区分规则维度有助于： 将维度与业务需求相匹配，并且划分评估的先后顺序； 了解从每一维度的评估中能够/不能够得到什么； 在时间和资源有限的情况下，更好地定义和管理项目计划中的行动顺序。...数据数据质量的提升不是一蹴而就的，在清楚了解评估每一维度所需工作的情况下，选择那些当前较为迫切的检核维度和规则，从易到难、由浅入深的逐步推动数据质量的全面管理与提升。...例如：保单表，理赔表的保单号存在保单主表，同一张表，两个字段之间的关联关系。 存在一致性依赖约束 主要是强调业务的关联性，一个状态发生了则某个值一定会如何。...一般来说数据同步都是基于业务系统的落表技术字段（比如：CREATE_DT），而真是业务发生的时间可能与该字段存在时间间隔。可以通过简单的sql对两个时间比较，判断数据的及时性是否符合需求。 ?...数据可信性约束：描述再数据同步中每日/月增量数据是否符合理论的经验值。 例如：保单数据的每日分区数据较前日一般有 10% 增长，突然数据增长变为200%，这种情况有可能时数据同步出现问题。
维度膨胀指的是在某些业务场景中需要多个分析条件和字段，如果在数据分析模型中选择了很多字段而没有进行剪枝，则会导致 Cube 维度膨胀严重，构建时间变长。...个别用户在查询时没有加 where 条件，或者查询时选择的时间范围较长，这种情况下 BE 节点的 SQL 会把磁盘的负载和 CPU 拉高，导致其他节点的 SQL 查询变慢，甚至出现 BE 节点宕机的情况...从以上测试报告中可以看到，总共 13 个测试 SQL 中，前 3 个 SQL 升级前后性能差异不明显，因为这 3 个场景主要是简单的聚合函数，对 Apache Doris 性能要求不高，0.15 版本即可满足需求...而在 Q4 之后的场景中 ，SQL 较为复杂，Group By 有多个字段、多个字段聚合函数以及复杂函数，因此升级新版本后带来的性能提升非常明显，平均查询性能较 0.15 版本提升 2-3 倍。...未来，我们将做一个 Tablet 文件数量 / 大小比值的监控，当比值在不合理范围内时及时进行表设计的修改，使得文件数量和大小的比值在合理的范围内。 支持基于 Bitmap 的字符串精确去重。
使用NoSQL数据库的开发人员最终被迫将Join和其他数据逻辑嵌入到他们自己的应用程序代码中--从单独的表中获取数据到进行连接优化和其他分析工作的一切。...它的查询API支持复杂的操作，例如根据一组匹配字段过滤文档，并有选择地从匹配的文档中返回字段的子集。...GraphQL的主要分析缺陷是它缺乏表达能力，无法根据两个不同的数据集中特定字段的值来连接这两个数据集。大多数分析性查询需要这种能力，以便在查询时连接多个数据源。...◆ 为工作选择最佳工具--SQL 在技术和生活中，每项工作都有一个为其设计的最佳工具。对于复杂的分析查询，SQL无疑是最好的工具。SQL拥有半个世纪以来开发的丰富的强大命令集。...SQL仍然非常流行，在所有编程语言中排名最靠前。正如我们所看到的，它支持复杂的查询，这是现代实时数据分析的一个要求。相比之下，NoSQL数据库在执行连接和其他复杂的查询命令方面比较弱。
2.3.2 我们遇到的一些问题 多时间问题 如何设置segment_key,选择哪个业务字段作为segment_key供应链几十个环节都有操作时间,在不带segment_key的情况下性能如何保障，困扰了我们一段时间...设置合理的segment_key如有序的时间字段,可以做到完全顺序写。...每个segment文件都有个min,max值,所有的时间字段过来只需要去比较下在不在这个最小值最大值之间(这个动作开销很低),不在范围内直接跳过，在不带segment_key查询的条件下,也能极大的降低所需要过滤的文件数量...批流融合 背景：业务快速发展过程中，持续迭代实时任务成为常态。供应链业务复杂，环节多，流程往往长达一个月周期之久，这就导致state ttl设置周期长。...（2）离线和实时数据合并，使用last_value取相同主键最新事件时间戳的一条数据。 （3）使用union all + group by方式是可作为代替join的一个选择。
