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MyRocks TTL特性介绍
2018-08-07 13:46:06MyRocks TTL(Time To Live) 特性允许用户指定表数据的自动过期时间,表数据根据指定的时间在compact过程中进行清理。 MyRocks TTL 简单用法如下, 在comment中通过ttl_duration指定过期时间,ttl_col指定过期时间...概述
MyRocks TTL(Time To Live) 特性允许用户指定表数据的自动过期时间,表数据根据指定的时间在compact过程中进行清理。
MyRocks TTL 简单用法如下,
在comment中通过ttl_duration指定过期时间,ttl_col指定过期时间列
CREATE TABLE t1 ( a bigint(20) NOT NULL, b int NOT NULL, ts bigint(20) UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY (a), KEY kb (b) ) ENGINE=rocksdb COMMENT='ttl_duration=1;ttl_col=ts;';
也可以不指定过期时间列ttl_col,插入数据时会隐式将当前时间做为过期时间列存储到记录中。
CREATE TABLE t1 ( a bigint(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (a) ) ENGINE=rocksdb COMMENT='ttl_duration=1;';
分区表也同样支持TTL
CREATE TABLE t1 ( c1 BIGINT, c2 BIGINT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(25) NOT NULL, event DATE, PRIMARY KEY (`c1`) COMMENT 'custom_p0_cfname=foo;custom_p1_cfname=bar;custom_p2_cfname=baz;' ) ENGINE=ROCKSDB COMMENT="ttl_duration=1;custom_p1_ttl_duration=100;custom_p1_ttl_col=c2;custom_p2_ttl_duration=5000;" PARTITION BY LIST(c1) ( PARTITION custom_p0 VALUES IN (1, 2, 3), PARTITION custom_p1 VALUES IN (4, 5, 6), PARTITION custom_p2 VALUES IN (7, 8, 9) );
RocksDB TTL
介绍MyRocks TTL实现之前,先来看看RocksDB TTL。
RocksDB 本身也支持TTL, 通过DBWithTTL::Open接口,可以指定每个column_family的过期时间。每次put数据时,会调用DBWithTTLImpl::AppendTS将过期时间append到value最后。
在Compact时通过自定义的TtlCompactionFilter , 去判断数据是否可以清理。具体参考DBWithTTLImpl::IsStale
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图数据库 Nebula Graph TTL 特性
2020-03-25 10:19:56[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZVRJukXz-1585102745070)(https://nebula-blog.azureedge.net/nebula-blog/TTL01.png)] 导读 身处在现在这个大数据时代,我们处理的数据量...导读
身处在现在这个大数据时代,我们处理的数据量需以 TB、PB, 甚至 EB 来计算,怎么处理庞大的数据集是从事数据库领域人员的共同问题。解决这个问题的核心在于,数据库中存储的数据是否都是有效的、有用的数据,因此如何提高数据中有效数据的利用率、将无效的过期数据清洗掉,便成了数据库领域的一个热点话题。在本文中我们将着重讲述如何在数据库中处理过期数据这一问题。
在数据库中清洗过期数据的方式多种多样,比如存储过程、事件等等。在这里笔者举个例子来简要说明 DBA 经常使用的存储过程 + 事件来清理过期数据的过程。
存储过程 + 事件清洗数据
存储过程(procedure)
存储过程是由一条或多条 SQL 语句组成的集合,当对数据库进行一系列的读写操作时,存储过程可将这些复杂的操作封装成一个代码块以便重复使用,大大减少了数据库开发人员的工作量。通常存储过程编译一次,可以执行多次,因此也大大的提高了效率。
存储过程有以下优点:
- 简化操作,将重复性很高的一些操作,封装到一个存储过程中,简化了对这些 SQL 的调用
- 批量处理,SQL + 循环,减少流量,也就是“跑批”
- 统一接口,确保数据的安全
- 一次编译多次执行,提高了效率。
以 MySQL 为例,假如要删除数据的表结构如下:
mysql> SHOW CREATE TABLE person; +--------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +--------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | person | CREATE TABLE `person` ( `age` int(11) DEFAULT NULL, `inserttime` datetime DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
创建一个名为 person 的表,其中 inserttime 字段为 datetime 类型,我们用 inserttime 字段存储数据的生成时间。
创建一个删除指定表数据的存储过程,如下:
mysql> delimiter // mysql> CREATE PROCEDURE del_data(IN `date_inter` int) -> BEGIN -> DELETE FROM person WHERE inserttime < date_sub(curdate(), interval date_inter day); -> END // mysql> delimiter ;
