应用场景
为了避免这种割裂情况，阿里云EMR Serverless Spark提供了一个统一的环境，可同时支持ETL任务编写和低延迟的数据查询。该方案优势如下：一体化环境：EMR Serverless Spark不仅可以用于批作业的开发，还可满足数据的低延迟查询与分析。极速...
云监控
查询延迟：服务查询的平均延迟。召回量：服务查询的平均召回结果。召回率：向量服务的召回率，表示向量召回的召回结果占实际向量召回结果的百分比。如智能引擎召回的100个结果中，有90个在向量距离最短的100个结果集中，则召回率为90%。表...
查询执行模式
基于全内存的计算，实时分析查询可以获得比较低的查询延迟。而清洗类查询对查询延迟要求不高，期望更低的处理成本，更高的处理吞吐。为此 AnalyticDB MySQL 数仓版（3.0）在原有的 Interactive 执行模式（全内存计算）之上，推出了新的 ...
Hudi概述
Read Optimized Queries是对Merge On Read表类型快照查询的优化，通过牺牲查询数据的时效性，来减少在线合并日志数据产生的查询延迟。针对不同查询类型的差异点如下表所示。Trade-off Snapshort Queries Read Optimized Queries Data ...
数据写入时序表后是否可以立即查询到？
数据写入时序表后，根据使用的数据查询方式不同，查询延迟有区别。当通过 GetTimeseriesData 接口进行查询时，您可以立即查询到写入的数据。当通过SQL使用时序表的绑定关系进行查询时，对于已有时间线，您可以立即查询到写入的数据。如果是...
日志位点监控
根据以上命令，查询延迟较大的备节点，进而排查对应备节点延迟较大的原因。一致性位点延迟 如果 WP-CP 较大，说明一致性位点延迟较大，需要及时关注。一致性位点延迟会导致无法及时有效地执行checkpoint，进而导致数据库集群崩溃恢复的耗时...
引擎指标
instanceId index es_region 指标聚合：sum()采样聚合：avg()elasticsearch-server.search_time_in_millis.max 索引端到端查询延迟_max 索引间端到端查询延迟时间。instanceId index es_region 指标聚合：max()采样聚合：avg()...
案例一
本文介绍使用物化视图降低客户查询延迟时间的案例。业务背景 生意参谋是阿里巴巴旗下为千万商家提供的一项重要产品服务，帮助商家及时分析店铺运营情况。尤其是在大促期间，面对突发的流量和海量的数据，数据分析尤为重要。生意参谋基于...
使用gig流控插件
同时能够通过流量探测的方式，解决冷节点上线导致的查询延迟飙升问题，实现在线服务的查询预热功能。本文介绍gig流控插件的使用方法。背景信息 gig流控插件的原理如下：插件工作在协调节点上。针对高查询QPS的应用，业务通常使用多副本横向...
IMPALA指标
Distribution of query latencies P75 impala_impala_server_query_durations_ms_75th 75%的查询延迟分布。单位：毫秒。Distribution of query latencies P90 impala_impala_server_query_durations_ms_90th 90%的查询延迟分布。单位：毫秒...
API概览
DescribeDeployedApis 查询已发布 API 列表 查询已经发布到某指定环境中的API列表，即查询指定环境中正在运行的API列表。DescribeMarketRemainsQuota 描述剩余配额 给购买者查询订购关系剩余次数。DescribeDeployApiTask 查询发布API任务...
开通服务
实例类型 向量检索服务DashVector当前支持 三种 实例类型，以支持不同的业务场景和需求：性能型：提供更高的QPS和更低的查询延迟，适用于高并发、大流量、延迟敏感或对写入和查询效率有较高要求的场景。存储型：相对于性能型有5倍的存储...
创建Cluster
实例类型 向量检索服务DashVector当前支持 三种 实例类型，以支持不同的业务场景和需求：性能型：提供更高的QPS和更低的查询延迟，适用于高并发、大流量、延迟敏感或对写入和查询效率有较高要求的场景。存储型：相对于性能型有5倍的存储...
通过文件管理优化性能
为了提升查询性能，Delta Engine对数据的存储和布局进行了优化，目前支持两种布局算法：bin-packing和Z-Ordering。在本文中，我们会介绍如何使用这两种布局算法并给出使用案例。此外我们还介绍了Delta Engine的Data skipping功能，以及该...
