查询类型不是 QUERY\_THEN\_FETCH,以及设置了 requestCache=false 等。另外一些存在不确定性的查询例如:范围查询带有 Now,由于它是毫秒级别的,缓存下来没有意义,类似的还有在脚本查询中使用了 Math.random() 等函数... Scroll 维护一份当前索引段的快照,适用于非实时滚动遍历全量数据查询,但大量Contexts 占用堆内存的代价较高;7.10 引入的新特性 Search After + PIT,查询本质是利用前向页面的一组排序之检索匹配下一页,从而保证数据...
**根据问题类型,挑性价比最高的解决方案** 。解决一个问题,通常会有很多种不同的方案,就像条条大路通罗马,但在实际工作中,我们通常不会追求最完美的方案,而是选用性价比最高的。 **优化的效果得能快速得到验... 在我们的系统中,有一个叫“BusinessDomain”的标签类型,产品上,需要获取与某个此类标签相关联的元数据类型,以及每种类型的数量,返回类似下面的结构体:``` { ...
不能在单条 ALTER TABLE 语句中完成多个操作。MySQL 下会把多个同一张表的 DDL 进行合并,然后使用 gh-ost 或者 pt-osc 工具一次性执行。TiDB 里只能一个个单独去执行;(6.2 已经支持了ALTER TABLE语句增删改多个列或索引)2. 不支持不同类型的索引 (HASH|BTREE|RTREE|FULLTEXT);3. 不支持添加 / 删除主键,除非开启了 alter-primary-key 配置项;4. 不支持将字段类型修改为其超集,例如不支持从 INTEGER 修改为 VARCHAR,或者从 TI...
这类基于向量索引的向量检索负载大概具有以下几个特点:- 构建时间长,资源消耗大:索引的构建时间通常比较长,远大于数据插入的时间,以常用的 gist1M 数据集为例不同类型的索引构建时间大概需要几十秒甚至上百秒。此外,构建索引通常需要消耗较多的 CPU 及内存资源。因此,在实现向量检索功能时,需要考虑如何高效管理索引构建任务需要的资源,保证构建速度的同时,也不会影响其他任务的进行。- 内存计算:HNSW、Faiss IVF 类索引都...
**根据问题类型,挑性价比最高的解决方案** 。解决一个问题,通常会有很多种不同的方案,就像条条大路通罗马,但在实际工作中,我们通常不会追求最完美的方案,而是选用性价比最高的。 **优化的效果得能快速得到验... 在我们的系统中,有一个叫“BusinessDomain”的标签类型,产品上,需要获取与某个此类标签相关联的元数据类型,以及每种类型的数量,返回类似下面的结构体:``` { ...
不能在单条 ALTER TABLE 语句中完成多个操作。MySQL 下会把多个同一张表的 DDL 进行合并,然后使用 gh-ost 或者 pt-osc 工具一次性执行。TiDB 里只能一个个单独去执行;(6.2 已经支持了ALTER TABLE语句增删改多个列或索引)2. 不支持不同类型的索引 (HASH|BTREE|RTREE|FULLTEXT);3. 不支持添加 / 删除主键,除非开启了 alter-primary-key 配置项;4. 不支持将字段类型修改为其超集,例如不支持从 INTEGER 修改为 VARCHAR,或者从 TI...
包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。> > 在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和原理,以及优化实践。 Hudi 索引的作用与类型 **索引的作用**在传统 Hive 数仓的场景下,如果需要对一个分区数据做更新,整个更新过程会涉及三个很重的操作。举一个更直观的例子。假设一个 Hive 分区存在 100,000 条记录,分布在 400 个文件中,我们需要更新其中的 100 条数据...
此版本提供了倒排索引,基于共享存储的选主方式等多项新特性,对冷读性能进行了进一步的优化,对 ELT 能力也进行了进一步的迭代,同时修复了若干已知问题,进一步提升了系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。 ... 并为倒排索引添加对 JSON 类型的支持。同时也会进行一些性能的优化,例如目前倒排索引只是用来做 Granule 的过滤,我们依旧需要将整个 Granule 读出来再进行过滤,但实际上我们可以从倒排索引中直接获取数据的行号...
此版本提供了倒排索引,基于共享存储的选主方式等多项新特性,对冷读性能进行了进一步的优化,对 ELT 能力也进行了进一步的迭代,同时修复了若干已知问题,进一步提升了系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。 > Gi... 并为倒排索引添加对 JSON 类型的支持。同时也会进行一些性能的优化,例如目前倒排索引只是用来做 Granule 的过滤,我们依旧需要将整个 Granule 读出来再进行过滤,但实际上我们可以从倒排索引中直接获取数据的行号,...
为日志字段设置键值索引时,您需要为每个开启键值索引的字段设置数据类型(text、long、double 或 json)。字段的索引数据类型决定了您可以使用何种方式检索该字段,同时影响检索的精度和准确性。本文介绍各个数据类型的配置说明及注意事项。 数据类型常见场景下,日志的字段值通常为文本类型或数值类型,您可以设置字段的索引数据类型为 text(字符串)、long(整型)或 double(浮点型),以满足日志检索需求。对于 JSON 等相对复杂的结构化...
当尝试处理大量数据时,查询性能可能会恶化,因为可能需要对每个列值进行完整扫描才能应用 WHERE 子句条件。为了解决这个问题,ByteHouse 支持跳数索引(Data Skipping Index),使人们能够跳过一些确认没有匹配值的重要数据块。 使用限制暂不支持索引类型: bloom_filter 索引; 可为空数据类型的索引。 创建跳数索引用户只能在 MergeTree 表系列上应用数据跳数索引。 这些索引涉及四个主要参数: **索引名称 : **用作创建索引文件的标...
采用这种方案的一些系统也在逐渐去提供更为复杂的数据管理机制,比如读写分离、WAL、数据分区等等。查询上也在不断去支持更多的数据类型,更为直观的查询 API 等。这些其实都是在补齐和传统数据库使用上的一些差别,在... 在向量检索技术的开发和实施过程中,您遇到了哪些主要的挑战?*****火山引擎 ByteHouse :**主要的创新点在于: 支持较为常用的 HNSW、IVFPQ、IVFPQFastScan 等多种类型的向量索引,以应对不同的应用使...
包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和原理,以及优化实践。# Hudi 索引的作用与类型## 索引的作用在传统 Hive 数仓的场景下,如果需要对一个分区数据做更新,整个更新过程会涉及三个很重的操作。举一个更直观的例子。假设一个 Hive 分区存在 100,000 条记录,分布在 400 个文件中,我们需要更新其中的 100 条数据。这三个很重的操作分别是:1. **从 400 个...