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MySQL Server可执行注释

MySQL Server当前支持如下3种注释风格： 以'# '开头的单行注释 以'-- '开头的单行注释 C语言风格的单行/多行注释 如下sql脚本给出了3种注释风格的示例： /* 这是一个 多行注释 示例 */ select 1 from dual; select 2 from dual; # 单行注释用例1 select 3 from dual; -- 单行注释用

Flink状态管理

大家好，我是小寒~ 原文链接: Flink的状态管理 2022 大数据学习路线图 在上一篇文章，我们分享了 FLink 中时间和窗口的相关技术细节，今天我们来分享一下 FLink 中的状态管理相关的内容。 状态管理 状态在 FLink 中叫作 State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。 对于流计算而言，事

【转载】rocksdb对leveldb做了哪些优化？

作者：godj链接：https://www.zhihu.com/question/328622742/answer/713388283 RocksDB Features that are not in LevelDB Performance Multithread compaction Multithread memtable inserts Reduced DB mutex holding Optimized level-based compaction style and universal co

How to Configure RocksDB Logging for Advanced Troubleshooting

Question RocksDB's LOG file comes in handy when troubleshooting Flink with RocksDB. How can I configure RocksDB logging?   Answer Note: This section applies to Flink 1.10 - 1.14 By default, Flink uses the log level HEADER_LEVEL for RocksDB. This esse

flink调优之RocksDB参数调优

下图是RocksDB的工作流程，一共进行三个步骤， ①将数据写入内存中的活跃表 Active MenTable ②将活跃表转化成只读表 ReadOnlyMemTable ③将只读表flush到本地磁盘上 LocalDish      具体调优方法 ①增大整块缓存，减小刷写的频率。 该块内存为flink的管理内存，默认为全部内存的0.4

flink调优之RocksDB设置

一、开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的，写数据都是先缓存到内存中，所以RocksDB的写请求效率比较高。RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中blockcache中查找，如果内存中没有再去磁盘中查询。使用 RocksDB时，状态大小仅受可用磁盘空间量的限制，性能瓶颈

把rocksdb配置成leveldb

将rocksdb配置成leveldb 1.配置方法 配置方式有三种： 第一种适合进行性能测试对比：是以参数形式在运行db_bench或ycsb-c的时候以参数形式将rocksdb将其配置成leveldb。 第二种属于一劳永逸模式，但改回来麻烦：是改动rocksdb的options.h文件的默认参数，以后直接运行就行。这种方式在改之

RocksDB学习笔记

RocksDB RocksDB是一个可嵌入的持久性key-value存储。它是一个日志结构的数据库，并针对快速存储进行了优化。RocksDB可以作为内嵌式数据库来使用，也可以作为自研数据库的底层存储引擎来使用，其主要的数据结构是LSM tree，保证了读写效率。业界采用RocksDB作为存储引擎的有：MyRocks

rocksdb相关编译安装

  一、rocksdb编译安装 参考官方编译指南即可 https://github.com/facebook/rocksdb/blob/master/INSTALL.md 编译gffalgs时，要添加fPIC参数 cmake -DCMAKE_CXX_FLAGS=-fPIC ../ 二、pgrocks编译安装 网上默认版本不支持pg13，下载youngerking1985下的fork版本，支持cmake和makefil

rocksdb hello流程分析之一

分析rocksdb 打开，关闭流程中，都做了什么，有哪些相关类及技术点；本篇文章从总体上进行阐述，对相关概念进行初步解释和整体流程理解，后续文章会分别就Options，MANIFEST等关键概念进行单独解读。 代码及执行 在空目录下，执行DB::Open操作及关闭操作 //创建rocks目录 DB* db; O

RocksDB安装与使用

安装 系统为：Ubuntu18.04 Dependencies： sudo apt-get install libgflags-dev \ libsnappy-dev \ zlib1g-dev \ libbz2-dev \ liblz4-dev \ libzstd-dev 参考文档 使用 create_db.cpp #include <assert.h> #include "

Redis学习笔记28——Pika：如何基于SSD实现大容量Redis

着业务数据的增加，就需要 Redis 能保存更多的数据。你可能会想到使用 Redis 切片集群，把数据分散保存到多个实例上。但是这样做的话，会有一个问题，如果要保存的数据总量很大，但是每个实例保存的数据量较小的话，就会导致集群的实例规模增加，这会让集群的运维管理变得复杂，增加开销。如