监控指标常见问题
查询延迟过高时如何解决？内存使用率高的原因及解决方法？为什么只有一个任务，Hologres实例CPU使用率就达到100%？写入慢如何解决？CPU使用率长期达到100%如何解决？正在运行Query时长较长如何解决？失败Query如何排查？Worker CPU负载不均...
时序引擎应用开发简介
在数据写入时按照设置的规则将原始数据降低精度存储，降采样查询时，通过查询低精度数据来减少查询的数据量，从而降低查询延迟。使用OpenTSDB或时间序列数据库TSDB的应用开发步骤 Lindorm时序引擎兼容相关接口，对于已有使用OpenTSDB或者...
向量介绍
内积度量的计算公式如下：向量检索算法的选择 向量检索算法 优势 劣势 场景 量化聚类（Quantized Clustering）CPU、内存资源占用较低 召回率较HNSW低 查询速度较HNSW慢 适用于亿级别数据集，对数据准确性和查询延迟要求不是非常高的场景 ...
云监控指标说明
serverless_starrocks_fe_query_latency_ms 瞬时值 查询延迟的百分位统计信息，可通过quantile标签查看不同百分位点（例如0.75、0.95等）的延迟情况。单位：ms。serverless_starrocks_fe_qps 累计值 每秒执行的Query数。serverless_...
使用时序查询剪枝功能
当您在时序场景下，按照时间范围过滤数据进行查询，遇到数据量增大后查询延迟增大的问题时，可通过时序查询剪枝功能提高查询性能。本文介绍时序查询剪枝功能的使用方法。前提条件 已创建阿里云Elasticsearch实例，且实例版本为6.7.0，内核...
多元索引介绍
查询性能和数据量成正比，分表后每个表的数据大小有上限，查询性能更好，避免查询延迟太大或者超时。数据多版本 多元索引不支持数据多版本，即不能对设置了数据多版本的数据表创建多元索引。当在单版本中每次写入数据时自定义了timestamp，...
使用向量检索插件（aliyun-knn）
因此knn插件提供了索引预热功能，可以在knn索引提供检索服务之前，提前对knn索引进行预热，加载到本地内存，从而大大降低冷启动时的查询延迟。所有向量索引实现预热。POST_vector/warmup 特定向量索引实现预热能力。POST_vector/{indexName...
全链路监控和审计
计算资源监控展示了计算节点的监控指标，包括CPU使用率、内存使用量、网络流量（流入流出）、QPS、查询延迟、前端连接数、活跃线程数等。存储资源监控展示了存储节点的监控指标，包括CPU使用率、内存使用量、磁盘空间用量、网络流量（流入...
查询锁的事件记录列表
100%的数据查询延迟小时，即所有数据均可在2小时内查询到。路径/lock/event/history/query 版本号 1.0.2 协议 HTTPS 请求方法 POST 是否需要用户身份鉴权 是 超时时间 20000 请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 iotid String 是 设备...
产品规格
实例类型 向量检索服务DashVector当前支持三种实例（Cluster）类型，以支持不同的业务场景和需求：性能型：适用于查询QPS高、查询延迟低的场景，同时性能型也是写入效率最高的实例类型。对于高并发、大流量、低延迟场景，或对写入效率有较...
概述
基于多节点的资源视图，自适应的调度并行计算任务，在大幅提升并行计算能力、降低查询延迟的同时，平衡了各节点的资源负载，提升集群整体的资源利用率。弹性并行查询（Elastic Parallel Query）针对云上用户实例CPU资源利用率较低、使用不...
测试结果参考
具体场景 样例SQL 实例规格 并发客户端数量 QPS（包含连接时间）QPS（不包含连接时间）平均查询延迟 1 SELECT O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_TOTALPRICE,O_ORDERDATE,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT FROM ...
功能特性
同时支持JSONB列式存储，实现JSON数据更高的存储压缩，更低的查询延迟。列式JSONB JSONB使用 存储 内表多种存储模式和存储介质 1.存储模式上，业务可根据需求选择存储模式，包含：列存、行存、行列共存；行存满足高QPS点查场景、列存支持高...
