TiDB 默认由优化器自动选择是否使用 MPP 模式, 你可以通过修改变量 tidb_allow_mpp 和 tidb_enforce_mpp 的值来更改选择策略。
南大通用的 GBase 数据库在墨天轮国产数据库排行榜 20 年底的最后两月还一度上升到第三名,这是值得可喜可贺的,在本月排名为第七名,得分为 336.03,分数较上月增加了 23.13,总体而言一直处于上升趋势,希望 GBase 数据库再接再厉更上一层楼。
本文由 PingCAP 研发工程师雷宇分享,主要从宏观角度分析 TiDB 究竟能做什么,创造什么样的价值,以及研发过程中的一些设计立足点。 文章将从四个部分分享:
5月29日, DataFunSummit——多维分析架构峰会“HTAP 引擎论坛”如约而至,本论坛由腾讯云数据库技术总监李跃森老师出品。同时,论坛上,腾讯云数据库高级工程师陈再妮带来了主题为“TDSQL在HTAP领的探索与实践”的演讲分享,以下为分享回顾。 ---- 随着信息技术的不断发展,同时驱动催生许多新的业务场景,数据库领域也不例外。在当前大数据、云计算等信息化技术推动下,数据库诞生许多类型。 关于数据库的分类,第一种分类方式是,可以按照数据库的业务场景划分。一般我们在谈论数据库的时候,首先会问数据
“HTAP”作为数据库领域的当红炸子鸡,其热捧度逐年递增。特别是在随着国产化数据库浪潮逐渐替代原有数据库架构的进程中,业务系统中各类的复杂数据查询与在线交易交织的场景需求日益增多,使得业务对数据库HTAP的能力要求逐渐严格起来。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战, 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时,需要重新平衡数据分布,可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下,TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
Doris由百度大数据部研发,之前叫百度Palo,于2017年开源,2018年贡献到 Apache 社区后,更名为Doris。
学习数仓的时候,可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑,OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等,这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
携程自2014年左右开始全面使用MySQL数据库,随着业务增长、数据量激增,单机实例逐渐出现瓶颈,如单表行数过大导致历史数据查询耗时升高,单库容量过大导致磁盘空间不足等。为应对这些问题,我们采取了诸多措施如分库分表的水平拆分、一主多从读写分离、硬件SSD升级、增加前端Redis缓存等,但同时也使得整个业务层架构更加复杂,且无法做到透明的弹性,因此开始将目光转移到分布式数据库以解决这些痛点。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
TiDB 高级系统管理 :TiDB 数据库 HTAP 技术 要点 思考一下: 1. 异步复制 怎么保证一致性读取? 2 raft 角色有哪三种? TiDB 数据库 HTAP 概述 青铜级练习 特点
分析型数据库AnalyticDB(原名 ADS)是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统,可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算,具有强大的实时计算能力。
当前数据仓库的主流架构:分为两个方向一个是 hadoop 体系,一个是 MPP 数据库
数字化转型浪潮是现在进行时,在企业数字化转型的过程中,我们看到一个普遍的趋势,企业对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切。数字化转型并不是互联网公司的专利,人工智能、大数据、物联网这些技术也不仅仅是互联网公司才会使用。事实证明,越来越多的传统企业正在应用这些新兴技术进行业务的创新。每一项新技术的应用都需要一定的技术积累,互联网公司也许会配备很多工程师来支持一个数据体系架构。但对于传统公司来说也许不具备这样的实力,他们会发现自己很难驾驭大数据技术栈。此外,传统大技术栈已经慢慢开始难以应对日新月异的业务需求和爆炸性的数据增长。企业的很多业务对数据实时性的要求越来越高,比如风控、反欺诈等,更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失;在物流行业,更实时的数据让物流企业可以更实时地调配行车路线和各类资源,以达到更好的运营效率;公共服务也会对实时数据产生要求,如果去柜台办理一个业务,需要等很久才能查到刚刚办的上一个流程的数据,这对于用户体验来说是非常糟糕的。
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
码到三十五 : 个人主页 心中有诗画,指尖舞代码,目光览世界,步履越千山,人间尽值得 !
