给 DB 团队。 其中呼声最大的便是查询性能问题,坦率的讲,v0.3 版本虽然功能稳定,写入性能也满足需求,但在查询性能上依然有很大的提升空间,还不足以应对大规模的数据查询分析。v0.4 为了解决这个问题,对存储查询引擎 Mito 做了一次重大升级,几乎是重写了一遍,而围绕引擎相关的组件也随之重构,最后通过 TSBS 测试套件实测提升了平均有 6 倍,具体可以参考文末的测试报告(PS: 可能熟悉车的朋友会觉得 Mito 比较眼熟,没错,是来自于 Alfa Romeo MiTo,谁让公司有三位 Alfa Romeo...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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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。

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