数据库顶层数据流程图
社区干货
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
取消了原本的后台数据同步机制,整合到一个黑盒里,称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法... 读出数据转为逻辑Tile;又如上图最顶层的操作,从最终的聚合结果返回给客户端时,要将逻辑Tile转化为物理Tile。1. **Metadata Operator**(笔者译:元数据算子):**该算子是用来修改逻辑Tile里记录的元数据的,对应一些...
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
从数据库获取数据 cacheValue = getDataFromDB(); // 将数据写到缓存中 redisCache.put(cacheValue)}```#### 缺点由于数据仅在缓存未命中后才加载到缓存中,因此初次调用的数据请求响应时间会增加一些开销,因为需要额外的缓存填充和数据库查询耗时。#### 2.1.2 更新数据使用 `cache-aside` 模式写数据时,如下流程。 from table_name where month= 9 and product_name =‘中原财富1号’`业务人员一般不具有SQL编程能力,而对于上述这些语句比较简单,但问题发散的场景,业务人员想要查询相应的结果需要找到数据工程人员完成相关流程。流程比较繁琐,而通过nl2sql技术,则可直接将问题转换成相对应的SQL语句用...
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数据库顶层数据流程图-优选内容
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火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 在第一阶段可以分批多次写入任意数据,并且不可见。第二阶段对事务进行提交,提交成功之后所有写入的数据同时可见。下面以一个insert sql为例,描述了2阶段原子提交的一个详细流程。- 阶段1 - 1. a: 在kv里...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
# 1、为什么要做数据库选型## 1.1、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。在基础软件领域,有三... 我们把选型方法论和火山引擎云数据库产品能力结合在一起,就可以得到了如下的一张选型流程图,按照流程可以确定应用需要的云数据库类型,供大家参考。,支持远端HDFS存储以及对象存储等多种存储方式,实现了存算分离。状态管理层有一个元数据管理组件叫做Catalog service,这里存储了包括表的schema以及用户数据的所有元数据信息;另一个...
最佳实践
流程中有一份比较大的数据产出,下游需要使用,可以将这些数据放置到 HDFS 组件(Hadoop 类型默认必选,Presto/Trino 类型集群可选安装)中,或者是 TOS,然后通过XCom将该文件的路径信息传给下游使用。 在与其他组件交互的过程中可能涉及到一些认证信息,这些信息不应该编码在 DAG 当中,最好将其配置在 Airflow Connections 中,Airflow 会承诺连接信息的安全可靠,然后在 DAG 中通过 Connection Id 来引用它们。 2.3 正确编写 DAG 顶层代...
桑基图
1. 概述 桑基图,也被称为桑基能量平衡图,是一种特定类型的流程图。数据从左边的节点流向右边的节点,节点的高度表示数据的大小;链条宽度与流量数值成比例显示,链条越宽反应流量数值越大。桑基图用于表达流量分布与结... 标签会显示在图表顶层,指标的数值会显示在图表上; “允许重叠”功能默认关闭,开启则标签展示不受间距限制,可能出现重叠情况; 注意:显示方式中“稀疏展示“与“允许重叠“之间仅能选择一个,若已选中其中一个则另一...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
数据规模上升到一定量级,很多常规的优化手段无法实现,技术优化能力要求高,甚至有不少任务是一天分区几万亿行的数据运算,单stage的shuffle量达几百TB。 **/ 电商平台数据治理顶层框架 /**----------------... 包括元数据数仓和治理度量体系。**********●********** **过程域,**是治理的一个流程。**********●********** **执行域,**包括数据成本治理、稳定性数据治理,数据治理工具等**********●**********...
单日30PB量级!火山引擎ByteHouse云原生的数据导入这么做
智能化数据决策需求的增强,传统的商业数据库已经难以满足和响应快速增长的业务诉求。在此背景下,云原生数据库成为大势所趋。云原生数据库基于云平台构建、部署和分发,具有高可用性、高性能、高可靠等特点,可以帮助... 第三层是数据存储层,支持多种云存储组件。在云原生架构下,ByteHouse不仅具有运维成本和门槛低的架构优势,还通过读写分离等手段解决了查询高峰导致导入停滞等问题,并且得益于架构优势引入了弹性扩缩容能力以及高可用...
