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任意列搜索之 列存储优化

标签 PostgreSQL , 列存储 , shard , 切片 , 大块 , 小块 , sort , 块级索引 , bitmap scan , 索引延迟 , 归整 背景 数据分析系统,决策系统的数据量通常非常庞大,属性(列)非常多,可能涉及到任意列的组合条件查询,筛选结果、聚合结果、多维分析等。 这种场景如何优化能满足实时的响应需求呢? PostgreSQL中有一些技术,可以满足此类场景。 1. 内置bitmapAnd bitmapOr,使用任意字段的索引搜索时,可以快速跳过不满足条件的块,快速的得到组合结果。 实测10亿数据,31个字段任意搜索,约几百毫秒的响应时间。 案例如下: 《多字段,任意组合条件查询(无需建模) - 毫秒级实时圈人 最佳实践》 还有这种方法,要求每个字段都建立索引,对数据写入会有性能影响(特别是与堆存储线性相关性很差的字段

数据库分布式架构巧设计,水平拆分不再难

在阿里云生态日,袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中,他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案,分享了DRDS的架构与实践。 以下内容根据直播视频整理而成。 分布式需求 为什么要做分布式?首先是因为高并发,分布式应用带来更大量的数据库请求;高容量,业务增长,产生大量在线数据,关系型数据库要支持业务就要支持大数据量的存储;资源向上扩展存在天花板,无法做到无限制的纵向扩展;支撑业务高速发展,平滑扩容。 拆分原则 上图是数据库改造的进阶。业务初期,客户量比较少,可能在一个实例上把所有的服务、数据都能存放下来并且支持业务的发展。当客户量和数据量变大时,数据库很容易成为一个瓶颈,怎么去做改造?建议先做服

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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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