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云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读： 本文带你了解面向列与面向行的数据库。 大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。 属于同一列的字段通常具有相同的数据类型。例如，如果我们定义了一个包含用户数据的表，那么所有的用户名都将是相同的类型，并且属于同一列。在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。它的布局非常接近表格的数据表示方法，即其中每一行都具有相同的字段集合。例如，面向行的数据库可以有效地存储用户条目，其中包含姓名、出生日期和电话号码： | ID | Name | Birth Date | Phone Number | | 10

Presto入门介绍 有需要的自取~ 链接： https://h5.luezhi.com/app/index.php?i=2&c=entry&id=75880&do=yd_detail&saas_code=825611007YBD&m=saas_luezhi 1，Presto基本认识 1.1 定义 Presto是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析；但是对于OLTP场景，并不是Presto所擅长，所以不要把Presto当做数据库来使用。 和大家熟悉的Mysql相比：首先Mysql是一个数据库，具有存储和计算分析能力，而Presto只有计算分析能力；其次数据量方面，Mysql作为传统单点关系型数据库不能满足当前大数据量的需求，于是有各种大数据的存储和分析工具产生，Presto就是这样一个可以满足大数据量分析计算需求的一个工具。 1.2 数据源 Presto需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。 比如：select * from a join b where a.id=b.id;

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、列式库简介 ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于OLAP在线分析处理查询，能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。 列式存储 行式存储和列式存储，数据在磁盘上的组织结构有着根本不同，数据分析计算时，行式存储需要遍历整表，列式存储只需要遍历单个列，所以列式库更适合做大宽表，用来做数据分析计算。 絮叨一句 ：注意这里比较的场景，是数据分析计算的场景。 二、集群配置 1、基础环境 ClickHouse单服务默认已经安装完毕 Linux下安装ClickHouse单机服务 SpringBoot整合ClickHouse列式数据库 2、取消文件限制 vim /etc/security/limits.conf vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 文件末尾追加 * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 131072 * hard nproc 131072 3、取消SELINUX 修改/etc/selinux/config中的SELINUX=disabled后重启 4、集群配置文件 服务分别添加集群配置:vim /etc/metrika.xml <yandex>

作者介绍：张亿皓，小红书基础技术部资深开发工程师，负责数据库相关的研发和落地工作。 TiDB 在小红书业务场景的应用简介 2017 年，小红书已经开始在生产业务中使用 TiDB ，真正成体系的去做 TiDB 的落地是在 2018 年，为什么要选择使用 TiDB ？ 当今很多公司的业务都是数据驱动，面对小红书 APP 每天数以亿计的数据，我们希望有一个数据库能够提供以下特性： 第一，数据使用的多样性 ，有时候需要在数据库做一个 TP 的短查询，做一些很高的写入，有时候又希望做一些聚合分析，能够展现汇总统计的结果， TiDB 的 HTAP 架构正好满足了多样性的需求。 第二，更高的时效性 ，我们知道有很多数据分析的引擎虽然计算很快，但是对于实时分析的支持能力比较弱，TiDB 可以提供更高的时效性。 第三，TiDB 基于 Raft 的扩展性 ，小红书 APP 每天的数据都是上亿级别，单点的集群总有一天会被打满，会被打爆，我们就期望能有一个扩展性极佳且扩容方便的数据库，TiDB 非常契合，所以我们选择了 TiDB。 TiDB 目前在小红书的应用涵盖报表分析、大促实时大屏、物流仓储、数仓应用、电商数据中台、内容安全审核等多个业务场景。6 月 6 日是小红书的周年庆大促，需要展现一些实时的销量、店家成交总额排名、总销量等信息，这个实时大屏的应用后面连接的就是 TiDB。 TiDB

注：以下分析基于开源 v19.15.2.2-stable 版本进行 引言 ClickHouse内核分析系列文章，继上一篇文章 MergeTree查询链路 之后，这次我将为大家介绍MergeTree存储引擎的异步Merge和Mutation机制。建议读者先补充上一篇文章的基础知识，这样会比较容易理解。 MergeTree Mutation功能介绍 在上一篇系列文章中，我已经介绍过ClickHouse内核中的MergeTree存储一旦生成一个Data Part，这个Data Part就不可再更改了。所以从MergeTree存储内核层面，ClickHouse就不擅长做数据更新删除操作。但是绝大部分用户场景中，难免会出现需要手动订正、修复数据的场景。所以ClickHouse为用户设计了一套离线异步机制来支持低频的Mutation(改、删)操作。 Mutation命令执行 ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE filter_expr; ALTER TABLE [db.]table UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr; ClickHouse的方言把Delete和Update操作也加入到了Alter Table的范畴中，它并不支持裸的Delete或者Update操作

