Williams在1964年发明。 ● 堆是一种近似完全二叉树的结构，最大值堆要求每个子节点的键值总是小于父 节点。最小值堆要求每个子节点的键值总是大于父节点。 堆排序算法 ● 步骤1：建立最大值堆,最大元素在堆顶 ● 步骤2：重复将堆顶元组移除并插入到排序数组，更新堆使其保持堆的性质 ● 步骤3：当堆的元素个数为零时，数组排序完毕 堆排序 11 ● 建堆 堆排序 9 5 8 1 3 6 9 8 3 6 12 ● 移除堆顶元素 堆排序 2 5 8 1 3 6 9 1 9 5 2 8 3 6 13 ● 重新建堆 堆排序 8 5 6 1 3 2 9 1 9 5 8 6 3 2 14 ● 移除堆顶元素 堆排序 2 5 6 1 3 8 9 1 9 5 2 6 3 8 15 ● 重新建堆 堆排序 6 5 2 1 3 8 9 6 2 3 8 16 ● 移除堆顶元素 堆排序 3 5 2 1 6 8 9 1 9 5 3 2 6 8 17 ● 重新建堆 堆排序 5 3 2 1 6 8 9 1 9 3 5 2 6 8 18 ● 堆只剩一个元素 堆排序 1 2 3 5 6 8 9 5 9 2 1 3 6 8 19 ● 移除堆顶元素，完成排序 堆排序 1 2 3 5

表和appendonly表） 表） UDW ⽀持两种类型的表：堆表（heap table）和追加表（Appendonly table）。默认创建的是堆表。 堆表（heap table）是最普通的表形式，适合于较⼩、经常更新的数据存储⽅式。 追加表（Appendonly table）简称 ao 表，适合⼤表、updte ⽐较少的表。 创建⼀个堆表： CREATE TABLE heapTable( 会带来磁盘空间的浪费。 2 存储⽅式 存储⽅式 udw 在创建表格的时候提供了堆表和追加表两种存储模式，提供了⾏存储、列存储、外部表的存储⽅式。 2.1 堆表和追加表 堆表和追加表 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 128/206 堆表适合于较⼩、经常更新的数据存储⽅式。 追加表适合不经常更新，批量 INSERT

Memstore是相对长期驻留的，按2MB为单位分配 • Blockcache是长期驻留的，按64KB为单位分配 • 如何有效的回收RPC操作带来的临时对象是HBase 的GC重点 • 不建议HBase的堆大小操作操过64GB，否则GC压 力大、执行时间太长 https://blogs.apache.org/hbase/entry/tuning_g1gc_for_your_hbase http://blog epochs Postgres Conference China 2016 中国用户大会 RegionServer硬件建议 • 服务器硬盘空间不大于6TB*RegionServer • 足够的内存堆大小（约等于硬盘空间/200） • HBase对于CPU要求高，越多core越好 • 磁盘与网络的速度匹配 – 比如如果是24块硬盘，吞吐率约2.4GB/s，则 网络需要至少万兆网络。而千兆网一般配4到6

白皮书 | 11 l 避免扫描和回收仅包含事务 frozen 元组的页面 l 避免 VACUUM 没有必要的索引扫描 l 避免无用的堆截断尝试并在 VACUUM 期间采取独占锁定 l 提高 VACUUM 删除尾随空堆页面的速度 l 可以选择使用 SKIP_LOCKED 选项来跳过对无法立刻被锁的表进行 VACUUM 和 ANALYZE l 可以使用--jobs

-- 更适合数据在初始装载后经常变化的场景。UPDATE 和DELETE操作需要对ROW级别做版本控制从而确保DB事务处理的可靠性。堆表更适合 一些小表，例如维表，这种表可能会在初始化装载后经常更新数据。 创建堆表 行存堆表是缺省的存储模式，创建堆表时不需要额外的CREATE TABLE语法。例如： =# CREATE TABLE foo (a int, b text) 单行INSERT操作，这 是强烈建议应该避免的操作。 创建追加优化表 通过CREATE TABLE的WITH子句来定义存储选项，缺省不指定WITH子句时，创建 的是行存堆表(如果设置了gp_default_storage_options参数，存储模式将与该 参数的设置一致)。例如，这是一个创建不带压缩选项的追加优化表的例子： =# CREATE TABLE 了ZSTD压缩算法，有非常优秀的压 缩和解压缩效率。 创建列存表 在CREATE TABLE时使用WITH子句来指明TABLE的存储模式。如果没有指明，该 表将会是缺省的行存堆表。使用列存的TABLE必须是AO表。例如，创建一张不带压缩 选项的列存储表： =# CREATE TABLE bar (a int, b text) WITH (appendonly=true

compression 4.Concurrent compactor 5.memtable_flush_writers 6.Netty io线程数目 性能调优-集群调优化 JVM调优化 1.堆的大小选择 2.取消偏向锁 https://tobert.github.io/pages/als-cassandra-21-tuning-guide.html 性能调优-集群调优化 Scheme设计优化

Ø 文件加载出现特殊字符 Ø 数据校验标准问题 35 Greenplum开发规范 业务库表设计规范 • GP中表的范围 Ø 最大时间为年表 Ø 数据量小，可用单表 • 多种表类型 Ø 堆表 （选好常用列作为三列键） Ø 分区表 （按照 yyyymmdd 分区，建议都添加 datenum int8） Ø append表 Ø 列存储表 Ø 多种表类型结合 • 表的命名 Ø GP内所有名称都小写

支持多态存储，即单张用户表，可以根据访问模式的不同而使用不同的存储方式存储 不同的分区。例如根据数据的新、旧程度决定将数据存储至本地硬盘还是以外部表的方式存储在 HDFS 或者是 S3 中。Greenplum 提供以下存储方式: l 堆表 (Heap Table)：默认存储方式，同时也是 PostgreSQL 的默认存储方式。支持高效的更新 和删除操作，通常用于 OLTP 。 l Append-Optimized 表：以追加的方

Cassandra 服务，具体如下： [iteblog@www.iteblog.com apache-cassandra-3.11.4]# bin/cassandra 运行上面命令会在命令行里面输出一堆的日志，但是我们如何判断 cassandra 服务已经启动了呢？答案是使用 nodetool 工具，如下： [iteblog@www.iteblog.com apache-cassandra-3.11

，你仍然可能需要在紧急情况下暂停这些任务。从 v7.2.0 开始，TiDB �→ 原生支持同时暂停任意数量的后台任务，释放所需的资源，无需取消或重启任务。 TiDB Dashboard 性能分析支持 TiKV 堆内存分析 v7.5.0 开始，TiKV 支持远程处理 Heap Profile，你可以通过 TiDB �→ Dashboard 直接获取 Heap Profile 的火焰图和调用图。该功能提供了与 Go �→ 堆内存分析同等的简单易用体验。 2.2.1 功能详情 2.2.1.1 可扩展性 • 支持设置 TiDB 节点的服务范围，用于选择适用的 TiDB 节点分布式执行 ADD INDEX 或 IMPORT TiKV 堆内存分析 #15927 @Connor1996 在之前版本中调查 TiKV OOM 或内存使用高的问题时，往往需要在实例环境下手动运行 jeprof 生成 Heap Profile。从 v7.5.0 开始，TiKV 支持远程处理 Heap Profile，你可以通过 TiDB Dashboard 直接获取 Heap Profile 的 火焰图和调用图。该功能提供了与 Go 堆内存分析同等的简单易用体验。