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二手書屋網(wǎng)站開發(fā)的意義數(shù)據(jù)庫營銷

二手書屋網(wǎng)站開發(fā)的意義,數(shù)據(jù)庫營銷,做外圍網(wǎng)站代理合法不,手機(jī)釣魚網(wǎng)站生成器作者:尚卓燃(PsiACE) 澳門科技大學(xué)在讀碩士,Databend 研發(fā)工程師實(shí)習(xí)生 Apache OpenDAL(Incubating) Committer PsiACE (Chojan Shang) GitHub 對于大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),為了更好應(yīng)對數(shù)據(jù)、流量、和復(fù)雜性的增長…

作者:尚卓燃(PsiACE)

澳門科技大學(xué)在讀碩士,Databend 研發(fā)工程師實(shí)習(xí)生

Apache OpenDAL(Incubating) Committer

PsiACE (Chojan Shang) · GitHub

對于大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),為了更好應(yīng)對數(shù)據(jù)、流量、和復(fù)雜性的增長,需要對系統(tǒng)的可擴(kuò)展性加以重視。可拓展性代表一種預(yù)期,即在現(xiàn)有軟件和硬件水平無法滿足工作負(fù)載的時(shí)候,通過擴(kuò)展系統(tǒng)可以進(jìn)一步滿足工作負(fù)載的需要。

Databend 是一款現(xiàn)代化的云原生數(shù)據(jù)倉庫,旨在通過彈性和可擴(kuò)展的架構(gòu)提供高效的數(shù)據(jù)分析能力。Databend 具有高效的資源利用能力和分布式擴(kuò)展能力,可以解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)遇到的性能和可擴(kuò)展性問題。

Databend Cloud 基于開源的 Databend 發(fā)展而來,能夠幫助您托管 Databend 實(shí)例,并提供 Serverless 的部署模式,不僅可以降低成本,還可以提高系統(tǒng)的彈性和可靠性。Databend Cloud 將廉價(jià)的云存儲作為主要存儲,并提供快捷高效的分析性能,已幫助很多客戶實(shí)現(xiàn)了數(shù)倉、行為日志等場景的降本增效,并廣受好評。通過使用 Databend Cloud,用戶可以輕松構(gòu)建低成本、高性能的數(shù)據(jù)倉庫,并專注于分析而非基礎(chǔ)架構(gòu)的維護(hù)。

可擴(kuò)展性概念與因素

系統(tǒng)的可擴(kuò)展性涉及到多個(gè)維度,除了系統(tǒng)本身的管理的資源、軟件設(shè)計(jì)的優(yōu)化和數(shù)據(jù)與計(jì)算的有效管理之外,還包括系統(tǒng)需要處理的數(shù)據(jù)量、用戶數(shù)量、查詢復(fù)雜性等。

可擴(kuò)展性與系統(tǒng)性能

線性可擴(kuò)展性意味著資源的增加能夠直接轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)性能的提升。線性可擴(kuò)展性隱含的保證是當(dāng)工作負(fù)載擴(kuò)大一倍時(shí),系統(tǒng)的計(jì)算資源(如CPU、內(nèi)存、存儲等)也擴(kuò)大一倍,算力變?yōu)樵瓉淼膬杀?#xff0c;從而獲得與之前相當(dāng)?shù)奶幚硭俣取?

