PostgreSQL 查询优化器解析0 码力 | 37 页 | 851.23 KB | 1 年前3
Greenplum资源管理器## Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io ## Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group ## Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 • OLAP • MPP(Massively Parallel Processing) ## Greenplum数据库 corruption => PANIC ## Resource Queue ## • Cost is tricky – 没有明确的定义 – 不同优化器不一致 – 优化器不能被纳入资源管理器 ## Resource Queue ## • Priority is rough – 不能精确控制CPU - CHECK FOR INTERRUPTS – BackoffBackendTick0 码力 | 21 页 | 756.29 KB | 2 年前3
PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai ## PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com ## I ABOUT ## Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna0 码力 | 39 页 | 6.95 MB | 2 年前3
蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人:蔡岳毅 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks; 2. ClickHouse/StarRocks 的高可用架构; 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点,StarRocks如何来补充ClickHouse的短板; 4. ClickHouse的调优,运维介绍; 5. 应用总结; ## 根据实际业务场景需要来选择 1. 不固定的查询条件,不固定的汇总条件; c14ade/p5_1.jpg) ## StarRocks的特点 ## 优点: 1. 支持标准的SQL语法,兼容MySQL协议; 2. MPP架构,扩缩容非常简单方便; 3. 支持高并发查询; 4. 跨机房部署,实现最低成本的DR ## 缺点: 1. 不支持大规模的批处理; 2. 支持insert into,但最理想的是消费Kafka;  ## 采用ClickHouse后平台的查询性能 ### system.query_log表,记录已经执行的查询记录 query:执行的详细SQL,查询相关记录可以根据SQL关键字筛选该字段 query duration ms: 执行时间 memory usage: 占用内存 read_0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 2 年前3
DBeaver User Guide v.7.00 码力 | 277 页 | 15.10 MB | 2 年前3
DBeaver User Guide v.23.10 码力 | 526 页 | 32.07 MB | 2 年前3
peewee Documentation
Release 3.5.00 码力 | 347 页 | 380.80 KB | 1 年前3
Scrapy 2.1 Documentation0 码力 | 342 页 | 1.32 MB | 2 年前3
钟阳红-Apache Ballista Introduction0 码力 | 17 页 | 2.66 MB | 2 年前3
peewee Documentation
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