创建新数据帧时为什么有些列“未进入索引”？
社区干货
golang pprof
后续我们可以看到更多类型的性能分析数据- Time:pprof文件采集开始的时间,精确到min- Duration:pprof持续的时间,后边的Total samples是样本数采集的时间执行`top`命令可以可以看到占用量逆序排列的函数,如... 系统线程的创建情况 || trace | 程序的追踪状态 |## 图形化在runtime/pprof,我们可以看到有...
精选文章|MySQL深分页优化
那为什么要分页?* 从业务上来讲,即使系统返回所有数据,用户绝大多数情况下是不会看后面的数据的。* 技术上,因为要考虑取数据的成本,目标服务器磁盘、内存、网络带宽,以及请求发起方自身是否能承受大批量数据。... create_time TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '添加时间', modify_time TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY `id` ( `id` ) ) ENGINE INN...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingestion Server 会写 WAL,同时数据进入内存 Buffer,Buffer 满了 Flush 成列存文件到 Cloud Store 上,并向 Meta Server 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 ... 由于需要聚合的数据量比较大,线上对于这样的 Query Latency 要求比较高,所以我们采用了 MV 来加速这个 Query 的执行,具体做法如下:1. 为原始表创建两个 MV,一个按照天聚合,一个按照小时进行聚合。2. 将 Query...
OLAP进阶之“性能提升”
同时保留了MPP并行处理能力。- 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理,任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的现象。- ANSI-SQL:SQL兼容性全面提升,支持ANSI-SQL 2011标准,TPC-DS测试集100%通过率。- UDF:支持Python UDF/UDAF创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF已在开发中)- ...
特惠活动
创建新数据帧时为什么有些列“未进入索引”？
-优选内容
创建新数据帧时为什么有些列“未进入索引”？
-相关内容
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利用适配的算法,那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模...
CnchMergeTree 表引擎
每个颗粒的第一行通过该行的主键值进行标记, ByteHouse 会为每个数据片段创建一个索引文件来存储这些标记。对于每列,无论它是否包含在主键当中,ByteHouse 都会存储类似标记。这些标记让您可以在列文件中直接找到数... 当有特殊场景主键和排序键不一致时,主键必须为排序键的最左前缀。如排序键为(OrderID, Date),主键必须为OrderID,不能为Date。ByteHouse 会在主键上建立以 Granule 为单位的稀疏索引,(与之对比,所谓稠密索引则是每一...
干货|ByteHouse如何将OLAP性能提升百倍?
**云原生数据仓库** **ByteHouse** **性能白皮书(企业版)》** 在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应... UDF:支持Python UDF/UDAF创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF已在开发中) **************●**************自研优化器:自研Cost-Based Optimizer,优化多表JOIN等复杂查询性能,性能提升若干...
字节跳动数据湖索引演进
**导读:** 字节跳动数据湖架构是在 Apache Hudi 开源版本基础上的再次迭代,在 Hudi 落地的过程中,字节跳动也遇到了各种类型的问题,尤其是在索引使用的效率上。针对自身实际的业务场景和数据规模,字节也提出了新的索... 首先需要根据写入数据的索引键计算哈希,将哈希值对分桶数进行取模运算快速定位到对应分桶。如果这个分桶对应的 File Group 是存在的,那么就直接写入或者更新数据,否则创建新的 File Group 再进行写入。