Direction_Wind的博客

倾斜问题会导致实例资源无法被充分使用，从而出现查询速度不符合预期的问题。

这里主要是做一个记录毕竟工作了这么多年，想要总结一下，所以就慢慢写，慢慢更新了，想到哪里写哪里吧。

hologres 高可用治理

设置表属性，配置Binlog TTL时间，单位秒。– 设置表属性开启Binlog功能。

这篇文章主要谈论一个场景，简单来说：首先我们来简单的说一下什么是回撤流，以及回撤流的底层原理，举个例子：这个说的不是很清晰 ，其实倒数第二个图当作输出 比较好看出来，再bank 这一条来之后，数据结果是hello 1world 1bank 1这个时候 又来了一条hello，刚刚已经下发的hello 1 这个结果就不对了，就需要降这条结果撤回，也就是撤回一条 hello 1 下发一条 hello 2。简单的说 这就是回撤流。

Hologres 主要分做行存引擎以及列存引擎，同时也支持行列共存场景。在聚合场景中主要是用到列存的引擎，适合 OLAP 场景，复杂查询，统计以及关联等场景。同时也提供了非常丰富的索引，包括有：聚簇索引，位图索引，字典，以及基于时间序列的范围索引。在 KV 场景中主要是用到行存的引擎，主要支持高并发组件查询。包括在 Flink 中做维表反查也是非常适合。在订阅场景中主要是用到行存的引擎，主要在表属性中进行声明，比如说 Binlog 是否开启，Binlog 的 TTL。

Bitmap不同于Distribution Key和Clustering Key，Bitmap是数据存储之外的独立索引，设置了Bitmap索引之后，系统会将列对应的数值生成一个二进制字符串，用于表示取值所在位置的Bitmap，当查询命中Bitmap时，会快速定位到数据所在的行号（Row Number），从而快速过滤出数据。大宽表的每一列都设置为Bitmap场景：如果为大宽表的每一列都设置为Bitmap，那么在写入时每个值都需要构建成Bitmap，会有一定的系统开销，从而影响写入性能。

1 功能特性2 hologres 架构3 执行引擎技术原理4 Hologres高可用架构设计5 Hologres存储引擎6 Hologres技术揭秘: JSON半结构化数据的极致分析性能7 hologres实时数仓，Hologres Binlog技术原理揭秘