PostgreSQL 开发最佳实践PostgreSQL 开发最佳实践 digoal 阿里云 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 • 管理规约 • 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 规约的重要性 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 explain analyze query; rollback; • create index CONCURRENTLY idx on tbl(id); • 密码复杂度、认证方法 • 业务系统,开发测试账号,不要使用数据库超 级用户。 • 长连接relcache , syscache • 数据隔离(cluster -> database -> schema) • 主备切换(prewarm)0 码力 | 16 页 | 381.36 KB | 1 年前3
云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书报表结果时,传统数据仓库无法及时扩资源,导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据,错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 库 架 构 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率,无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长,面临数据库的扩 容和升级时,由于传统 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外,如果企业需要做跨集群的访问,往往非常困难,会造成数据孤岛的存 在。 运 维 成 本 对于传统 MPP 数仓,企业往往会需要配备运维人力,且对运维、开发人员要求高,需要相关人员掌握复杂的技术 栈,技术的更新迭代迅速,相关人员需保持积极的知识更新意识。相关人才市场较小,人才匮乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 计原则复用为技术路线,可将物理数仓整合 到云原生数据计算平台,根据数据授权动态创建虚拟数仓,按需灵活计算,打破数据孤岛,支撑更大模型所需的数据 和计算。在云上,数据计算资源按需扩缩容,提升数仓的敏捷性和弹性,助力企业降低数仓管理复杂度,实现数量级 增加可计算数据空间的同时,数量级降低数仓成本,打开无限数据计算空间,推进AI/BI到下一个精度。PieCloudDB 在eMPP分布式专利技术、0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
Greenplum 介绍一次打包到处运行的平台:部署灵活,不受限于硬件环境和平台,无论裸机、私有云、公 有云均可部署。硬件环境的普适性,提供了极大的灵活性,解放了硬件平台的制约和绑定, 从而允许客户灵活选择最适合的方案,降低未来的迁移代价,而开发、运维人员无需要学 习新的数据库处理技术,人力成本也能够大大降低。 ● 处理和分析各种数据源的数据的平台:支持各种数据源,包括 Kafka、Hadoop、HIVE、 HBase、S3、Gem 成为了数据平台的万向头,向上可以连接各种 BI 工具、可视化工具和数据分析工具, 向下可以连接各种 ETL 工具、各种数据源和各种格式的数据等。 ● 集成数据分析平台:支持商业智能(BI)、文本、GIS、图、图像等。流式支持也在开发 中。通过 Pivotal 开源的 Apache 顶级项目 MADlib,Greenplum 可以在数据内部运行 50 多种数据分析和机器学习算法。MADlib 提供 SQL 接口进行数据分析,大大降低了数据分 2017 年 Pivotal 在 github 的开源贡献列表中全球排 名第四左右。 采用开源方案,不担心后门问题,不担心被锁定。开源还可以构建更好的 生态。 ● 采用敏捷软件开发方法开发的平台:Greenplum 采用敏捷方法开发,实现了快速迭代、持 续发布和质量内建。2017 年 Greenplum 发布了 10 个版本,以前发布一个版本需要 1 个 月左右,现在只需要十几个小时。 ●0 码力 | 3 页 | 220.42 KB | 1 年前3
PieCloudDB Database 产品白皮书 时刻或需要紧急得到某个 法弹性、快速地分析业务数据,错失了充分挖掘数据 Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率,无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长,面临数据库的扩 容和升级时,由于传统数据 很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外,如果企业需要做跨集群的访问,往往非常困难,会造成数据孤岛的存 在。 运维成本 对于传统 MPP 数仓,企业往往会需要配备运维人力,且对运维、开发人员要求高,需要相关人员掌握复杂的技术 栈,技术的更新迁代迅速,相关人员需保持积极的知识更新意识。根关人才市场较小,人才芽乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 PieCloudDB ,是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线,采用领先的数仓 虚拟化技术,可将多个数仓统一整合到一个高可用的云虚拟数仓,打通多云的数据管道,数据计算资源按需扩缩容, 提升数仓的敏捷性和弹性,助力企业降低数仓管理复杂度,实现数量级增加可计算数据空间的同时,数量级降低数仓 成本,打开无限数据计算空间,推进AVBI到下一个精度。PieCloudDB在eMPP分布式专利技术、服务器无感知0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3
Greenplum 精粹文集Startup 公司,创始人家门口有 一棵青梅 ——greenplum,因此而得名)召集了十几位业界大咖(据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD),说干就干,花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发,用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算,不依赖于任何专有硬件,达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 优化、 开发 Interconnect 这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多 个 Postgresql 实例的高效协同和并行计算,Interconnect 承载了并行 查询计划生产和 Dispatch 分发(QD)、协调节点上 QE 执行器的并 行工作、负责数据分布、Pipeline 计算、镜像复制、健康探测等等诸 多任务。 在 Greenplum 开源以前,据说一些厂商也有开发 MPP 只 要专注在分布式技术中最核心的并行处理技术上面,协调我们下面 的轮子跑的更快更稳才是我们的最终目标。而数据库底层组件就像 车轮一样,经过几十年磨砺,数据库引擎技术已经非常成熟,大可 不必去重新设计开发,而且把数据库底层交给其它专业化组织来开 发(对应到 Postgresql 就是社区),还可充分利用到社区的源源不 断的创新能力和资源,让产品保持持续旺盛的生命力。 这也是我们在用户选型时,通常建议用户考察一下底层的技术支撑0 码力 | 64 页 | 2.73 MB | 1 年前3