可擴(kuò)展性背后的數(shù)學(xué)

但是,除非系統(tǒng)完全無狀態(tài),否則只能將其擴(kuò)展到通用可擴(kuò)展性定律(Universal Scalibility Law,紅色線條)所描述的程度,之后即便添加更多資源,最終也只會因?yàn)椴l(fā)、爭用和相關(guān)性延遲導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能降低。

即使在幾乎不存在相關(guān)性延遲并且充分并行化的最佳情況下,最終也會受到阿姆達(dá)爾定律(Amdahl’ Law,綠色線條)的限制,這仍然無法達(dá)到線性可擴(kuò)展性。

毫無疑問線性可擴(kuò)展性(藍(lán)色線條)只是理想情況下的表述。 在?Contention, Coherency, and Math Behind Software(上面圖片的出處)一文中介紹了可擴(kuò)展性背后的一些數(shù)學(xué),也推薦大家閱讀。

水平擴(kuò)展和垂直擴(kuò)展

兩種常見的擴(kuò)展方式是垂直擴(kuò)展和水平擴(kuò)展:

  • 垂直擴(kuò)展(縱向擴(kuò)展)則是提高單個(gè)節(jié)點(diǎn)的能力,如升級硬件或改善系統(tǒng)架構(gòu)。
  • 水平擴(kuò)展(橫向擴(kuò)展)指的是增加更多節(jié)點(diǎn)到現(xiàn)有的系統(tǒng)集群中,例如添加更多的服務(wù)器。

垂直擴(kuò)展是改善系統(tǒng)性能的一個(gè)有效方式,但是垂直擴(kuò)展面臨著一個(gè)致命不足:單機(jī)性能總是有極限的。由于單機(jī)往往不能勝任大數(shù)據(jù)分析的需要,所以相關(guān)系統(tǒng)通常會強(qiáng)調(diào)架構(gòu)各層的水平可擴(kuò)展性以及水平擴(kuò)展帶來的性能增長。

Databend 的架構(gòu)可擴(kuò)展性

Databend 的架構(gòu)設(shè)計(jì)考慮了可擴(kuò)展性的多個(gè)方面,使其在云環(huán)境中能夠靈活地?cái)U(kuò)展資源和處理能力。

Share-Nothing V.S. Share-Storage

傳統(tǒng)數(shù)倉往往采用 Share-Nothing 架構(gòu),存儲、計(jì)算一體化設(shè)計(jì),彈性相對較弱。而且由于調(diào)度上采用資源固定(Fixed-Set)式調(diào)度策略,資源控制粒度粗,也會帶來更多的成本消耗。Databend 使用共享存儲架構(gòu)(Share-Storage),底層可以使用對象存儲,真正做到存儲、計(jì)算分離,資源控制粒度更細(xì)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)需求彈性擴(kuò)展,而不受存儲容量的限制。

Databend 架構(gòu)全景圖

得益于列式存儲模型和向量化計(jì)算,Databend 可以充分利用現(xiàn)代硬件系統(tǒng)的潛力;此外,Databend 還對數(shù)據(jù)存儲格式、數(shù)據(jù)緩存、和系統(tǒng)吞吐量進(jìn)行了充分優(yōu)化,以達(dá)到性能的最佳釋放。

由于采用共享存儲的架構(gòu),并且 Query 節(jié)點(diǎn)采用無狀態(tài)設(shè)計(jì),只在 Meta 節(jié)點(diǎn)保留必要的狀態(tài)信息,使得 Query 節(jié)點(diǎn)能夠輕松支持實(shí)時(shí)彈性擴(kuò)容和縮容以及資源按需(Workload-Based)式調(diào)度。計(jì)算資源可以根據(jù)實(shí)際的工作負(fù)載自動擴(kuò)展,提供按需計(jì)算能力,這進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和資源的使用效率。

### 性能評估:Databend?Cloud?的算力可擴(kuò)展性?

為了評估 Databend 的性能和可擴(kuò)展性,可以運(yùn)行 TPC-H 基準(zhǔn)測試。TPC-H是一套針對數(shù)據(jù)庫決策支持能力的測試基準(zhǔn),通過模擬數(shù)據(jù)庫中與業(yè)務(wù)相關(guān)的復(fù)雜查詢和并行的數(shù)據(jù)修改操作考察數(shù)據(jù)庫的綜合處理能力。