参考：渐进式计算
背景信息 渐进式计算能够处理增量数据并维护中间结果数据，提高了在计算资源消耗、执行时间调度、查询延迟、数据处理粒度等方面的灵活性。例如在范围查询（Range Query）场景下（即查询一段时间范围内的数据），使用传统批处理方式和渐进式...
Blink和Flink常见问题及诊断
维表查询延迟高 维表的使用，最常见的问题就是Flink/Blink侧用户反馈Join节点有反压，导致整个作业的吞吐上不去。确认Flink维表Join的模式 当前Hologres Flink Connector的维表Join功能支持同步和异步模式两种，异步模式性能要优于同步模式...
列存索引如何实现高效数据过滤
对于大表而言，这些扫描任务的代价很大，并会对LRU cache造成一定程度的污染，导致整体查询延迟升高，QPS大幅降低。为了解决大表扫描代价过高的问题，PolarDB IMCI引入了查询剪枝技术。该技术可以在过滤数据时，提前过滤掉不需要访问的...
Flink Table Store概述
Flink Table Store是一个流批统一的湖存储格式，支持高吞吐的写入和低延迟的查询。Flink Table Store具有以下核心功能：支持在流模式与批模式下读写大规模数据集。支持秒级数据新鲜度的批查询和OLAP查询。支持消费与产生增量数据，可作为...
Paimon概述
Apache Paimon是一种流批统一的湖存储格式，支持高吞吐的写入和低延迟的查询。目前阿里云开源大数据平台E-MapReduce常见的计算引擎（例如Flink、Spark、Hive或Trino）都与Paimon有着较为完善的集成度。您可以借助Apache Paimon快速地在HDFS...
查询MNS日志
阿里云消息服务（MNS）日志推送到日志服务后，可进行实时查询，本文介绍实时查询的常用场景及操作步骤，您也可以通过多个关键字组合方式实现更加复杂的查询。前提条件 已采集到MNS日志。具体操作，请参见 MNS日志。已配置索引。具体操作，...
实时监控
不同时间粒度对应的单次查询的最大时间跨度、数据延迟和可查询的历史数据时间范围关系如下：通过控制台查询：时间粒度 单次查询的最大时间跨度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 1分钟 1小时 7天 5分钟 5分钟 3天 7天 15分钟 调用相关API...
云盘分析
说明 Burst事件查询、Burst详细查询的延迟时间小于1小时，即最新数据为1小时之前的数据。查看单云盘的风险事件 风险事件可以为您分析和提示当前存在使用风险的云盘，当前支持的风险事件有性能上限、快照保护。登录 块存储EBS控制台。首次...
实例指标
指标项说明 SQL_QRS 指标项 含义 QPS sql查询的QPS，包含各种Error查询 EmptyQps Qrs上普通查询或者独立一阶段查询请求结果为空的QPS ErrorQps sql查询的总error数 GetPlanErrorQps sql查询生成可用的iquan plan失败数 SessionLatency 总的...
现代IM系统中的消息系统—模型
对同步库的查询会比较频繁，通常是对最新消息的查询，所以要求热数据尽量缓存在内存中，能提供高并发低延迟的查询。所以对同步库的配置，一般是需要SSD存储。消息如果已经同步到了所有的终端，则代表收件箱内的该消息已经被消费完毕，理论...
资源监控
不同时间粒度对应的单次查询的最大时间跨度、可查询的历史数据时间范围和数据延迟关系如下：通过控制台查询：时间粒度 单次查询的最大时间跨度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 5分钟 3天 90天 15分钟 1小时 31天 90天 4小时 1天 90天 90...
SQL查询
时序分析存储写入数据存在同步延迟，查询最近数据进行计算时会存在部分数据未同步的情况。语法 SELECT select_expr[,select_expr].[FROM table_references][WHERE where_condition][GROUP BY groupby_condition][ORDER BY order_condition]...
查询子实例间的同步延迟
在使用过程中，您可以随时查询子实例的同步状态、同步延迟和同步数量，掌握同步链路的实时情况。前提条件 Tair 全球多活实例中至少包含2个子实例。关于如何添加子实例，请参见 为分布式实例添加子实例。操作步骤 登录 Tair管理控制台。在...
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