1.top简介k8stop命令我们通常可以基于top命令来查看节点上的资源使用情况，可以带两个参数nodes和pods，通过这个命令分别用于查看节点和pods的资源使用情况，这对于我们快速查看k8s集群以及pod的字样利用率，从而提醒业务或者系统管理人员及时的集群扩容，调整Pod的资源请求。2.metrics-server组件安装top命令依赖于metrics-server组件，需要提前安装才行部署文件：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml安装：kub
1.top简介k8stop命令我们通常可以基于top命令来查看节点上的资源使用情况，可以带两个参数nodes和pods，通过这个命令分别用于查看节点和pods的资源使用情况，这对于我们快速查看k8s集群以及pod的字样利用率，从而提醒业务或者系统管理人员及时的集群扩容，调整Pod的资源请求。2.metrics-server组件安装top命令依赖于metrics-server组件，需要提前安装才行部署文件：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml安装：kub
目录建表语法查询和插入数据数据处理逻辑ClickHouse相关资料分享AggregatingMergeTree引擎继承自MergeTree，并改变了数据片段的合并逻辑。ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键（准确的说是排序键）的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。可以使用AggregatingMergeTree表来做增量数据的聚合统计，包括物化视图的数据聚合。引擎使用以下类型来处理所有列：AggregateFunctionSimpleAggregateFunctionAggregatingMergeTree适用于能够按照一定的规则缩减行数的情况。建表语法CREATE
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目录建表语法数据处理汇总的通用规则AggregateFunction列中的汇总嵌套结构数据的处理资料分享参考文章SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。区别在于，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。一般SummingMergeTree和MergeTree一起使用。例如，在准备做报告的时候，将完整的数据存储在MergeTree表中，并且使用SummingMer
目录建表语法数据处理汇总的通用规则AggregateFunction列中的汇总嵌套结构数据的处理资料分享参考文章SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。区别在于，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。一般SummingMergeTree和MergeTree一起使用。例如，在准备做报告的时候，将完整的数据存储在MergeTree表中，并且使用SummingMer
简述ClickHouse是一种流行的列式数据库，对于计算uv、mv、pv等聚合类数据相当友好，所以广泛使用于各类报表场景。本文主要介绍如何使用CloudCanal快速构建一条稳定高效运行的ORACLE到ClickHouse数据同步链路。示例中ORACLE库为PDB模式,ClickHouse为单副本实例。技术点ORACLE源端增量同步技术CloudCanal对于ORACLE源端增量同步采用LogMiner分析redo日志或物化视图/类trigger方式进行。对于前者，我们采用了多种优化方式，将ORACLE源端增量同步做到准确、稳定、性能几个方面的平衡，这些技术包括：采用LogMiner最标准的方
简述ClickHouse是一种流行的列式数据库，对于计算uv、mv、pv等聚合类数据相当友好，所以广泛使用于各类报表场景。本文主要介绍如何使用CloudCanal快速构建一条稳定高效运行的ORACLE到ClickHouse数据同步链路。示例中ORACLE库为PDB模式,ClickHouse为单副本实例。技术点ORACLE源端增量同步技术CloudCanal对于ORACLE源端增量同步采用LogMiner分析redo日志或物化视图/类trigger方式进行。对于前者，我们采用了多种优化方式，将ORACLE源端增量同步做到准确、稳定、性能几个方面的平衡，这些技术包括：采用LogMiner最标准的方
1前言近期随着数据量的增长，数据库CPU使用率100%报警频繁起来。第一个想到的就是慢Sql，我们对未合理运用索引的表加入索引后，问题依然没有得到解决，深入排查时，发现在orderbyidasclimitn时，即使where条件已经包含了覆盖索引，优化器还是选择了错误的索引导致。通过查询大量资料，问题得到了解决。这里将解决问题的思路以及排查过程分享出来，如果有错误欢迎指正。2正文2.1环境介绍2.2发现问题22日开始，收到以下图1报警变得频繁起来，由于数据库中会有大数据推数动作，数据库CPU偶尔报警并没有引起对该问题的重视，直到通过图2对整日监控数据分析时，才发现问题的严重性，从0点开始，数据
1前言近期随着数据量的增长，数据库CPU使用率100%报警频繁起来。第一个想到的就是慢Sql，我们对未合理运用索引的表加入索引后，问题依然没有得到解决，深入排查时，发现在orderbyidasclimitn时，即使where条件已经包含了覆盖索引，优化器还是选择了错误的索引导致。通过查询大量资料，问题得到了解决。这里将解决问题的思路以及排查过程分享出来，如果有错误欢迎指正。2正文2.1环境介绍2.2发现问题22日开始，收到以下图1报警变得频繁起来，由于数据库中会有大数据推数动作，数据库CPU偶尔报警并没有引起对该问题的重视，直到通过图2对整日监控数据分析时，才发现问题的严重性，从0点开始，数据
