位操作函数 字符串函数 条件函数 数学函数 JSON解析函数 类型转换函数 格式转换函数 通用函数 时间和日期函数 BITMAP函数 HLL函数 窗口函数 哈希函数 Baidu 百度智能云文档 目录 2 SQL手册 数据类型 TINYINT数据类型 TINYINT数据类型 长度: 长度为1个字节的有符号整型。 范围: [-128, 127] 转换: Doris可以自 +------------------------+ +------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 1 row in set (0.00 sec) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 3 BIGINT数据类型 BIGINT数据类型 长度: 长度为8个字节的有符号整型。 范围: [-9223372036854775808, 9223372036854775807] +------------------------------------------+ 1 row in set (0.05 sec) 1 row in set (0.05 sec) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 4 转换: Doris不会自动将DOUBLE类型转换成其他类型。用户可以使用CAST()将其转换成TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, STRING

主题事实清单表采用引擎MergeTree. 同步策略: 每日从 oracle数据平台增量同步到ck数仓. 数 仓 建 设 – 对外数据 目前对外开放是主题事实清单表+维度表 封装成一个视图,类 似如下 数 据 展 示 + 多 维 分析 采用开源报表系统davinci 地址: https://github.com/edp963/davinci 03 1. Memory limit (for query) exceeded 解决：通过在users

Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 1 © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. Greenplum 数据库架构分析及5.x 新功能分享 杨瑜 Pivotal中国研发中心 2 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 日程 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）简介 标准SQL支持，SQL 2003 OLAP扩展 支持 MapReduce 扩展编程语言 (Python,R, Java, Perl, C/C++） 第三方工具 BI 工具, ETL 工具 文本分析，数据挖掘等 管理工具 GP Command Center GP Workload Manager 7 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only MPP(大规模并行处理）无共享体系架构 16 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 解析器 主节点Segment 系统表 优化器 分布式事务 调度器 执行器 解析器执行词法分 析、语法分析并生 成 解析树 客户端 主节点接受客户连接， 处理请求，执行认证 解析器 主节点 17 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 优化器 本地存储

1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司，在数据处理和 BI/DW领域，提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥，加利福尼亚州，美国，成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站： www.greenplum Credibility Aging Proprietary Legacy Scalable, Open Software-Based Commodity HW • 用户人数 • 安全度 • 查询、报告、分析的数量 • 数据的高度多样性 • 大量定制数据 • 监管要求 商务智能/数据仓库发展趋势 一切都在增长! 数据仓库工作量：数据膨胀 面临的新难题是如何处理大规模数据 过去的10年 公民服务 国家安全 电子政务 法规实施和监管 人力资本管理 信息传播 合规性报告 资产组合分析 客户报表 电汇通知 分部记分卡 客户关系管理、收 购和盈利率 欺诈检测 欺诈分析 客户流失分析 响应时间 流量分析 产品关联/捆绑 零售 存储运营分析 客户忠诚度计划 协作规划和预估 预防亏损 优化供应链 当今的数据仓库方案 基于硬件 专有，昂贵 不可扩展

2022 Online/Spring 21 TiDB の特徴 (Cloud Native) クラウド環境(Public や Private、そして hybrid)に親和性が 良い作りになっています(複数のコンポーネントで構成されて いる点等) それぞれのコンポーネントは自由にスケールさせることがで きます TiDB のストレージ部分は TiKV というソフトウェアで実現 されていますが、TiKV Online/Spring 23 TiDB の特徴 (Minimize ETL) TiDB は OLTP と OLAP を同時にサポート(HTAP)しています ETL に読ませるために、わざわざ分析用のデータに変換する必 要がありません (別途 TiFlash というコンポーネントを動かす 必要があります) あと実は MySQL のインターフェイスだけではなくて Spark の インターフェイスも使うことができます を 使ってチャンクを冗長して配置しています TiKV 側では障害が発生しても Raft によって Leader Election が行われ、自動でアクセス先が切り替わります アクセス頻度が高いノード(ホットスポット)が発生した場合 は自動的にデータが移されて負荷分散されます Open Source Conference 2022 Online/Spring 26 TiDB の特徴(再掲)

Cluster MySQL Cluster 概述 • 具有持久性的内存优化表 • 延迟时间短且可预测，访问时间控制在一定范围内 实时 • 自动分片、多主 • 符合 ACID，OLTP + 实时分析 高伸缩性，读取 + 写入 • 无共享，无单点故障 • 自我修复 + 联机运行 99.999% 可用性 • 关键字/值 + 复杂的关系查询 • SQL + Memcached + JavaScript MySQL Cluster 数据节点 Master –Slave Replication •内存优化表 – 持久 – 可与基于磁盘的表混合使用 •大量并发 OLTP •通过分布式联接支持分析 •通过并行表扫描支持非索引搜索 •MySQL Cluster 7.4 DBT2 FlexAsych – 2 亿次 NoSQL 读取/秒（32 个节点） 4/16/2017 31 MySQL 亿次 NoSQL 读取/秒 版权所有 2015，Oracle 和/或其附属公司。保留所有权利。 •内存优化表 – 持久 – 可与基于磁盘的表混合使用 •大量并发 OLTP •通过分布式联接支持分析 •通过并行表扫描支持非索引搜索 •MySQL Cluster 7.4 DBT2 BM – 250 万条 SQL 语句/秒 4/16/2017 32 MySQL Cluster 7.4 SQL

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1350 11.1.2 TiDB 性能分析和优化 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1373 11.1.4 TiFlash 性能分析和优化方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1394 11.1.5 TiCDC 性能分析和优化方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1399 11.1.6 延迟的拆解分析 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1401

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 983 11.1.2 TiDB 性能分析和优化 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1006 11.1.4 TiFlash 性能分析和优化方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1027 11.1.5 TiCDC 性能分析和优化方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1032 11.1.6 延迟的拆解分析 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1034

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 923 11.1.2 TiDB 性能分析和优化 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 946 11.1.4 TiFlash 性能分析和优化方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 967 11.1.5 TiCDC 性能分析和优化方法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 972 11.1.6 延迟的拆解分析 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 974 11