通過在 Databend Cloud上針對不同計(jì)算集群規(guī)模進(jìn)行 TPC-H 查詢的性能測試,我們可以觀察到系統(tǒng)擴(kuò)展資源時(shí)的性能變化。這些結(jié)果可以幫助我們了解在增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)(水平擴(kuò)展)和/或升級現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)(垂直擴(kuò)展)時(shí),Databend 的查詢處理能力如何改變。

使用 BendSQL 執(zhí)行 TPC-H Q1

下面的數(shù)據(jù)展現(xiàn)了 Databend Cloud 上不同規(guī)模實(shí)例在執(zhí)行 TPC-H 測試 Q1 時(shí)的性能變化。其中 XSmall 和 Small 都是單計(jì)算實(shí)例,對應(yīng)垂直擴(kuò)展模型;而從 Small 到 Large 的計(jì)算實(shí)例數(shù)量不斷增長,對應(yīng)水平擴(kuò)展模型。

Instance TypevCPUsCompute InstancesRows Read (Avg)Time (Avg)Rows ProcessedData ProcessedRows/s (Avg)Data/s (Avg)
XSmall81414.109 sec591.6 million45.18 GiB41.93 million3.20 GiB
XSmall81413.676 sec591.6 million45.18 GiB43.26 million3.30 GiB
XSmall81413.799 sec591.6 million45.18 GiB42.87 million3.27 GiB
Small161413.241 sec591.6 million45.18 GiB44.68 million3.41 GiB
Small161411.571 sec591.6 million45.18 GiB51.13 million3.90 GiB
Small161411.734 sec591.6 million45.18 GiB50.42 million3.85 GiB
Medium32249.392 sec591.6 million45.18 GiB62.99 million4.81 GiB
Medium32248.279 sec591.6 million45.18 GiB71.46 million5.46 GiB
Medium32248.341 sec591.6 million45.18 GiB70.93 million5.42 GiB
Large64448.536 sec591.6 million45.18 GiB69.31 million5.29 GiB
Large64447.096 sec591.6 million45.18 GiB83.37 million6.37 GiB
Large64447.841 sec591.6 million45.18 GiB75.45 million5.76 GiB
XLarge128847.123 sec591.6 million45.18 GiB83.05 million6.34 GiB
XLarge128845.753 sec591.6 million45.18 GiB102.83 million7.85 GiB
XLarge128845.767 sec591.6 million45.18 GiB102.59 million7.83 GiB

可以看到,隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大,查詢響應(yīng)時(shí)間縮短,而處理吞吐量也隨之增加。這些測試結(jié)果直觀展示了不同規(guī)模的 Databend Cloud 在同一工作負(fù)載下的處理能力變化。

Databend 的設(shè)計(jì)哲學(xué)、架構(gòu)以及 Databend Cloud 的性能表現(xiàn),體現(xiàn)了其作為一款現(xiàn)代大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的算力可擴(kuò)展性。

除了私有化部署 Databend 和使用 Databend Cloud 之外,我們也提供混合云支持??梢詭椭脩魧?shí)現(xiàn)適應(yīng)規(guī)模和成本的算力最大化調(diào)度,為未來數(shù)據(jù)處理需求的多樣性和不斷增長的挑戰(zhàn)提供最佳應(yīng)對方案。

關(guān)于?Databend

Databend 是一款開源、彈性、低成本,基于對象存儲也可以做實(shí)時(shí)分析的新式數(shù)倉。期待您的關(guān)注,一起探索云原生數(shù)倉解決方案,打造新一代開源 Data Cloud。

👨?💻??Databend Cloud:https://databend.cn

📖?Databend 文檔:Databend - The Future of Cloud Data Analytics. | Databend

💻?Wechat:Databend

??GitHub:GitHub - datafuselabs/databend: Modern alternative to Snowflake. Cost-effective and simple for massive-scale analytics. Cloud: https://databend.com

http://www.risenshineclean.com/news/31559.html

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