2.3.2 我们遇到的一些问题多时间问题如何设置segment_key,选择哪个业务字段作为segment_key供应链几十个环节都有操作时间,在不带segment_key的情况下性能如何保障，困扰了我们一段时间...设置合理的segment_key如有序的时间字段,可以做到完全顺序写。...每个segment文件都有个min,max值,所有的时间字段过来只需要去比较下在不在这个最小值最大值之间(这个动作开销很低),不在范围内直接跳过，在不带segment_key查询的条件下,也能极大的降低所需要过滤的文件数量...批流融合背景：业务快速发展过程中，持续迭代实时任务成为常态。供应链业务复杂，环节多，流程往往长达一个月周期之久，这就导致state ttl设置周期长。...（2）离线和实时数据合并，使用last_value取相同主键最新事件时间戳的一条数据。（3）使用union all + group by方式是可作为代替join的一个选择。
global join带来的状态存储成本及解决方式、最后从源码角度分析sql join实现。...join, 流表的数据关联必须在一定的时间范围内，同样支持inner join、left join、right join、full join，但是不同的是条件中带有时间属性条件，有以下几种使用方式：...另外还有两点需注意： Idle State Retention Time 不是全局有效，需要在每一个使用sqlUpdate/sqlQuery中单独设置 数据定时清理同样是依赖flink 定时机制，会将定时数据存储在内存状态中...该方法获取左右两个流表对应的DataStream, 根据不同join 类型选择不同的ProcessFunction，例如inner join 选择NonWindowInnerJoin，将leftDataStream...MapState对应两个流的缓存数据，key表示具体的数据ROW，Value表示数据ROW的数量与过期时间，由于数据流入过程中可能会存在多条相同的记录，以数据ROW作为key这种方式可以减少内存使用.
不仅需要额外的维护工作，同时在增改字段时也很麻烦。综合来看使用 Storm 引擎构建实时数仓难度较大。我们需要一个新的实时处理方案，要能够实现： 1....从调研结果来看，Flink 和 Spark Streaming 的 API 、容错机制与状态持久化机制都可以解决一部分，我们目前使用 Storm 中遇到的问题。...使我们可以把更多的精力放到数据开发中，而不是逻辑的实现。当需要离线数据和实时数据口径统一的场景时，我们只需对离线口径的 SQL 脚本稍加改造即可，极大地提高了开发效率。...在进行 Join 操作时并不能像离线数据一样对两个完整的表进行关联。采用的是在窗口时间内对数据进行关联的方案，相当于从两个数据流中各自截取一段时间的数据进行 Join 操作。...使数据开发的链路更为清晰，减少了代码的耦合。再配合上使用 Flink SQL 进行开发，代码加简洁。单个作业的代码量从平均 300+ 行的 Java 代码 ，缩减到几十行的 SQL 脚本。
datastream api：每条记录的 rowtime 是放在 StreamRecord 中的时间戳字段中的。sql api：时间戳是每次都从数据中进行获取的。算子中会维护一个下标。...但是在抛出窗口概念之前，博主有几个关于窗口的小想法说一下。 3.1.窗口竟然拖慢数据产出？ 一个小想法。 先抛结论：窗口会拖慢实时数据的产出，是在目前下游分析引擎能力有限的情况下的一种妥协方案。...第一个算子： table scan 读取数据源 从数据源中获取对应的字段（包括源表定义的 rowtime） 分配 watermark（按照源表定义的 watermark 分配对应的 watermark）...datastream api：每条记录的 rowtime 是放在 StreamRecord 中的时间戳字段中的。sql api：时间戳是每次都从数据中进行获取的。算子中会维护一个下标。...可以按照下标从数据中获取时间戳。
