MPP架构数据仓库使用问题之Visibility bitmap表被删除的文件信息是如何记录的

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
简介: MPP架构数据仓库使用问题之Visibility bitmap表被删除的文件信息是如何记录的

问题一:Level字段在ADB PG的Merge Tree中代表什么含义?


Level字段在ADB PG的Merge Tree中代表什么含义?


参考回答:

Level字段在ADB PG的Merge Tree中代表文件的合并层次。其中,0层代表实时写入的数据,这部分数据在合并时有更高的权重。Level值越大,表示该文件包含的数据越旧,合并时的权重越低。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672249



问题二:Physical file id和Stripe id在File Metadata表中分别有什么作用?


Physical file id和Stripe id在File Metadata表中分别有什么作用?


参考回答:

Physical file id在File Metadata表中用于唯一标识一个逻辑文件对应的oss物理文件。由于它不再与segment关联,因此需要全局唯一。Stripe id则是因为一个oss文件可以包含多个bucket的文件,以stripe为单位进行组织,方便在segment一次写入的多个bucket合并到一个oss文件中,避免oss小文件导致的性能下降和oss小文件爆炸问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672250



问题三:Visibility bitmap表是如何记录被删除的文件信息的?


Visibility bitmap表是如何记录被删除的文件信息的?


参考回答:

Visibility bitmap表通过physical_file_id、stripe_id、start_row、hash_bucket_id、delete_count和bitmap等字段来记录被删除的文件信息。其中,physical_file_id和stripe_id用于定位到具体的oss物理文件和其中的stripe;start_row表示delete bitmap对应的起始行号,每32k行对应一个delete bitmap;hash_bucket_id表示所属的hash bucket;delete_count表示该delete bitmap总共记录删除了多少行;bitmap字段则存储了delete bitmap的具体数值,采用压缩存储以节省空间。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672251



问题四:为什么要设计Visibility bitmap表来记录删除信息,而不是直接在oss上修改数据?


为什么要设计Visibility bitmap表来记录删除信息,而不是直接在oss上修改数据?


参考回答:

设计Visibility bitmap表来记录删除信息,而不是直接在oss上修改数据,主要有两个原因:一是可以避免访问oss带来的延迟,提高查询效率;二是oss对于访问的吞吐有限额,频繁访问可能导致触发oss的限流策略,影响系统稳定性。通过Visibility bitmap表,我们可以直接获取到需要合并的文件信息,避免了对oss的频繁访问。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672252



问题五:Mergetree结构的核心特点是什么?


Mergetree结构的核心特点是什么?


参考回答:

Mergetree结构的核心特点是通过后台merge的方式,将小文件合并成有序的大文件,并在合并过程中可以对数据进行重排,以优化数据的有序特性。与leveldb不同,Mergetree的0层实时写入数据会进行合并,不同bucket的文件会合并成大文件,并且这些文件会按照对应的stripe进行组织。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672253

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
19天前
|
存储 缓存 Cloud Native
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
|
19天前
|
SQL 算法 关系型数据库
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG对于sort scan算子要如何生成并优化
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG对于sort scan算子要如何生成并优化
|
19天前
|
缓存 Cloud Native 关系型数据库
MPP架构数据仓库使用问题之Calcite 是一个什么样的类库,它主要用于什么地方
MPP架构数据仓库使用问题之Calcite 是一个什么样的类库,它主要用于什么地方
|
19天前
|
缓存 Cloud Native 关系型数据库
MPP架构数据仓库使用问题之DADI的文件异步预取机制是怎么工作的
MPP架构数据仓库使用问题之DADI的文件异步预取机制是怎么工作的
|
19天前
|
存储 缓存 安全
MPP架构数据仓库使用问题之DADI相比其他方案,在资源使用上有什么优势
MPP架构数据仓库使用问题之DADI相比其他方案,在资源使用上有什么优势
|
16天前
|
Kubernetes Cloud Native Docker
云原生之旅:从容器到微服务的架构演变
【8月更文挑战第29天】在数字化时代的浪潮下,云原生技术以其灵活性、可扩展性和弹性管理成为企业数字化转型的关键。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带领读者了解云原生的基本概念,探索容器化技术的奥秘,并深入微服务架构的世界。我们将一起见证代码如何转化为现实中的服务,实现快速迭代和高效部署。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都会为你打开一扇通往云原生世界的大门。
|
1天前
|
运维 Cloud Native Devops
云原生架构的崛起与实践云原生架构是一种通过容器化、微服务和DevOps等技术手段,帮助应用系统实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维的技术理念。本文将探讨云原生的概念、核心技术以及其在企业中的应用实践,揭示云原生如何成为现代软件开发和运营的主流方式。##
云原生架构是现代IT领域的一场革命,它依托于容器化、微服务和DevOps等核心技术,旨在解决传统架构在应对复杂业务需求时的不足。通过采用云原生方法,企业可以实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维,从而大幅提升开发效率和系统可靠性。本文详细阐述了云原生的核心概念、主要技术和实际应用案例,并探讨了企业在实施云原生过程中的挑战与解决方案。无论是正在转型的传统企业,还是寻求创新的互联网企业,云原生都提供了一条实现高效能、高灵活性和高可靠性的技术路径。 ##
9 3
|
5天前
|
监控 负载均衡 应用服务中间件
探索微服务架构下的API网关设计与实践
在数字化浪潮中,微服务架构以其灵活性和可扩展性成为企业IT架构的宠儿。本文将深入浅出地介绍微服务架构下API网关的关键作用,探讨其设计原则与实践要点,旨在帮助读者更好地理解和应用API网关,优化微服务间的通信效率和安全性,实现服务的高可用性和伸缩性。
24 3
|
9天前
|
存储 Java Maven
从零到微服务专家:用Micronaut框架轻松构建未来架构
【9月更文挑战第5天】在现代软件开发中,微服务架构因提升应用的可伸缩性和灵活性而广受欢迎。Micronaut 是一个轻量级的 Java 框架,适合构建微服务。本文介绍如何从零开始使用 Micronaut 搭建微服务架构,包括设置开发环境、创建 Maven 项目并添加 Micronaut 依赖,编写主类启动应用,以及添加控制器处理 HTTP 请求。通过示例代码展示如何实现简单的 “Hello, World!” 功能,并介绍如何通过添加更多依赖来扩展应用功能,如数据访问、验证和安全性等。Micronaut 的强大和灵活性使你能够快速构建复杂的微服务系统。
32 5
|
17天前
|
消息中间件 Java 网络架构
AMQP与微服务架构的集成策略
【8月更文第28天】在微服务架构中,各个服务通常通过HTTP/REST、gRPC等协议进行交互。虽然这些方法在很多场景下工作得很好,但在需要高并发、低延迟或需要处理大量消息的情况下,传统的同步调用方式可能无法满足需求。此时,AMQP作为异步通信的一种标准协议,可以提供一种更为灵活和高效的消息传递机制。
20 1

热门文章

最新文章