实时 SQL

优化耗时 SQL 时，可采用重写 SQL、拆分查询、去除 SQL 函数等手段。SQL 可执行的操作，程序也可实现，且程序性能往往更佳。此外，可部署多台 Web 服务器以提高性能。优点：优化迅速，性能显著提升。缺点：可能增加程序复杂度。

SQL 语句的实时捕获、执行、趋势报告一站式搞定，SQLMonitor2真挺像数据库世界里的“抓包神器”。用过之后就知道，找出性能瓶颈比你用 EXPLAIN 一句一句猜要高效太多。实时监控的数据库状态展示，像 CPU、I/O、SQL 耗时这些，清清楚楚一目了然，出问题的时候也不至于一头雾水。嗯，生产环境监控啥的，它也挺稳。SQL 语句捕获功能真的香，哪怕是你不熟代码逻辑，只要数据库跑过的 SQL，它都能抓到，还能看执行频率和时间。你要是遇到奇怪的慢查询，直接搜日志就行。性能模块也蛮有料的，不只是列 SQL，还能帮你看执行计划、CPU、I/O 统计这些。像有些 SQL 明明写得不长，结果一跑卡成

在阿里工作时，使用Blink进行流数据处理和计算，通过编写SQL实现计算任务，开发简单高效，用户友好。目前正在探索将Flink产品化，与Blink类似，采用SQL作为统一的开发规范。SQL语言具有声明性强、易理解、稳定可靠、自动优化等优点。相比使用API开发，SQL可以自动进行调优，避免了依赖程序员经验的问题，同时减少了对数据安全和集群安全的侵入。实现思路为用户输入SQL（DDL、查询、DML），DDL对应于Flink的源和接收器（sink），查询和DML通过insert into进行数据处理和计算，最终封装成对应的Flink Job：env.sqlQuery/env.sqlUpdate。

Debezium-connector-sqlserver.zip 是一款开源工具，可实时捕获和同步 SQL Server 数据库中的数据更改（插入、更新、删除）到 Apache Kafka 中。它具有高稳定性和快速处理能力，可确保数据的实时性。

Impala 的查询速度是真挺快的，适合你那种要对超大表做实时的场景。你可以直接跑 SQL 语句，语法也比较友好，基本上 MySQL 那套你拿来就能用。而且它跟 Hive 是可以互通的，元数据共享，数据不重跑，效率直接拉满。 Impala 的交互式查询挺适合报表系统、实时看板之类的场景。你有个需求，比如用户点击报表要马上看到统计数据，用 Impala 准没错。SELECT COUNT(*) FROM logs WHERE event='click'，几亿行数据，几秒内就能出结果，体验贼丝滑。 和 Spark 的配合也蛮不错。你可以用 Spark 离线数据，结构整理好之后交给 Impala 做实

CheaperClicker 是个适合团队项目的小型数据库系统，简洁、实用。它的设计理念类似于 Kahoot，你可以用它来创建数字教室测验系统，学生通过手机实时回答问题，答案会实时展示在主屏幕上。系统的架构也挺简单，利用数据库的SortedSet存储分数，使用哈希来保存答案。这个项目适合用来做一些快速的原型验证，适合想要快速搭建在线答题系统的开发者。 如果你正在为课堂答题系统寻找方案，可以参考它的架构，尤其是实时更新机制，真的蛮实用的。 注意，如果你的用户量比较大，需要考虑进一步优化数据库和事件的效率，避免响应速度变慢。

Impala 的官方文档，内容挺全，讲得也比较细，适合你平时查资料或者搞性能调优时用。Impala 的实时查询能力还蛮厉害的，支持直接用标准 SQL查Hadoop里的数据，响应也快，查询写起来跟用普通数据库差不多，门槛挺低。Impala 的MPP 架构，查询的时候能并行，性能比老的MapReduce快不少，适合你需要快速出结果的时候，像做报表、搞数据就挺方便。和HDFS、HBase这些老朋友集成得也比较顺，支持的数据格式也多，像Parquet、Avro、ORC都能直接用，数据搬来搬去挺麻烦的，用 Impala 可以省不少事。嗯，查询的时候 Impala 还挺省事，数据基本都在内存里，低延迟，也

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。

将利用Kafka、MySQL、Elasticsearch和Kibana，使用Flink SQL构建一个实时分析电商用户行为的应用。所有的实战演练将在Flink SQL CLI中进行，完全基于SQL文本，无需编写Java或Scala代码，也无需安装IDE。实验的最终成果将展示在中。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。