如前所述，按照报表工具的类型，数据源类型我们做如下分类：（1）从数据库类型上看，数据源类型我们可以分为关系型数据和非关系数据，简单来说就是SQL语句支持的数据源和非SQL语句支持的数据源，支持SQL的数据源一般都可以转化为数据集...行列视报表软件的数据源则更倾向于基于生产过程数据的实时数据库，界面设计采用类似web端Excel式的单元格模式，数据来源、数据计算、单元格处理、报表级数据分析都是采用单元格中函数的形式实现。...、oracle、SQLserver、华为GaussDB、达梦数据库、金仓数据库等，采用最基本的SQL查询语句，且一般都是在某些参数下某个字段的统计结果；ü 其他报表页面中的数据（内部数据源引用）。...注：行列视的数据源虽然与帆软报表的数据源类似，但取数方式上却相差非常大，帆软报表以SQL为主，获取数据集，按照字段与界面元素关联，而行列视的界面设计、数据操作全部在单元格中完成，以单元格为目标，以数据库中的数据为原始基础数据...如果由于模板调整，需要报表重新执行取数行为，只需要在报表界面上执行“重算”功能，则该报表就类似第一次打开时的情景，重新调度和缓存。
Doris原理篇一、Doris 特点1、支持标准SQL接口在使用接口方面，Doris 采用 MySQL 协议，高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。...9、采用CBO和RBO 查询优化器数据库SQL语句执行流程如下：在SQL优化器中最重要的一个组件是查询优化器（Query Optimization），在海量数据分析中一条SQL生成的执行计划搜索空间非常庞大...CBO依赖数据库对象的统计信息，这些信息包括：SQL执行路径的I/O，网络开销、CPU使用情况等，目前各大数据库和大数据的计算引擎都倾向于使用CBO，或者 两者结合（可以基于两者选择最优的执行计划，提高效率...如果说用户对可用性要求不高，而对资源的消耗比较敏感的话，我们可以在建表的时候选择建两副本或者一副本。
所以在整个运维过程中，如果集群数据规模超过 TB 级别，建议采用具有 SSD 盘的设备。 2. ...因此，通常会把物化视图配合聚合引擎使用，比如在创建物化视图时，我们选择了聚合引擎。当创建完成后，可以在视图中查询数据已经计算完成的数据。...在 ClickHouse 提供的聚合函数中，有一种是 groupBitmap 函数，它可以提供一个位图，我们要做的就是将数据聚合到这个位图中。...整个使用门槛非常低，支持 SQL ，虽然它的 SQL 有些特别，但是很容易理解，数据分析人员或者是没有特别多的开发背景，学习成本很低。...查询数据最终会落到关联的目标表上。在这个上下文中，物化视相当于传统数据库中的触发器。 Q：在数据量上30亿的情况下，一般选择什么规格的机器比较好？ A: 选择机器类型，要综合你的查询情况。
Yugabyte 的查询层支持同时 SQL 和 CQL 两种 API，其中 CQL 是兼容 Cassandra 的一种方言语法，对应于文档数据库的存储模型；而 SQL API 是直接基于 PostgresQL...时间戳 时间戳是分布式事务的关键选型之一。Yugabyte 和 Cockroach 一样选择的是 Hybrid Logical Clock (HLC)。...因为事务状态表很特殊，不是按照 hash key 分片的，所以需要在这里记录一下它的位置。...时间戳 时间戳是分布式事务的关键选型之一。Yugabyte 和 Cockroach 一样选择的是 Hybrid Logical Clock (HLC)。...因为事务状态表很特殊，不是按照 hash key 分片的，所以需要在这里记录一下它的位置。
Replication：每⼀个分区都有多个Replication（副本），副本的作⽤是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择⼀个备胎（Follower）上位，成为Leader。...控制器节点⾸先确保ISR列表是最新的，即只包含那些与旧Leader副本保持同步的Follower副本。 选择新leader。控制器节点从ISR列表中选择⼀个新的Leader副本。...优先级上，⼀般会选择第⼀个进⼊ISR列表的副本作为新Leader。...如果ISR列表为空，Kafka可能会选择⼀个⾮同步副本（⾮ISR列表中的副本）作为Leader，但这会带来数据⼀致性⻛险，因为该副本可能没有最新的数据。通知其他副本和客户端。...为了避免消息重复消费，需要在消息的生产者、消息队列本身和消费者等多个层面采取措施。