datastream api：每条记录的 rowtime 是放在 StreamRecord 中的时间戳字段中的。sql api：时间戳是每次都从数据中进行获取的。算子中会维护一个下标。...但是在抛出窗口概念之前，博主有几个关于窗口的小想法说一下。 3.1.窗口竟然拖慢数据产出？ 一个小想法。 先抛结论：窗口会拖慢实时数据的产出，是在目前下游分析引擎能力有限的情况下的一种妥协方案。...第一个算子： table scan 读取数据源 从数据源中获取对应的字段（包括源表定义的 rowtime） 分配 watermark（按照源表定义的 watermark 分配对应的 watermark）...datastream api：每条记录的 rowtime 是放在 StreamRecord 中的时间戳字段中的。sql api：时间戳是每次都从数据中进行获取的。算子中会维护一个下标。...datastream api：每条记录的 rowtime 是放在 StreamRecord 中的时间戳字段中的。sql api：时间戳是每次都从数据中进行获取的。算子中会维护一个下标。
存储引擎的选择为不同的业务表选择不同的存储引擎，例如：查询操作多的业务表，用 MyISAM。临时数据用 Memeroy。常规的并发大更新多的表用 InnoDB。...字段定义原则：使用可以正确存储数据的最小数据类型。为每一列选择合适的字段类型。整数类型INT 有 8 种类型，不同的类型的最大存储范围是不一样的。性别？...总结：优化体系所以，如果在面试的时候再问到这个问题“你会从哪些维度来优化数据库”，你会怎么回答？除了对于代码、SQL 语句、表定义、架构、配置优化之外，业务层面的优化也不能忽视。...举两个例子：1）在某一年的双十一，为什么会做一个充值到余额宝和余额有奖金的活动，例如充300 送 50？...2、如果总体的时间很长，不确定哪一个因素影响最大，通过条件的增减，顺序的调整，找出引起查询慢的主要原因，不断地尝试验证。
根据数据唯一性选择索引如果表中的某个字段包含唯一值（例如，员工ID或社会保障号），那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。唯一索引不仅可以提高查询性能，还可以防止插入重复的数据。...根据数据分布和查询范围选择索引如果表中的数据分布不均匀，或者查询通常涉及到数据的一个小范围，那么在这个范围内的字段上创建索引可能会提高查询性能。...例如，选择INT而不是VARCHAR。因为数据类型小的列，索引的大小就小，查询速度就快。这是因为数据库对短索引的搜索速度更快，而且短索引占用的磁盘空间也更少。...在 SQL 中，我们可以在 customer_id 列上创建一个索引，以加快 JOIN 操作的速度。...那么我们可以在 order_date 列上创建一个索引，并选择一个能够在这个日期范围内提供最快搜索速度的排序顺序。
在 Flink 中设置 State TTL，就会有这样一个时间戳，具体实现时，Flink 会把时间戳字段和具体数据字段存储作为同级存储到 State 中。...那么怎么解释开头博主所说的结论呢？ 博主这里从两个角度进行说明： ⭐ 我们其实没有必要把一个 Flink 任务和某种特定的时间语义进行绑定。...这里总结群里小伙伴的一些意见，得出了一个大多数企业都可以 快速构建 实时数据质量保障体系，从 事前、事中、事后 x 任务层面、指标层面 进行监控、保障： ⭐ 事前： ⭐ 任务层面：根据峰值流量进行压力测试...没有任何数据 ⭐ 解决方案：其实可以利用【数据分桶】key 和【最大并行度】两个参数，在 keyby 中实现和 Flink key hash 选择 keygroup 的算法一致的算法，在【最大并发数】...：目前大多数数据开发都还是离线数据开发，离线数据开发切换到实时数据开发使用 unbounded 类 SQL 的切换难度是会小，不用去学习窗口类的接口 但是在目前全链路 changelog 计算不是非常成熟的场景下
mysql设计表的时候，表示时间的字段改如何选择？...案例分析：DATETIME的精度问题 前段时间，将负责的应用的mysql-connector-java的版本从5.1.16升级到5.1.30，在做功能回归的时候发现，使用了类似上面的SQL的用例的运行时数据会有遗漏...最终我选择的是方案2。 案例复现 利用homebrew安装MySQL，版本是8.0.15，装好后建一个表，用来存放用户信息，SQL如下： ?...不过，这里有个小插曲，我在最开始设计表的时候，使用的SQL语句是下面这样的： ? 你一定发现了，这里的datetime已经支持小数点后更小的时间精度了，最多支持6位即最多可以支持到微妙级别。...MySQL中用来表示时间的字段类型有：DATE、DATETIME、TIMESTAMP，它们之间有相同点，各自也有自己的特性，我总结了一个表格，如下所示： ?
