Firebird Project members 11 July 2011, document version 3.11 covers Firebird 2.0–2.0.6 and 2.1–2.1.4 2 Table of Contents About this guide .............................................................. depends on your situation. A short overview of the most important differences follows. Table 1. Firebird 2 Classic Server vs. Superserver Classic Server Superserver Processes Creates a separate process for installation on Linux. Some of the locations may be different on other Unix-like systems. Table 2. Firebird 2 component locations on Linux Component File Name Default Location Installation directory (referred

Firebird 2 Schnellanleitung IBPhoenix Editoren Mitglieder des Firebird-Projekts Übersetzung ins Deutsche: Thomas Steinmaurer 28. November 2006 – Dokumentenversion 3.3-de 2 Inhaltsverzeichnis Über sicher, dass diese Anleitung Ihrer Firebird Version entspricht. Diese Anlei- tung behandelt Version 2. Falls Sie Firebird 1.0 oder 1.5 verwenden, dann holen Sie sich die entsprechende Version der Schnellanleitung Überblick über die wichtigsten Unterschiede gibt die nach- folgende Tabelle. Firebird 2 Schnellanleitung 4 Tabelle 1. Firebird 2 Classic Server vs. Superserver Classic Server Superserver Prozesse Erzeugt für

2 Sharding-JDBC入门使用 2.1不使用Spring 引入Maven依赖 基于Java编码的规则配置 Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述，以下例子是根据user_id取模分库, 且根据 order_id取模分表的两库两表的配置。 org.apache.shardingsphere BasicDataSource dataSource2 = new BasicDataSource(); dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver"); dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds1"); dataSource2.setUsername("root"); setUsername("root"); dataSource2.setPassword(""); dataSourceMap.put("ds1", dataSource2); // 配置Order表规则 基于Yaml的规则配置 或通过Yaml方式配置，与以上配置等价： TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new

• 业务背景 • 集群现状 • 我们遇到的问题 业务背景 基于storm的实时指标的计算存在的问题 1：指标口径(SQL) -> 实时任务 2：数据的回溯 3：稳定性 业务背景 什么是我们需要的? 1：实时指标SQL化 2：数据方便回溯，数据有问题，方便恢复 3：运维需要简单 4：计算要快，在一个周期内，要完成所有的指标的计算 集群现状 100+台32核128G 部分复杂累时查询30S内完成 问题： 1：内存限制，对于一些大的查询会出现内存不够问题 2：存储限制，随着表越来多，磁盘报警不断 3：cpu限制 64G对于一些大表(每天600亿+)的处理，很容易报错，虽然有基于磁盘解决方案，但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘，单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决： 1：机器的内存推荐128G+ 2：采用软连接的方式，把不同的表分布到不同的盘上面，这样一台机器可以挂载更多的盘 (timestamp, eventType) or order by (eventType, timestamp) 业务场景 1：趣头条和米读的上报数据是按照”事件类型”(eventType)进行区分 2：指标系统分”分时”和”累时”指标 3：指标的一般都是会按照eventType进行区分 select count(1) from table where dt='' and timestamp>=''

TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name ( name1 [type] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr], name2 [type] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr], 省略... ) ENGINE = MergeTree() [PARTITION BY expr] [ORDER > 'A000' ('A000', +inf) WHERE ID < 'A188' (-inf, 'A188') WHERE ID LIKE 'A006%' ['A006', 'A007') 2. 递归交集判断 3. 合并MarkRange区间 索引的查询过程 二级索引 跳数索引 目前，MergeTree共支持4种跳数索引，分别是minmax、set和ngrambf_v1和tokenbf_v1。 v1。 数据存储 按列存储，精心编排，错落有致 压缩数据块，就好比是一本书的文字段落，是组织文字的基本单元。 压缩数据块 头信息固定使用9位字节表示，具体 由1个UInt8(1字节)整型和2个 UInt32(4字节)整型组成 。 压缩数据块大小 l 单个批次数据 size < 64K 如果单个批次数据小于64K，则继续获取下一批 数据，直至累积到size >= 64K时，生成下一个压缩

ClickHouse 应用实践 丁晓坤 & 熊峰 一切以用户价值为依归 2 • Clickhouse 的部署与监控管理 • Clickhouse 的应用实践 iData 目录 部署与监控管理 一切以用户价值为依归 3 1 4 部署与监控管理 1 高内存，廉价存储： 单机配置: Memory128G CPU核数24 SATA20T，RAID5 万兆网卡 一切以用户价值为依归 Shard01 Shard02 Shard03 Load Balancing 一切以用户价值为依归 6 部署与监控管理 1 线性平滑扩容： 扩容： 1.安装新部署新的shard分片机器 2.新shard上创建表结构 3.批量修改当前集群的配置文件增加新的分片 4.名字服务添加节点 一切以用户价值为依归 7 部署与监控管理 1 大批量，少批次 WriteModel BatchSize 一切以用户价值为依归 业务应用实践 iData 14 2 一切以用户价值为依归 15 业务应用实践 iData 2 一切以用户价值为依归 l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用 16 业务应用实践 iData 2 腾讯游戏 数据化驱动服务 场景视图： TGlog 服务端采集

PieCloudDB 全局缓存系统中添加本地缓存。 l HLL（HyperLogLog）压缩 当 HLL 比较稀疏时支持使用游程编码，可以节省 60%-95% 的存储空间。 2 l 优化 Block Skipping 实现 JANM 的虚拟索引。对于某些特殊的访问方法，表的数据文件/块已经包 含可以用作索引的信息，通过虚拟索引不仅可以利用这些信息来提高性能，而 且能减少维护开销。

.............................................................................................. 4 2. PIECLOUDDB 和 K8S 一起部署方案 ......................................................................... PieCloudDB 版本 操作系统版本 1 K8S 的 Master pie4 10.24.31.154 root/openpie V2.1.1 Centos 7 2 K8S 的 Worker pie5 10.24.31.155 3 K8S 的 Worker pie6 10.24.31.156 备注： l 基于 K8S 环境搭建 PieCloudDB 环境和对象存储，请选择第三章节《PieCloudDB 基于已有 K8S 的部署方案》 2. PieCloudDB 和 K8S 一起部署方案 2.1 配置 NTP 同步 用 root 用户在每个节点执行如下命令： 1. yum install -y chrony 2. systemctl enable chronyd 3. systemctl start chronyd