Один из важнейших аспектов, за которым должен следить каждый администратор баз данных PostgreSQL — процесс поддержания «здоровья» базы данных vacuum / autovacuum, удаляющий из памяти неактуальные версии табличных строк и сбрасывающий счётчик транзакций.

В этой статье я систематизировал особенности vacuum / autovacuum, с которыми сталкиваются администраторы MPP-РСУБД.

https://habr.com/ru/post/710806/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710806

Можно было бы назвать эту статью "Yet another analytical database", если бы не тот факт, что Apache Doris построен на архитектуре MPP, которая изначально ориентирована на параллельные вычисления и использование распределенного хранения и обработки данных на кластерах. Изначально проект Baidu, инструмент позволяет подготавливать аналитические панели с обновлением в реальном времени, при этом источниками данных могут быть как потоки из внешних источников (логи событий, time series-данные), так и источники из Data Lake (например, Apache Iceberg или Hive). В этой статье мы рассмотрим основные моменты использования Apache Doris на простом примере хранения и простой обработки данных о погоде.

https://habr.com/ru/post/699268/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=699268