PostgreSQL 也采用了日志先行的方法,即在持久化数据文件前,保证之前的事务日志已经写到磁盘,以此来保证事务的持久性。下列情况可能会导致事务日志磁盘使用量增加:1. 高数据库负荷(数据库有频繁的写入操作)2. 只读副本为存储已满状态(在主实例上保留事务日志)3. 复制槽这是需要检查是否由于高负载导致 WAL 日志占用大量磁盘空间,同时需要检查只读副本是否处于正常工作状态,排除是否存储空间已满,复制延迟高等影响因素。##...
PostgreSQL 也采用了日志先行的方法,即在持久化数据文件前,保证之前的事务日志已经写到磁盘,以此来保证事务的持久性。下列情况可能会导致事务日志磁盘使用量增加:1. 高数据库负荷(数据库有频繁的写入操作)2. 只读副本为存储已满状态(在主实例上保留事务日志)3. 复制槽这是需要检查是否由于高负载导致 WAL 日志占用大量磁盘空间,同时需要检查只读副本是否处于正常工作状态,排除是否存储空间已满,复制延迟高等影响因素。##...
发现存储空间不断增长,我们该如何解决此类问题。# 排查过程根据[此文档](https://developer.volcengine.com/articles/7277536280627150904)进行排查,发现 Flink 所依赖的 replication slot 未能推进 confirmed_flush_lsn,由于 confirmed_flush_lsn 一直未推进,基于复制槽的保护机制,PostgreSQL 会一直保留从 confirmed_flush_lsn 之后的 wal 日志,因此会造成 wal 日志堆积,磁盘空间增长。# **解决方案**## 1.检查 Flink 版本...
磁盘空间的占用跟常用的Parquet格式相比仍然有不少差距。特别是对于低基数列时,Parquet的存储空间会更加有优势。同时,大多这类数据的事件属性都有低基数的特征,例如事件属性中的城市、性别、品牌等等。Parq... 同时ClickHouse官方也提供了一种字典编码的解决方案即LowCardinality类型,网上也有一些测试Benchmark数据,效果不错,可以进一步降低存储空间和提升查询、IO性能。![picture.image](https://p6-volc-community-si...
流数据随着时间的推移不停地变化,没有边界,从数据库的角度来看,每次 Binlog 之后会有一定的存储写入到硬盘中做持久化,每一个 Snapshot 对应 Binlog 实时位点,这样整个 Snapshot 就是一个有边界的批式数据,像上图一... 目前业界没有外部存储可以支持 Flink SQL 的所有能力,要么不支持定义,要么不支持 Change,或者不支持批写,也有的不支持 Online 查询,这会造成流式存储、读取、查询的困难。Flink Table Store 可以全面支持 Fli...
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计...
第二点是会遇到 **本地磁盘的容量限制** 。在传统的架构里,单机数据库是跑在单节点上的,单节点自然会受到本地磁盘容量的限制,大不了在一个节点上挂十几块盘,总容量也就会受这十几块盘的总容量限制。有同学可能会说... 对查询时延并不会特别敏感。MPP 数据库主要对接的是报表或者分析类的应用,可能经常会使用列式存储。但是,列存还是行存并不是绝对的,这只是对现有产品特点的总结。* S **hared-Storage** 架构:目前一些主流的基于...
SQL 表达的信息只能通过下发该信息给其他 Server 去完成执行。 ********●********syntax analyze和 tree writer 相关的模块复杂,有很多历史遗留的问题,设计繁琐,所以在支持比较复杂的查询时有... 表格描述了在不同 join 表数量的情况下它真正表达的搜索空间是多大即阶乘级别的复杂度。10 个表已经是亿级别的量级,由于枚举数量庞大的逻辑执行计划是不现实的,所以利用 Cascades 的搜索框架Group 和 GroupExpr 来...
磁盘空间的占用跟常用的Parquet格式相比仍然有不少差距。特别是对于低基数列时,Parquet的存储空间会更加有优势。同时,大多这类数据的事件属性都有低基数的特征,例如事件属性中的城市、性别、品牌等等。Parquet会自动对低基数列做字典编码,因此会获得更高的存储效率。同时ClickHouse官方也提供了一种字典编码的解决方案即LowCardinality类型,网上也有一些测试Benchmark数据,效果不错,可以进一步降低存储空间和提升查询、IO性能...
超出内存部分 flush 到磁盘上,内存大小通过参数设定* 左表基于 block 排序,按照每个 block 依次与右表 merge* 优点是:能有效控制内存 缺点是:大数据情况下速度会慢优先使用hash join当内存达到一定阈... 基于单表的查询是ClickHouse最为擅长的场景。我们有个指标,实现的SQL比较复杂(如下),每次实时查询很耗时,我们单独建了一个表table,由Spark每日构建出这个指标,查询时直接基于table查询。``` ...
就会对这个达人发放一些仪式奖励,提升整体达人的入驻率,进而给商家提升更加多元的达人选择。**业务挑战**第一, **在规则配置方面存在灵活性不足的问题** 。当前无论是新增还是修改规则,都需要... 以前面提到的商家自定义规则检测爆款商品的这个场景为例,考虑到当前抖音电商庞大的商家群体,最终创建规则的数量可能是巨大的,进而导致整个计算任务的数量也随之爆炸。第三, **当前社区版 Flink CEP 支持的规...
字节跳动(下称“字节”)旗下拥有今日头条、抖音等多款产品,每天服务着数亿用户,由此产生的数据量和计算量也非常大:- EB 级别海量的存储空间 - 每天平均 70PB 数据的增量 - 每秒钟百万次数的实时推荐请求 -... 目前业界没有外部存储可以支持 Flink SQL 的所有能力,要么不支持定义,要么不支持 Change,或者不支持批写,也有的不支持 Online 查询,这会造成流式存储、读取、查询的困难。Flink Table Store 可以全面支持 Flink ...
导致存储空间变大,从而增加了存储成本。例如,如果需要对用户属性进行索引,就需要额外的存储空间来存储索引数据。4. **不支持高并发:**Hive和ES等方案在处理高并发请求时,容易出现性能问题,无法支持高效的广告投放。例如,如果同时有多个广告主需要查询用户信息,就可能会出现查询阻塞或响应延迟等问题。5. **数据查询效率:**采用ClickHouse支持预估,但随着数据量的增长,ClickHouse在当前存储引擎的支持下也难以保证查询时间。这...