ClickHouse大数据分析技术与实战课程 课程基于ClickHouse的最新的20.x版本，从理论到实践，由浅入深详解ClickHouse的原理和使用。 本课程从零开始，有Linux操作系统和SQL使用经验即可。 课程以案例驱动，包含大量的实践案例。 将ClickHouse与MySQL、Kafka、HDFS等第三方系统集成，增强ClickHouse的功能。 课程覆盖面广，既有基础功能的详细讲解， 也包含了集群部署、查询优化、运维管理等高级内容。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4409634/blog/4317006

万级TPS亿级流水-中台账户系统架构设计 标签：高并发 万级TPS 亿级流水 账户系统 背景 业务模型 应用层设计 数据层设计 日切对账 背景 我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统，用来支撑所有前台产品线的用户资产管理，统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力，在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。 注：资金类系统只有合格和不合格，哪怕数据出现只有0.01分的差错也是不合格的，局部数据不准也就意味着全局数据都不可信。 本文只分享系统的核心模型部分的设计，其他常规类的（如压测验收、系统保护策略-限流、降级、熔断等）设计就不做多介绍，如果对其他方面有兴趣欢迎进一步交流。 业务模型 基本账户管理： 根据交易的不同主体，可以分为 个人账户 、 机构账户 。 账户余额 在使用上没有任何限制，很纯粹的账户存储、转账管理，可以满足90%业务场景。 子账户功能： 一个用户可以开通多个子账户，根据余额属性不同可以分为基本账户、过期账户，根据币种不同可以分为人民币账户、虚拟币账户，根据业务形态不同可以自定义。 （不同账户的特定功能是通过账户上的 账户属性 来区分实现。） 过期账户管理： 该账户中的余额是会随着 进账流水 到期自动过期。 如：在某平台充值1000元送300元，其中300元是有过期时间的，但是1000元是没有时间限制的

-- The C compiler identification is Clang 8.0.1 -- The CXX compiler identification is Clang 8.0.1 -- Check for working C compiler: /usr/bin/clang-8 -- Check for working C compiler: /usr/bin/clang-8 -- broken CMake Error at /usr/share/cmake-3.10/Modules/CMakeTestCCompiler.cmake:52 (message): The C compiler "/usr/bin/clang-8" is not able to compile a simple test program. It fails with the following output: Change Dir: /root/ClickHouse/build-arm64/CMakeFiles/CMakeTmp Run Build Command:"/usr/bin/ninja" "cmTC_3f054" [1/2] Building C object CMakeFiles/cmTC_3f054.dir/testCCompiler.c.o [2/2] Linking C

注：以下分析基于开源 v19.15.2.2-stable 版本进行，社区最新版本代码改动较大，但是总体思路是不变的。 用户提交一条查询SQL背后发生了什么？ 在传统关系型数据库中，SQL处理器的组件主要包括以下几种： • Query Parsing 负责进行词法和语法分析,把程序从人类高可读的格式(即SQL)转化成机器高可读的格式(AST,抽象语法树)。 词法分析指的是把SQL中的字符序列分解成一个个独立的词法单元——Token(<类型，值>)。 语法分析指的是从词法分析器输出的token中识别各类短语，并构造出一颗抽象语法树。而按照构造抽象语法树的方向，又可以把语法分析分成自顶向下和自底向上分析两种。而ClickHouse采用的则是手写一个递归下降的语法分析器。 • Query Rewrite 即通常我们说的"Logical Optimizer"或基于规则的优化器(Rule-Based Optimizer,即RBO)。 其负责应用一些启发式规则，负责简化和标准化查询，无需改变查询的语义。 常见操作有:谓词和算子下推，视图展开，简化常量运算表达式，谓词逻辑的重写，语义的优化等。 • Query Optimizer 即通常我们所说的"Physical Optimizer"，负责把内部查询表达转化成一个高效的查询计划，指导DBMS如何去取表，如何进行排序，如何Join。如下图所示