如何查询由3张表组成每张表有10万条记录的数据并在仪表板中显示数据？
社区干货
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
OLTP中一般有“事务”的概念,且一个事务中多为混合操作(read/write/update/delete),而OLAP中根本没有“事务”的概念,基本上可以认为只有read/scan操作。- OLTP应用在存储侧的layout一般为行存,OLAP应用则一般为列存因为OLTP和OLAP的差异,现有的数据分析系统(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之...
干货|OLAP引擎能力进阶:如何实现海量数据导入
****●**** 在社区 RBO 优化器的基础上增强 RBO 加 CBO 的结合的查询优化,并基于 CBO 的分布式计划能够在集群模式下计算全局最优的查询计划。 **●** 支持数据的冷热分存,同时兼顾性能和成本。 **●** 增强... ByteHouse没有更新延迟问题,能够实现真正实时的 upsert。 **●** Bitmap 引擎,在特定的场景比如用户圈选圈群的场景中支持大量的交并补操作,能够使整体的性能提升 10 - 50 倍以上。 
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如何查询由3张表组成每张表有10万条记录的数据并在仪表板中显示数据？-相关内容
数据重分布
数据重分布(Resharding)是指将每张 MergeTree 家族表根据分片键(Sharding Key)拆分到每个分片,使得集群每个节点数据更均衡,为查询提供的性能也更均衡。 适用场景刚刚进行过水平扩容,但数据未重分布,或部分表重分布... MaterializeMySQL 暂时不支持数据重分布,但您可以在扩容后通过重建库/表,重新同步数据。 注意事项每个旧节点需要预留存储的容量为最大的一张表的容量,例如,表的总大小为 100GB,当前10个节点,缩容为5个节点,则需要...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
数据一般采用一个一个的数据块进行存储,利用顺序读写提升性能。行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决... 在计算时,由于行数据在内存中是顺序存储在一起的,所以对 cpu cache 也很不友好。 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分...
Broker Load
本文图片和内容来源于开源StarRocks社区从 HDFS 或外部云存储系统导入数据章节。 1 基本原理Broker Load 是一种异步的导入方式。您提交导入作业以后,FE 会生成对应的查询计划,并根据目前可用 BE 的个数和源数据文件... 一个作业的所有子任务作为一个事务整体成功或失败。作业的拆分通过 LOAD LABEL 语句中的 data_desc 参数来指定: 如果声明多个 data_desc 参数对应导入多张不同的表,则每张表数据的导入会拆分成一个子任务。 如果声...
Starrocks跨大版本升级
但SR社区由于元数据兼容性的问题, 无法直接升级, 需要中间3.0和3.1的过渡版本, 而这两个版本都非LTS版本, 升级版本本身可能会带来额外的问题, 因此在这里推荐迁移升级的模式. 2 升级方案 在旧集群的同一VPC子网中, 创建一个新版本的SR集群 找一个在子网内部, 能够联通两个集群的节点, 当做客户端节点, 部署同步工具 配置同步工具配置选项, 并启动同步任务 工具能够自动在旧集群获取元数据 并在新集群提交同步任务 同步任务会...