然而存在以下几个问题： OLAP 分析平台入口不统一：Presto/Spark 分析任务入口并存，用户不清楚自己的 SQL 查询适合哪个引擎执行，盲目选择，体验不好；另外，用户会在两个入口同时提交相同查询...Flink OLAP 系统分成两个组成部分：Flink SQL Gateway 和 Flink Session 集群；SQL Gateway 作为 SQL 提交的入口，查询 SQL 经过 Gateway...Split 边解析任务边执行，减少由于解析 Split 阻塞任务执行的时间； 控制作业提交过程中扫描分区，以及 Split 最大的个数，减少设置任务并行所需要的时间； Hive SQL 兼容： 针对...分析平台，取得了以下几个收益： 统一查询入口，减少用户的盲目选择，用户执行出错率下降 85.7%，SQL 执行的成功率提升 3%； SQL 执行时间缩短 10%，充分利用了各个集群的资源，减少任务排队等待的时间...JOIN 数据倾斜问题； 完善实时数仓建设，引入数据湖技术，解决实时数仓中任务数据的可重跑回溯范围小的问题； 基于 Flink 打造流批一体的数据计算平台。
这些类型在很大程度上是相同的，只有它们存储的值的大小是不相同的。MySQL以一个可选的显示宽度指示器的形式对 SQL 标准进行扩展。当从数据库检索一个值时，可以把这个值加长到指定的长度。...例如，指定一个字段的类型为 INT(6)，就可以保证所包含数字少于 6 个的值从数据库中检索出来时能够自动地用空格填充。需要注意的是，使用一个宽度指示器不会影响字段的大小和它可以存储的值的范围。...对于小数点后面的位数超过允许范围的值，MySQL 会自动将它四舍五入为最接近它的值，再插入它。DECIMAL数据类型用于精度要求非常高的计算中，这种类型允许指定数值的精度和计数方法作为选择参数。...这个大小的范围从 0-255。比指定长度大的值将被截短，而比指定长度小的值将会用空格作填补。CHAR类型可以使用 BINARY修饰符。...需要注意的是，没有冒号分隔符的TIME类型值，将会被MySQL理解为持续的时间，而不是时间戳。MySQL还对日期的年份中的两个数字的值，或是SQL语句中为YEAR类型输入的两个数字进行最大限度的通译。
实时数仓 实时数仓其实是从 Hive+HDFS 的组合换成了 Kafka，ETL 的功能通过 Flink 的流式处理解决。...一个 SQL 读取这样的一个 Hybrid Source ，根据你的查询语句后面的 where 条件，自动路由到 Hive 的历史数据，或者是 Kafka 的实时数据。...Flink 也可以允许直接维表关联 Hive 表，目前的实现很简单，需要在每个并发中全量 Load Hive 表的所有数据，只能针对小表的关联。...一个可以解决的方案是考虑引入 Hidden Partition 的定义，Partition 的字段可以是某个字段的 Computed Column，这也可以与实际常见的情况做对比，如天或小时是由时间字段计算出的...； partition.time-extractor.timestamp-pattern，怎样从 partition 中提取时间，相当于设置了一个提取格式； sink.partition-commit.policy.kind
无论是一个平台还是一个系统，都离不开上下两个层次的构成：上层是 API，是面向用户的编程抽象与接口；下层是 Runtime，是面向内核的执行引擎。我们希望从离线到实时的迁移是平滑的，是什么意思呢？...从 API 这层来看，数仓的抽象是 Table、编程接口是 SQL+UDF，离线数仓时代用户已经习惯了这样的 API，迁移到实时数仓后最好也能保持一致。...实时 ETL 拆分 这里是一个典型的实时 ETL 链路，从大表中拆分出各业务对应的小表： ?...实时指标统计 这里是一个典型的计算信息流 CTR 的这个案例，分别计算一定时间段内的曝光与点击次数，相除得到点击率导入 Mysql，然后通过我们内部的报表系统来可视化。...理论上来讲，它们的数据来源是一致的，上层抽象也都是 Table 与 SQL，但本质上也有不同的点，比如时间粒度以及计算模式。
2、gzip 在 hadoop 中不会分割 http://www.it1352.com/541051.html 图片 对比 Storm，我为什么选择 Flink 引擎？...使我们可以把更多的精力放到到数据开发中，而不是逻辑的实现。当需要离线数据和实时数据口径统一的场景时，我们只需对离线口径的 SQL 脚本稍加改造即可，极大地提高了开发效率。...本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨论。...ID 安全性：不暴露系统和业务的信息 3、真实案例 | Flink实时计算处理脏数据问题 Flink在处理实时数据时，假如其中一条数据是脏数据，例如格式错误，字段缺少等会报错，这时候该怎么处理呢？...5、Linux系统——架构浅析掐指一算自己从研究生开始投入到Linux的海洋也有几年的时间，即便如此依然对其各种功能模块一知半解。
目录 1 问题 2实现 1 问题 pg 数据库，sql 语句获取两个时间字段的间隔，并且赋值给新字段 2实现 如果你在 PostgreSQL 数据库中需要计算两个时间字段的差，并将结果（间隔小时）赋值给另一个字段...以下是一个示例： 假设有一个表 my_table，包含以下字段： start_time：开始时间字段 end_time：结束时间字段 hour_difference：存储时间差的小时数字段 你可以执行以下...SQL 语句来计算时间差并更新 hour_difference 字段： UPDATE my_table SET hour_difference = EXTRACT(EPOCH FROM (end_time...- start_time)) / 3600; 在这个 SQL 语句中，EXTRACT 函数用于提取时间字段的值，EPOCH 用于将时间间隔转换为秒，然后除以 3600 就可以得到小时数。...这将计算 end_time 减去 start_time 的小时差，并将结果更新到 hour_difference 字段中。 请替换表名和字段名为你实际使用的名称。
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