上图中，如果现在有一条sql语句 select * from user where id = 40，如果没有索引的条件下，我们要找到这条记录，我们就需要在数据中进行全表扫描，匹配id = 13的数据。...在B+Tree中，叶子节点不会去保存子节点的引用。 B+Tree叶子节点是顺序排列的，并且相邻的节点具有顺序引用的关系，如上图中叶子节点之间有指针相连接。 MySQL为什么最终要去选择B+Tree？...离散型越高，选择型越好。 如下表中各个字段，明显能看出Id的选择性比gender更高。...联合索引列的选择原则 经常用的列优先（最左匹配原则） 离散度高的列优先（离散度高原则） 宽度小的列优先（最少空间原则） 实例分析 下面简单举例平时经常会遇到的问题： 如，平时经常使用的查询sql如下：...当然，这都视具体情况而定，通过select返回所有的字段，通用性会更强，一切有利必有弊。 总结 索引列的数据长度满足业务的情况下能少则少。
img 上图中，如果现在有一条sql语句 select * from user where id = 40，如果没有索引的条件下，我们要找到这条记录，我们就需要在数据中进行全表扫描，匹配id = 13...在B+Tree中，叶子节点不会去保存子节点的引用。 B+Tree叶子节点是顺序排列的，并且相邻的节点具有顺序引用的关系，如上图中叶子节点之间有指针相连接。 MySQL为什么最终要去选择B+Tree？...离散型越高，选择型越好。 如下表中各个字段，明显能看出Id的选择性比gender更高。...联合索引列的选择原则 经常用的列优先（最左匹配原则） 离散度高的列优先（离散度高原则） 宽度小的列优先（最少空间原则） 实例分析 下面简单举例平时经常会遇到的问题： 如，平时经常使用的查询sql如下：...当然，这都视具体情况而定，通过select返回所有的字段，通用性会更强，一切有利必有弊。 总结 索引列的数据长度满足业务的情况下能少则少。
1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...Essential Graph中的节点依旧是全部的关键帧对应的位姿，连接的边包含三种边：Spanning Tree的边、共视图中共视关系强（共视点数量超过100）的边、以及回环时形成的边。...具体来说，先从所有关键帧中选择与当前帧有相同特征点的关键帧集合，之后提取中每一个关键帧的共视帧的集合，之后利用两个集合的关键帧的信息进行相机位姿的跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分：选择候选帧、计算变换...采用bag of words方法进行判断是否是相同的观测场景，论文采用了一个小技巧就是首先判断了当前关键帧与其共视帧的匹配得分，其他关键帧如果低于这个得分不会判定为回环。...衔接区域的局部BA优化：融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化，为避免gauge freedom，固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。
其工作机制如下图： 上图中，如果现在有一条sql语句 select * from user where id = 40，如果没有索引的条件下，我们要找到这条记录，我们就需要在数据中进行全表扫描，匹配...mysql5.5版本之前默认采用的是MyISAM引擎，5.5之后默认采用的是innodb引擎。 在innodb中，辅助索引的格式如下图所示？ 如上图，主键索引的叶子节点保存的是真正的数据。...离散型越高，选择型越好。 如下表中各个字段，明显能看出Id的选择性比gender更高。...需要需要在name索引中找到name对应的Id，然后通过获取的Id在主键索引中查到对应的行。整个过程需要扫描两次索引，一次name，一次id。...当然，这都视具体情况而定，通过select返回所有的字段，通用性会更强，一切有利必有弊。 7 总结 索引列的数据长度满足业务的情况下能少则少。
还原从库的证书 从库已经有了主库私钥的副本，这些副本可以还原出证书 create master key encryption by password='MasterKey123.'...如果仅仅是实现保护数据的目的，那么直接采用 2 副本即可，还省去了集群管理器的配置。...，那么就需要在 Linux 上安装独立的集群管理软件，通常用 Pacemaker....这是配置 Availability Group 中比较重要的一大步，有必要在这一步做一些测试来提早预知，是不是配置得有问题。...cluster_type=external); ALTER AVAILABILITY GROUP [crmag] Grant Create Any Database ; 添加 AG 数据库： 选择性的添加我们要同步的数据库
