档的访问应建立严格的审批机制，对用于测试的⽣产数据要进⾏ 脱敏处理，严格防⽌敏感信息泄露。 存 储 层 Table Log … 密⽂ 存储 ⼀级密钥 ⼆级密钥 三级密钥 数据 访问 PieDataCS 加密 模块 存储 引擎 业务系统 明⽂访问 其他请求 根据权限返回 KMS服务 传输加密 实时加解密 加密算法兼容 完备权限管控 计 算 层 透明 加密 满⾜等保合规要求 @2024 OpenPie 支持更多的数据源，具备全量和增量数据同步功能，优化了数据采集和⼊库的性能，可通过ChunJun进⾏实时⼊库， 性能较传统GP提升了6倍； Ø 升级了数据中台的安全审计应用，采用PieCloudDB替换了ES，支持半结构化数据的查询（json/xml等数据格式）， 应用开发不用再基于SPL查询语法，改用通用型的SQL语法即可，⼤⼤缩短了应用开发和迭代周期； Ø 具备流批⼀体化能⼒，兼容Spark和F ⼊成本和后续的扩容成本。 Ø 运用数仓虚拟化技术，实现全域数据计算 基础 设施 计算资源 存储资源 ⽹络资源 云原⽣资源 中间件 数据库 ⾼性能存储 离线数据 主流组件（Kafka、Flink、Spark、ES） 实时数据 数据 存储 全量数据同步 πDataCS 增量数据同步 可视化ETL 结构化数据处理 非结构化数据处理 数据标准 数据权限体系 数据质量 数据资产目录 元数据统⼀管理 数据安全

用户画像平台 现有的流程：  ES中定义标签的大宽表  通过Spark关联各种业务数据，插入到ES大 宽表。  高频查询的画像数据通过后台任务保存到加 速层：Hbase 戒者 Redis  实时标签通过Flink计算，然后写入Redis  用户画像平台可以从ES、Hbase、Redis查 询数据 痛点：  标签导入到ES的时间过长，需要等待各种业 务数据准备就绪，才能迚行关联查询。 务数据准备就绪，才能迚行关联查询。  新增戒者修改标签，丌能实时迚行，涉及到 ES文档结构的变化。  ES对资源消耗比较大，属亍豪华型配置。  ES的DSL诧法对用户丌太友好，用户学习成 本高。 Kafka Flink 18 ClickHouse替换ES存储标签数据  ClickHouse Manager负责ClickHouse集群管理、元数据管理以及节点负载协调 tag-generate负责标签数据构建，保存到HDFS（MySQL中存储标签配置信息）  tag-loader向ClickHouse发送从HDFS导入标签数据的sql  to-ch-sql模块，将用户画像查询条件转换为ClickHouse sql诧句  用户画像平台通过Proxy从ClickHouse集群查询标签数据 Spark tag-generate tag-loader

整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 427 11.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 427 11.3 性能测试 . . . 438 BenchmarkSQL 5.0 PostgreSQL 语句列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441 11.6 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449 11.6.1 ShardingSphere document 8.1.3 目标 尽量透明化分库分表所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用水平分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 8.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得 磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。通过

整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 11.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 11.3 性能测试 . . . 464 BenchmarkSQL 5.0 PostgreSQL 语句列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467 11.6 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475 11.6.1 ShardingSphere document 8.1.3 目标 尽量透明化分库分表所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用水平分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 8.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得 磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。通过

日志 v ClickHouse较ES写⼊吞吐量提升近10倍 v ClickHouse存储成本为ES的1/3 日志 v ClickHouse中采⽤分表，统⼀schema的设计 v ⽇志查询采⽤类似ES语法，降低⽤户迁移成本 用户行为数据分析 概述 v 基于ClickHouse构建B站⽤户⾏为数据分析产品：北极星 v 行为数据分析平台主要以下功能模块： 事件分析 v 海量埋点事件数据，⽇增数据千亿级。

整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 6.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 6.3 性能测试 . . . . 310 BenchmarkSQL 5.0 PostgreSQL 语句列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312 6.6 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 6.6.1 document, v5.2.0 3.1.3 目标 尽量透明化分库分表所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用水平分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 3.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得 磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。通过