πDataCS赋能工业软件创新与实践均已加⼊拓数派。成员毕业自 CMU、北⼤、清华和科⼤少年班 等顶级学术机构,并有成员获有 奥赛奖牌。 郭罡(Paul Guo) 合 伙 ⼈ & C T O • 中国科技⼤学少年班 • 18年+底层基础软件领域开发经验 • 原Greenplum首席内核架构师 • Apache HAWQ PMC成员 陆公瑜(Brian Lu) 合伙⼈&COO • 英国约克⼤学 • 15年+产品⽣态建设和运营管理经验 :全面升级Hadoop⼤数据和Greenplum数仓⾄云原⽣数据平台 是⼀个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题, 是⼤数据技术中的基⽯。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发 分布式程序,以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。 组件很多,常见约30个,基础组件包括:Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari,其他的计算引擎、列存数据库 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼,需要掌握 多种组件的不同使用⽅法,业务开发周期会比较久。 国外开源软件,与国产软硬件兼容性差,不符合信创趋势,也⽆法直接利用云 资源的弹性能⼒。组件太多,导致集群部署和后期运维管理很麻烦,市场上相 关⼈才储备量不多,技术兜底依赖于Cloudera,国内第三⽅公司主要是基础运 维和开发为主。 ⼤模型数据计算系统,以云原⽣技术重构数据存储和计算,⼀份数据,多引擎0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3
如何用 MySQL 构建全方位高可用应用安全港声明 以下内容旨在阐明产品的整体方向。该内容仅供参考,不可纳入任何合同。该信息 不承诺提供任何资料、代码或功能,并且不应该作为制定购买决策的依据。本文档 所述的 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。 4/16/2017 版权所有 2015,Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 3 MySQL 复制 MySQL 半同步 复制 Windows/ 每毫秒的成本? 正常运行时间要求 每分钟的停机成本? 故障与维护? 应用程序敏捷性 开发者语言和框架? SQL 还是 NoSQL? 4/16/2017 版权所有 2015,Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 33 增强开发运维人员的敏捷性, 减少停机时间 自动化管理 • 启动/停止节点或整个 群集 • 联机扩展 • 联机重新配置 •0 码力 | 40 页 | 2.19 MB | 1 年前3
6. ClickHouse在众安的实践数据权限管理 | 大数据、流数据建模 | 数据/模型生命周期管理 资源调度 业务系统 开 发 工 具 基 础 设 施 模型 反馈 智能应用 开放与敏捷 • 大数据、流数据统一建模管理 • 垂直方向行业模板,简化开发过程 • 多语言多runtime支持,Bring your own model • 数据流转、建模、机器学习任务的全生命周 期管理 • 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 ODPS ES 用户标签表 痛点 • 数据查询慢:每个查询需要5~10分钟; • 数据更新慢:更新数据可能需要数天时间; • 不灵活:用户有新标签需求时,需要提需求给标签开发人员排期开发 需求,开发人员开发完再更新到系统中,这时离需求提出可能已经过 去几天,无法及时给到业务人员反馈。 思路 利用clickhouse实时计算的高效性能,对原始数据进行查询分析,从而支 持用户灵活的定义标签并让用户实时得到反馈。0 码力 | 28 页 | 4.00 MB | 1 年前3
兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS我们秉承硅谷创新文化和普及数字化公益等社会责任。在公司成长的过程中,不遗余力为人才提供一个成为业内明星的平 台和通道。 郭罡(Paul Guo) 合 伙 人 & C T O • 中国科技大学少年班 • 18年+底层基础软件领域开发经验 • 原Greenplum/HAWQ首席内核架构师 陆公瑜(Brian Lu) 合 伙 人 & C O O • 英国约克大学 • 15年+产品生态建设和运营管理经验 • 原Greenplum中国社区发起人 私有云 Mundo元数据管理系统 统一Catalog 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题,是 大数据技术中的基石。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布 式程序,以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 组件很多,常见约30个,基础组件包括:Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari,其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件,应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 生态丰富,对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持,可以很好的 完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高,需要掌握多种 组件的不同使用方法,业务开发周期会比较久。 国外开源软件,与国产软硬件兼容性差,不符合信创趋势,也无法直接利用云资 源的弹性能力。组件太多,导致集群部署和后期运维管理很麻烦,市场上相关人 才储0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
Pivotal Greenplum 5.0 - 开源MPP 数据库的不二之选Recursive CTEs (post GA) • gpload multi-byte delimiters (post GA) • PXF For Hadoop (post GA) 敏捷开发方法学 社区 社区 加入 Pivotal pivotalrnd_china_jobs@pivotal.io 未来计划0 码力 | 18 页 | 913.39 KB | 1 年前3
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