PSS架构+三成员的config+3个mongos组成.副本集都是设置tag,用于跑批程序到指定从节点计算数据，降低对主库的影响.其中一个副本集的当前配置如下: shard2:PRIMARY> rs.config...执行时间来看，正常执行100ms左右，变成24s，还有更慢的SQL,甚至超过几分钟的。...，包括cpu都是相对稳定 并发--从监控来，17点到17.30出现连接翻倍的情况，这个可能会影响备库拉取oplog性能 写关注--应用采用默认策略，写入主库ack即可，所以这个不存在问题 备注:因为集群分片集合都是基于...因为双11当天有限流，下午开始取消限流，可能导致数据库一瞬间波动造成的延迟(出现偶发的情况) SQL执行为什么会等待锁，被阻塞 因为我们的聚合SQL对时效不是非常敏感，因为是多线程执行聚合，每一个线程按照部门等条件聚合的...，根本没有切换到其他数据源，是否切换数据源(存在一些判断条件)，如果主备都满足候选同步源时，此时选择的备库作为同步源，其中有一个参数maxSyncSourceLagSecs来触发再次选择同步源，这个值是
注：在前面八种组合下，也就是RC，RR隔离级别下，SQL1：select操作均不加锁，采用的是快照读，因此在下面的讨论中就忽略了，主要讨论SQL2：delete操作的加锁。...结论：id是主键时，此SQL只需要在id=10这条记录上加X锁即可。 组合二：id唯一索引+RC 这个组合，id不是主键，而是一个Unique的二级索引键值。...而这里，再来看一个稍微复杂点的SQL，用于说明MySQL加锁的另外一个逻辑。SQL用例如下： ? 如图中的SQL，会加什么锁？...从图中可以看出，在Repeatable Read隔离级别下，由Index Key所确定的范围，被加上了GAP锁；Index Filter锁给定的条件 (userid = ‘hdc’)何时过滤，视MySQL...若不支持ICP，不满足Index Filter的记录，也需要加上记录X锁，若支持ICP，则不满足Index Filter的记录，无需加记录X锁 (图中，用红色箭头标出的X锁，是否要加，视是否支持ICP而定
目录 介绍 作用 视图的创建 修改视图 更新视图 其他操作 练习 介绍 视图（view）是一个虚拟表，非真实存在，其本质是根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命 名，用户使用时只需使用视图名称即可获取结果集...数据库中只存放 了视图的定义，而并没有存放视图中的数据。这些数据存放在原来的表中。 使用视图查询数据 时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。因此，视图中的数据是依赖于原来的表中的数据 的。...安全原因，如果一张表中有很多数据，很多信息不希望让所有人看到，此时可以使用视图视，如： 社会保险基金表，可以用视图只显示姓名，地址，而不显示社会保险号和工资数等，可以对不同的 用户，设定不同的视图。...当基本表的某些字段发生改变时，可以通过修改视 图来保持视图和基本表之间一致。MySQL中通过CREATE OR REPLACE VIEW语句和ALTER VIEW语句来修改视图。...ALL 位于选择列表中的子查询 JOIN FROM子句中的不可更新视图 WHERE子句中的子查询，引用FROM子句中的表。
具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。...在任意一个城市的机房出现故障时，都能够实现容灾切换。 以上过程中，如果机房5不选择部署全量副本，只是参与投票的日志副本，那么建设周期会较短，可以直接在城市2建设全量副本，完成后立即进行机房5的配置。...应用耗时分析与优化 “三地五中心”带来的事务耗时增加了跨城耗时部分，会对业务全链路耗时、热点行、批处理产生影响，需要在架构升级前进行耗时分析，在升级后进行耗时的监控与验证。...基于分布式的trace中间件，使用实时计算对链路上的应用日志、数据库日志进行解析，分析出业务链路的不同场景中的库依赖、SQL模板、SQL执行顺序与次数。...然后按照“三地五中心”建设的库关联、应用部署城市，分析会增加耗时的SQL，从而计算出整体链路的耗时增加。根据评估结果进行耗时的优化，可考虑的方向有：缓存、应用部署、SQL的优化，以及异步化改造等。
PSS架构+三成员的config+3个mongos组成.副本集都是设置tag,用于跑批程序到指定从节点计算数据，降低对主库的影响.其中一个副本集的当前配置如下: shard2:PRIMARY> rs.config...执行时间来看，正常执行100ms左右，变成24s，还有更慢的SQL,甚至超过几分钟的。...，包括cpu都是相对稳定 并发--从监控来，17点到17.30出现连接翻倍的情况，这个可能会影响备库拉取oplog性能 写关注--应用采用默认策略，写入主库ack即可，所以这个不存在问题 备注:因为集群分片集合都是基于...因为双11当天有限流，下午开始取消限流，可能导致数据库一瞬间波动造成的延迟(出现偶发的情况) 【SQL执行为什么会等待锁，被阻塞】 因为我们的聚合SQL对时效不是非常敏感，因为是多线程执行聚合，每一个线程按照部门等条件聚合的...，根本没有切换到其他数据源，是否切换数据源(存在一些判断条件)，如果主备都满足候选同步源时，此时选择的备库作为同步源，其中有一个参数maxSyncSourceLagSecs来触发再次选择同步源，这个值是