Linux dlopen加载rocksdb.so coredump

一、背景 最近使用rocksdb遇到一个比较奇怪的问题，在虚拟机部署一个应用，通过dlopen加载rocksdb动态库会core dump，但是在其他环境都不可复现 二、原因 gdb看堆栈比较奇怪 __static_initialization_and_destuction --rocksdb.so同时看到Illegal instructions引起的signal 怀疑环

RocksDB 笔记

http://alexstocks.github.io/html/rocksdb.html 0 说明 近日工作中使用了 RocksDB。RocksDB 的优点此处无需多说，它的一个 feature 是其有很多优化选项用于对 RocksDB 进行调优。欲熟悉这些参数，必须对其背后的原理有所了解，本文主要整理一些 RocksDB 的 wiki 文档，以备自己参考之

rocksdb

一、概述 RocksDB 改自LevelDB，是一个持久化存储的KV系统，和Redis这种内存型的KV系统不同，LevelDB不会像Redis一样狂吃内存，而是将大部分数据存储到磁盘上。 数据结构：LSM-Tree(Log-Structured-Merge-Tree)。LSM从命名上看，容易望文生义成一个具体的数据结构，一个tree。但LSM并不是一个

Rocksdb 写入数据后 GetApproximateSizes 获取的大小竟然为0？

项目开发中需要从引擎 获取一定范围的数据大小，用作打点上报，测试过程中竟然发现写入了一部分数据之后通过GetApproximateSizes 获取写入的key的范围时取出来的数据大小竟然为0。。。难道发现了一个bug?（欣喜） 因为写入的数据是小于一个sst的data-block(默认是4K)，会不会因为GetAp

Flink State 最佳实践

Flink State 最佳实践 唐云（茶干） Flink 中文社区 本文主要分享与交流 Flink 状态使用过程中的一些经验与心得，当然标题取了“最佳实践”之名，希望文章内容能给读者带去一些干货。本文内容首先是回顾 state 相关概念，并认识和区别不同的 state backend；之后将分别对 state 使用访问以

Flink RocksDB参数调优说明

参数名 说明   state.backend.rocksdb.block.blocksize block 的大小，默认值为4KB。在生产环境中总是会适当调大一些，一般32KB比较合适，对于机械硬盘可以再增大到128~256KB，充分利用其顺序读取能力。但是需要注意，如果 block 大小增大而 block cache 大小不变，那么缓存的

从 Level0直接将sst文件写入到LevelN 现象 来看rocksdb对compaction的优化

文章目录 现象分析优化总结 关于compaction的详细逻辑介绍可以参考： 1. SST文件详细格式源码解析 2. Compaction 完整实现过程 概览 本文仅关注于讨论标题中提到的优化，不会对compaction细节有过多描述。 ps: 涉及到的源代码都是基于rocksdb 6.4.6版本 现象 最近观察一

flink的状态后端，以及RocksDB StateBackend的配置

文章引自：https://www.meiwen.com.cn/subject/ypmbpctx.html     flink提供不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下

How to optimize large state Flink job?

For Flink applications to run reliably at large scale, two conditions must be fulfilled: The application needs to be able to take checkpoints reliably The resources need to be sufficient catch up with the input data streams after a failure The first

Tuning RocksDB in Apache Flink

Large states in our workload makes it infeasible to maintain everything in memory. Thus, we rely heavily on the RocksDB state backend to manage our growing hot data for processing events. RocksDB is a high-performance storage engine, but tuning it for dif

[转帖]RocksDB简介

RocksDB简介 https://www.jianshu.com/p/a0088d7e9b97   1、RocksDB简介 RocksDB项目起源于Facebook的一个实验项目,该项目旨在开发一个与快速存储器（尤其是闪存）存储数据性能相当的数据库软件，以应对高负载服务。这是一个c++库,可用于存储键和值,可以是任意大小的字节流。它

Ceph 十年演进的经验教训 —— 磁盘文件系统并不适合作为分布式存储后端

十年来之不易的经验教训总结成了17页的论文（除去参考文献有13页），完整的 PDF 可以从这里下载。这篇论文可以大大的节省你研究的时间，同时也是一个分布式存储系统研究非常好的例子。在这个例子中，我们明确整个分布式存储系统是基于操作系统原生的文件系统之上。而由于种种的问题，Ceph

Centos 7 安装RocksDB完整过程

[root@es1 ~]# yum -y install lrssz git gcc gcc-c++ lz4-devel 已加载插件：fastestmirror Determining fastest mirrors epel/x86_64/metalink