且有很多agg的计算的需求会越来越强烈。在这种情况下,业务并不希望所有的Query都按照ClickHouse擅长的模式进行,即通过上游数据 ETL 来产生大宽表。这样做对ETL的成本较大,并且可能会有一些数据冗余。企业的集群资源是有限的,但整体的数据量会持续增长,因此在这种情况下,我们希望能够充分地去利用机器的资源,来应对这种越来越复杂的业务场景和SQL。所以我们的目标是基于ClickHouse能够高效支持复杂查询。 ## 技术方案对于C...
支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hive 数据源导入,ClickHosue 数据源导入。 - 新增配置变更功能,可以对集群节点规格实现 scale-up。### **湖仓一体分析服务 LAS**- **【新增Presto定时扩缩容功能】** - 队列中交互式分析(Presto)部分支持定时扩缩容。定时 Resize ,超过 Min 部分的费用使用 CU 时收费,同时不可超过 MIN / MAX 配置范围,帮助用户节约计算资源。...
需要支持复杂计算能力,且计算结果可秒级返回;四、灵活查询:需要具备自助分析的能力,为业务分析提供灵活的、自助式的汇总和明细查询服务;五、弹性扩缩:需要具备良好的扩展性, 必须架构统一具备扩展性,可为 IT 建... 兼容两种 SQL 语法,支持 ANSI SQL 和原生 CLICKHOUSE SQL ;1. 支持基于 RBO 优化能力,即支持:列裁剪、分区裁剪、表达式简化、子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-JOIN 转 INNER-JOIN、算子下推存储、...
同样一条SQL,无论读取的表中数据是怎么样的,最后生成的执行计划都是一样的。同时,在RBO中SQL写法的不同很有可能影响最终的执行计划,从而影响脚本性能。 **基于代价的优化**根据优化规则对关系表达式进行转换,这里的转换是说一个关系表达式经过优化规则后会生成另外一个关系表达式,同时原有表达式也会保留,经过一系列转换后会生成多个执行计划,然后CBO会根据统计信息和代价模型(Cost Model)计算每个执行计划的Cost...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/25e4c75b00c1426789c6b06d63edf8ad~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666832&x-signature=CYnTzBog2qPJPCopXgjn5GreCv4%3D)* **技术手段**聚焦于技术手段来处理任务,参加上述单点任务优化方向,主要是SQL 逻辑、模型规范、算子优化及可能存在的集群优化* **业务手段**聚焦于业务特性、业务逻辑来进行处理,基于...
Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p3-volc-commun... 来应对这种越来越复杂的业务场景和SQL。所以我们的目标是基于ClickHouse能够高效支持复杂查询。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5b0c5e11c06142...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/922ac3ce53c341f48f11ea7f1b6a4c75~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666839&x-signature=1xx5iqr%2F9oW0Erizy28nqmjedMU%3D)**文 | 杜峰 火山引擎ByteHouse团队** ClickHouse社区实现的Projection功能类似于物化视图,原始的概念来源于Vertica, **在原始表数据加载时,根据聚合SQL定义的表达式,计算...
向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K 最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在 N 个 D 维的向量的库中找最相似的 k 个结果。在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通常会使用相似最近邻搜索,即 ANN 的方式来替代 KNN,从 k 个绝对最近似结果变成 k个近似最优结果,以牺牲一定准确度的前提,得到更短的响应时间。...
SQL 案例比较复杂;- 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题;- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等);- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求。TPC-DS 数据集的业务模型丰富,在 TPC-DS 数据集上测试 Spark 并验证优化性能,能对 LAS 环境的多个业务方作业带来性能提升。## 2. LAS Spark 在 TPC-DS 测试集的性能表现我们对比了火山引擎 LAS Spa...
本文介绍StarRocks集群的基本使用说明。 MySQL Client连接StarRocks集群 StarRocks兼容MySQL协议,可使用MySQL Client直接连接FE进行相关SQL操作。 plain mysql -h 127.0.0.1 -P9030 -u root -p初次登录时, 需要在F... 都有一个在单 database 内部唯一的 Label。示例: sql INSERT INTO tbl2 WITH LABEL label1 SELECT * FROM tbl3;INSERT INTO tbl1 VALUES ("qweasdzxcqweasdzxc"),("a");注意当需要使用 CTE(Common Table Expressio...
TTdXr6MB0w%3D)**●**ClickHouse 的存储引擎、向量化计算拥有独特的优势。 ****●****ClickHouse缺乏复杂查询的优化以及执行能力,比如说多表 JOIN 的性能、子查询的执行,很多复杂的查询在 ClickHouse 上无法执行或者执行性能比较差。 ******●******社区在尝试构建 query plan 的概念和优化器相关的模块,但是现还处于比较初级的阶段。ClickHouse 下发执行查询的方式为:收到 SQL 的主 Server 完成...
不支持大表关联以及从MySQL数据实时同步稳定性差等问题。因此,莉莉丝游戏希望通过调研ByteHouse的产品功能和性能,探索合作机会以解决这些痛点。 ByteHouse作为火山引擎的核心云数仓产品,具备多项强大功能,为... ByteHouse自研的查询优化器解决了开源ClickHouse不支持复杂查询能力的问题。**该优化器支持RBO、CBO、分布式计划优化,并实现了诸如Dynamic Filter pushdown、物化视图改写和基于代价的CTE等高阶优化能力。通过这些...
PrestoCon 2021LAS **Ad-hoc查询分析场景**------------------2020年之前,大数据场景下的ad-hoc查询主要由Hive/SparkSQL来支撑。为了进一步优化查询性能,提高资源使用效率,从2020年... 我们在Presto的优化工作主要是将Hudi表读取的功能从Hive Connector中提取出来成为了一个单独的Hudi Connector。**首先**,Hudi Connector针对Hudi表的结构特点更好地支持了**基于不同策略的分片调度算法**,保...