通过在集群中的各个节点上使用分布式数据存储替换可互换的无状态副本，有状态工作负载可以安全地运行。...这意味着要在预先为您做更多工作加上持续维护或增加支出和复杂性（以及持续维护）之间做出选择。无论哪种方式，都会增加更多的复杂性。应用程序架构师要做什么？...此外，要在不将容器绑定到特定数据存储的情况下实现这一点，此举会扼杀整个可移植性概念。 答案是，不要复制您的数据——分发它！...使用一个单一的逻辑数据库，它本身是建立在分布式架构上的——也就是分布式 SQL 数据库。 构建在 Kubernetes 之上的分布式 SQL 数据库采用自定义架构来处理有状态的分布式工作负载。...总结 Kubernetes 是一个用于管理容器化工作负载的强大平台，但长期以来它并不是运行有状态工作负载的最佳选择。
KSQL 是 Apache Kafka 的数据流 SQL 引擎，它使用 SQL 语句替代编写大量代码去实现流处理任务，而Kafka Streams是Kafka中专门处理流数据的 KSQL 基于 Kafka...，RabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。...，Kafka Streaming是个不错的选择。...，那么一个主题的分区副本是需要在不同的Broker上的，而且对应副本分区是保持数据同步的。...发生这个情况的时候Kafka会自动选择一个同步副本（在上图中只有一个副本）并使它成为领导者(Leader)。现在，当broker 2重新上线时，broker 2中分区1可以再次尝试成为Leader。
Sql 语法支持 2.x，5.x，6.x 都可以安装 Elasticsearch-sql 插件，使用熟悉的SQL语法查询 Elasticsearch。...6.3.0 以后内置支持 SQL 模块，这个 SQL 模块是属于 X-Pack 的一部分。...4|0可视化 web 界面 由于 Elasticsearch 的交互方式是 Rest 形式的，这种不是很直观方便，我们先安装图视化界面，方便我们操作。...您使用Kibana搜索，查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互。您可以轻松地执行高级数据分析，并在各种图表，表格和地图中可视化您的数据。 ?...你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分: 「索引」含义的区分 索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库
Sql 语法支持 2.x，5.x，6.x 都可以安装 Elasticsearch-sql 插件，使用熟悉的SQL语法查询 Elasticsearch。...6.3.0 以后内置支持 SQL 模块，这个 SQL 模块是属于 X-Pack 的一部分。...可视化 web 界面# 由于 Elasticsearch 的交互方式是 Rest 形式的，这种不是很直观方便，我们先安装图视化界面，方便我们操作。...您使用Kibana搜索，查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互。您可以轻松地执行高级数据分析，并在各种图表，表格和地图中可视化您的数据。...而且你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分: 「索引」含义的区分 索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库
在图中PD是单独安装的，如果和TiDB安装在一起呢，是不是和Oracle RAC更接近？ 3. TiKV中提到Region的概念，它和Oracle ASM AU的概率也比较接近。 4....不过Oracle AU的缺省大小是1M，显然不太适应时代的发展。 5. 图中右边部分被忽略，Oracle不需要额外组件支持OLAP。 Oceanbase Oceanbase组件概念： ?...记录并监控 SQL 执行信息，分析 SQL 执行效率，记录并监控用户接入信息，进行安全性鉴权，阻断风险操作； 4....从图中可以看到类似于GaussDB的数据节点主从关系的架构，但TDSQL采用了自研的MySQL协议的异步多线程强同步复制方案（Multi-thread Asynchronous Replication...上图不包含数据节点的备份，其高可靠环境中推荐对EP采用交叉守护的方式。比较接近GaussDB和TDSQL。 从手册中可以看到节点扩展比较复杂，针对不同表类型和表进行专门的sql进行重分发。
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