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a month, o
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mont
大数据领域,实时分析系统(在线查询)是最常见的一种场景,前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE,如腾讯基于HIVE深度定制改造,改名为TDW,小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。 当前在实时分析系统中,最难的是多维度复杂查询,目前没有一个很好的解决方案,这两天和人讨论到MPP DB(分布式数据库,以Greenplum为最典型代表)。如果从性能来讲,MPP
MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
内容来源:2017 年 11 月 18 日,北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
从数据库架构设计的角度,主要有三种,Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
最近的大数据是非常的火,如何理解大数据与DATABASE 不同的地方,今天想瞎说八道一下,个人对大数据和数据库之间不同的一些想法。
1月7日,一年一度的《PostgreSQL中国技术大会》将在线上召开,本次大会以“开源论道,创新驱动,共建数字化未来”为主题,重点围绕新场景、新技术、新应用等内容展开分享和讨论。 明天(本周六)上午)09:00-12:00,腾讯云数据库专场盛大开启,多位鹅厂顶级技术达人亮相,针对腾讯云PostgreSQL系列产品、技术亮点和创新实践案例做深入解读,6大主题畅游PG海洋。 腾讯云专场议程 议题一:TDSQL开源版的特性升级与演进(1月8日上午9:00-9:30) 分享嘉宾:陈再妮,腾讯云数据库高级工程师
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式,主要处理的是 T+1 的数据,随着互联网时代的到来,实时数据处理的场景日益增多,离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求,实时数仓建设已成必然趋势,这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。
本文根据肖康在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
MPP代表"Massively Parallel Processing",是一种计算机架构,旨在通过分布式处理来实现大规模数据处理和分析。它使用多个处理器或计算节点同时工作,以加快数据处理速度和提高性能。MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序,如数据仓库、商业智能和大数据分析。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上, 我们多了一种:
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
20世纪90年代,使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle,IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战,并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库,主要部分是 SQL,内部用到 MPP 技术。
大数据时代用户们对数据分析的要求一直都在。早期通过Hadoop的生态圈,用HIVE等语言进行数据分析,虽然很好的解决了数据规模的问题,但是时延却一直不好。
存算分离,现在已经成为云原生数据库的标配, 开始大规模流行。存算分离后, 进一步使计算单元和存储单元解耦,每个单元可以实现单独的动态扩缩容,并且可以通过冗余配置,实现对单点故障的容忍度, 可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
划水了好久,今天来跟大家分享一下如何用一台笔记本,构建一套分布式数据库的实验环境吧。我们使用docker 和 postgres xl 来完成。
前段时间收到吴老师的邀请,是参加青云QingCloud分布式数据库(RadonDB)的一个技术体验活动,从今天的技术体验来算,收获还是很多的,大家相聊甚欢,交流了很多工作中和工作之外的想法,原来那些我们看起来难走的路大家都曾经走过。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库,查询稳定性很强,SQL支持非常全面(支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展;支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。),基于PostgreSQL构建而成,主要面向结构化数据OLAP计算,Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持,tpcb性能提升60倍,单节点查询达到80000TPS(Transactions Per Second,数据库每秒处理事务数),插入操作达到18000TPS,更新操作约7000TPS。
2021 年 4 月 25 日——领先的企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 正式发布面向企业级核心场景的 TiDB 5.0 版本。TiDB 5.0 在性能、稳定性、易用性等方面均取得了巨大进步,并在事务处理、高可用与容灾、安全合规等方面新增多项企业级特性,通过引入 MPP (Massively Parallel Processing,即大规模并行处理)架构成为具备完整 HTAP 能力的分布式数据库,为高成长企业和数字化创新场景提供一栈式数据服务平台。
<数据猿导读> 中国移动(浙江)大数据专家汤人杰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“浙江移动大数据平台的践行之路”为主题的演讲。他讲到,浙江移动的平台今年主要是PAAS层的建设,主要是两块,
本期嘉宾 简丽荣 酷克数据联合创始人兼CEO 简丽荣,北京酷克数据科技有限公司联合创始人兼CEO。2008年毕业于清华大学计算机系本科,2010年获得香港科技大学硕士学位,毕业后曾先后在IBM中国研究院、雅虎北京研发中心和Pivotal中国研发中心从事分布式计算相关研发工作。简丽荣是开源数据仓库Greenplum Database的contributor和Apache HAWQ的创始committer,在云计算及数据库领域长期保持着敏锐的洞察力和判断力。 主持人 田超 腾讯云企业中心总经理 田超,腾
复杂业务查询对于传统的关系型数据库来说是一种考验,而通过 TiKV 行存与 TiFlash 的列存结合使用就能很好地应对。本文根据 TUG 用户边城元元在 TiDB 社区技术交流石家庄站的分享整理,详细介绍了 TiKV & TiFlash 加速复杂业务查询的原理及实践方案。
【大数据100分】南大通用CTO武新:大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗 主讲嘉宾:武新 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 武新,南大通用高级副总裁兼CTO,法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士;南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年,是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉(海外高层次人才引进计划),是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术
我们已经讨论了串起 MapReduce 工作流的一些算法,但我们忽略了一个重要的问题:当工作流结束后,处理结果是什么?我们一开始是为什么要跑这些任务来着?
刚刚过去的21世纪的第二个十年,是消费互联网蓬勃发展的十年,也是云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,即“数字化技术”快速崛起的十年。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑,或者是业务模型考虑,往往难以估量长期的业务变化发展,尤其是数据库的扩容,项目的设计成员往往会单纯得以为,等到数据量膨胀以后,直接扩容数据库的规格,通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看,这样的思想几乎是行业的“主流思想”,这也无可厚非,从业务角度,底层做得越透明,往往是越成功的。但从数据库的角度来看,单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候,使用了8C 16G的RDS规格,以支撑1w Q
内容来源:2017 年 11 月 18 日,百度数据库架构师严龙在“第七届数据技术嘉年华”进行《百度NewSQL-CockroachDB》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方、演讲者以及微信公众号——CockroachDB(微信id:CockroachDB)审阅授权发布。 阅读字数:3621 | 10分钟阅读 摘要 本次交流主要包括开源 NewSQL 数据库 Cockroach DB 关键技术分析以及 Cockroach DB 在百度内部的应用和实践。 嘉宾
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
Batch:批处理 MPP:大规模并行处理 Cube:多维立方体 Hadoop:是一款支持数据密集型分布式应用程序
ORACLE数据库既能跑OLTP业务,也能跑OLAP业务,能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器,支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择,成本收益风险也各不相同。
本文由 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭撰写,基于亲身经历的数据库行业,深度总结过去一年数据库发展的重要趋势,以及展望 2023 年数据库新方向,希望对更多的行业从业者有所启发。
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