那么大宽表的下一个阶段呢?如果ClickHouse的多表关联查询能力足够强,是不是连“将数据打平成宽表”这个步骤也可以省略,只需要维护好对外服务的接口,任何业务人员的需求都现场直接关联查询就可以了呢? ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4fad96932fa64eeb8bd40e621fe34f78~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494033&x-signature=BdrgRK1Nm...
那么大宽表的下一个阶段呢?如果 ClickHouse 的多表关联查询能力足够强,是不是连“将数据打平成宽表”这个步骤也可以省略,只需要维护好对外服务的接口,任何业务人员的需求都现场直接关联查询就可以了呢?# 如何强化多表关联查询能力的?ClickHouse 的执行模式相对比较简单,其基本查询模式分为 2 个阶段:![11.JPG](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e9c80d28ad8644cfb7e3c93bce5d392c~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpe...
近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、wind... 由于ClickHouse数据可以有多个副本,读数据时,如部分节点连接失败,可以尝试它的副本节点。对后续依赖的节点的Stage来说,并不需要感知到前面 Stage 的执行情况。非Source Stage,本身没有对数据的依赖,所以容错能力会...
但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,** 由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/48c436d0c89443539...
此时可以先查一下content列,确定一下对应属性在什么map列中。 其他字段 提示:event_params.xxx.yyy、user_profiles.xxx 、item_profiles.xxx.yyy三种字段建议起别名,否则查询可能存在问题。 1.2.2 users表本表查询... 可以查看所有的分群名、分群id以及分群人数。*当前暂不支持查询分群历史版本,因此目前通过分群id查询的是最近一次成功刷新的分群,和其他高级分析场景一致。 1.3 查询范围时间范围:近一年(包含今天) 数据范围:事件、...
近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、wind... 由于ClickHouse数据可以有多个副本,读数据时,如部分节点连接失败,可以尝试它的副本节点。对后续依赖的节点的Stage来说,并不需要感知到前面 Stage 的执行情况。非Source Stage,本身没有对数据的依赖,所以容错能力会...
但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,** 由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/48c436d0c89443539...
通过三个模块协作,ByteHouse的查询优化器可以更好地理解和处理多表查询和高维度数据。 Analyzers模块主要负责解析和检查用户的查询语句。通过深入理解查询语句的语义和结构,Analyzers能够为后续的查询计划生成提供宝贵的信息。 QueryPlan模块负责根据Analyzers提供的查询语义和结构信息,生成可行的查询计划。每个查询计划都详细描述了如何从数据库中提取所需的数据,包括数据来源、处理方式、连接方式等。 最后...
并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心。为了解决这一问题,火山引擎ByteHouse自研并推出了一款全新的查询优化器。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/39577794c3844c7f80c685f95ffd77c1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&...
避免流于表面,只知其然而不知其所以然。** 如有不当的地方,欢迎指正!## 二、查询相关## 充分利用缓存* **分片查询缓存(Shard Request Cache)**ES 层面的缓存实现,封装在 IndicesRequestCache 类中。缓存的... 并非所有的 Filter 查询都会被缓存。对于体积较小的 Segment 不会建立 Query Cache,因为他们很快会被合并。Segment 的 Doc 数量需要大于 10000,并且占整个分片的 3% 以上才会走 Cache 策略(参考:缓存)。当 Segme...
表的查询并返回结果,因此nl2sql可被用于问答系统,通过配合相关规则及其他语义模型,能够对一些简单常见的用户问题转换成相应的SQL。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5c96259ada7... 内部包含22,033条真实问句以及2,108张表格。由于数据的来源是维基百科,因此表格中的数据是真实且没有经过归一化的,一个cell内可能包含多个实体或含义,比如「Beijing, China」或「200 km」;同时,为了很好地泛化到其...
(https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_3cec07ee3b4198c1ed3e88cde7dbe84c.png)目前关于连接相关的指标有三个,分别为:1. 磁盘临时表数量2. 临时文件数量**注**:这两个指标取值均为 "Count/Second"下面会介绍下这几个指标在RDS 中是如何取值的。# 磁盘临时表数量例如 MySQL 在执行order by,group by 查询时,通常会建立一个或两个临时表,当临时表较小时,可以放到内存中,较大时则会存在于...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/454b321c7f7e4c3191decf13f510e9db~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494039&x-signature=%2FGOy0dab2AdXBQsLda0Iwj5ejkU%3D)本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决...