(PD) 包含了多个确保 TiDB 集群能正常运行的关键模块。当集群的工作负载增加时， �→ PD 中各模块的资源消耗也会随之增加，造成这些模块间功能的相互干扰， �→ 进而影响整个集群的服务质量。为了解决该问题，从 v8.0.0 起，TiDB 支持将 PD 的 TSO �→ 和调度模块拆分成可独立部署的微服务，可以显著降低当集群规模扩大时模块间的互相影响。 �→ 通过这种架构，TiDB 能够支持更大规模、更高负载的集群。 遵循你公司或组织的命名规范。如果你的公司或组织没有相应的命名规范，可参考表命名规范。请勿 使用这样的表名，如：t1, table1 等。 • 多个单词以下划线分隔，不推荐超过 32 个字符。 • 不同业务模块的表单独建立 DATABASE，并增加相应注释。 4.5.3.10.2 定义列时应遵守的规则 • 查看支持的列的数据类型，并按照数据类型的限制来组织你的数据。为你计划被存在列中的数据选择 合适的类型。 建议按照业务、产品线或者其它指标进行区分，一般不要超过 20 个字符。如：临时库 (tmp_crm)、测试库 (test_crm)。 431 4.11.2.1.3 表命名规范 • 同一业务或者模块的表尽可能使用相同的前缀，表名称尽可能表达含义。 • 多个单词以下划线分隔，不推荐超过 32 个字符。 • 建议对表的用途进行注释说明，以便于统一认识。如： – 临时表（tmp_t_crm_relation_0425）

遵循你公司或组织的命名规范。如果你的公司或组织没有相应的命名规范，可参考表命名规范。请勿 使用这样的表名，如：t1, table1 等。 • 多个单词以下划线分隔，不推荐超过 32 个字符。 • 不同业务模块的表单独建立 DATABASE，并增加相应注释。 4.5.3.10.2 定义列时应遵守的规则 • 查看支持的列的数据类型，并按照数据类型的限制来组织你的数据。为你计划被存在列中的数据选择 合适的类型。 建议按照业务、产品线或者其它指标进行区分，一般不要超过 20 个字符。如：临时库 (tmp_crm)、测试库 (test_crm)。 416 4.11.2.1.3 表命名规范 • 同一业务或者模块的表尽可能使用相同的前缀，表名称尽可能表达含义。 • 多个单词以下划线分隔，不推荐超过 32 个字符。 • 建议对表的用途进行注释说明，以便于统一认识。如： – 临时表（tmp_t_crm_relation_0425） 业务运营临时统计表（tmp_st_{business code}_{creator abbreviation}_{date}） – 账期归档表（t_crm_ec_record_YYYY{MM}{dd}） • 不同业务模块的表单独建立 DATABASE，并增加相应注释。 4.11.2.1.4 字段命名规范 • 字段命名需要表示其实际含义的英文单词或简写。 • 建议各表之间相同意义的字段应同名。 • 字段也尽量

调度操作会导致性能损失。 将调度器设置为 noop 后，内核不做任何操作，直接将 I/O 请求下发给硬件，以获取更好的性能。同时， noop 调度器也有较好的普适性。 3. 为调整 CPU 频率的 cpufreq 模块选用 performance 模式。将 CPU 频率固定在其支持的最高运行频率上，不 进行动态调节，可获取最佳的性能。 采用如下步骤检查操作系统的当前配置，并配置系统优化参数： 1. 执行以下命令查看透明大页的开启状态。 ID_SERIAL_SHORT=6d0946606d79f90025f3e09a0c1f9e81 注意： 如果多个磁盘都分配了数据目录，需要多次执行以上命令，记录所有磁盘各自的唯一标 识。 4. 执行以下命令查看 cpufreq 模块选用的节能策略。 100 cpupower frequency-info --policy analyzing CPU 0: current policy: frequency should cat /sys/block/sd[bc]/queue/scheduler [noop] deadline cfq [noop] deadline cfq 8. 执行以下命令查看 cpufreq 模块选用的节能策略。 cpupower frequency-info --policy analyzing CPU 0: current policy: frequency should be within