创建一个名为 del_data 的存储过程,参数 date_inter 指定要删除的数据距离当前时间的天数。当表 person 的 inserttime 字段值(datetime 类型)加上参数 date_inter 天小于当前时间,则认为数据过期,将过期的数据删除。
事件(event)
事件是在相应的时刻调用的过程式数据库对象。一个事件可调用一次,也可周期性的启动,它由一个特定的线程来管理,也就是所谓的“事件调度器”。
事件和触发器类似,都是在某些事情发生的时候启动。当数据库上启动一条语句的时候,触发器就启动了,而事件是根据调度事件来启动的。由于它们彼此相似,所以事件也称为临时性触发器。事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务。如下创建一个事件,周期性的在某个时刻调用存储过程,来进行清理数据。
mysql> CREATE EVENT del_event -> ON SCHEDULE -> EVERY 1 DAY -> STARTS '2020-03-20 12:00:00' -> ON COMPLETION PRESERVE ENABLE -> DO CALL del_data(1);
创建一个名为 del_event 的事件,该事件从 2020-03-20 开始,每天的 12:00:00 执行存储过程 del_data(1)。
然后执行:
mysql> SET global event_scheduler = 1;
打开事件。这样事件 del_event 就会在指定的时间自动在后台执行。通过上述的存储过程 del_data 和事件 del_event,来达到定时自动删除过期数据的目的。
TTL(Time To Live) 清洗数据
通过上述存储过程和事件的组合可以定时清理数据库中的过期数据。图数据库 Nebula Graph 提供了更加简单高效的方式–使用 TTL 的方式来自动清洗过期数据。
使用 TTL 方式自动清洗过期数据的好处如下:
- 简单方便
- 通过数据库系统内部逻辑进行处理,安全可靠
- 数据库会根据自身的状态自动判断是否需要处理,如果需要处理,将在后台自动进行处理,无需人工干预。
TTL 简介
TTL,全称 Time To Live,用来指定数据的生命周期,数据时效到期后这条数据会被自动删除。在图数据库 Nebula Graph 中,我们实现 TTL 功能,用户设置好数据的存活时间后,在预定时间内系统会自动从数据库中删除过期的点或者边。
在 TTL 中,过期数据会在下次 compaction 时被删除,在下次 compaction 之前,query 会过滤掉过期的点和边。
图数据库 Nebula Graph 的 TTL 功能需
ttl_col
和ttl_duration
两个字段一起使用,到期阈值是ttl_col
指定的属性对应的值加上ttl_duration
设置的秒数。其中 ttl_col 指定的字段的类型应为 integer 或 timestamp,ttl_duration 的计量单位为秒。TTL 读过滤
针对 tag / edge,Nebula Graph 在 TTL 中将读数据过滤逻辑下推到 storage 层进行处理。在 storage 层,首先获取该 tag / edge 的 TTL 信息,然后依次遍历每个顶点或边,取出 ttl_col 字段值,根据 ttl_duration 的值加上 ttl_col 列字段值,跟当前时间的时间戳进行比较,判断数据是否过期,过期的数据将被忽略。
TTL compaction
RocksDB 文件组织方式
图数据库 Nebula Graph 底层存储使用的是 RocksDB,RocksDB 在磁盘上的文件是分为多层的,默认是 7 层,如下图所示:
SST文件在磁盘上的组织方式
Level 0 层包含的文件,是由内存中的 Memtable flush 到磁盘,生成的 SST 文件,单个文件内部按 key 有序排列,文件之间无序。其它 Level 上的多个文件之间都是按照 key 有序排列,并且文件内也有序,如下图所示:
非Level 0 层的文件数据划分
RocksDB compaction 原理
RocksDB 是基于 LSM 实现,但 LSM 并不是一个具体的数据结构,而是一种数据结构的概念和设计思想,具体细节参考LSM论文。而 LSM 中最重要部分就是 compaction,由于数据文件采用 Append only 方式写入,而对于过期的数据,重复的、已删除的数据,需要通过 compaction 进行逐步的清理。
RocksDB compaction 逻辑
我们采用的 RocksDB 的 compaction 策略为 Level compaction。当数据写到
RocksDB 时,会先将数据写入到一个 Memtable 中,当一个 Memtable 写满之后,就会变成 Immutable 的 Memtable。RocksDB 在后台通过一个 flush 线程将这个 Memtable flush 到磁盘,生成一个 Sorted String Table (SST) 文件,放在 Level 0 层。当 Level 0 层的 SST 文件个数超过阈值之后,就会与Level 1 层进行 compaction。通常必须将 Level 0 的所有文件 compaction 到 Level 1 中,因为 Level 0 的文件的 key 是有交叠的。Level 0 与 Level 1 的 compaction 如下:
Level 0 与 Level 1 的 compaction
其他 Level 的 compaction 规则一样,以 Level 1与 Level 2 的 compaction 为例进行说明,如下所示:
Level 1 与 Level 2 的 compaction
当 Level 0 compaction 完成后,Level 1 的文件总大小或者文件数量可能会超过阈值,触发 Level 1 与 Level 2 的 compaction。从 Level 1 层至少选择一个文件 compaction 到 Level 2 的 key 重叠的文件中。compaction 后可能会触发下一个 Level 的 compaction,以此类推。
如果没有 compaction,写入是非常快的,但这样会造成读性能降低,同样也会造成很严重的空间放大问题。为了平衡写入、读取、空间三者的关系,RocksDB 会在后台执行 compaction,将不同 Level 的 SST 进行合并。
TTL compaction 原理
除了上述默认的compaction操作外(sst文件合并),RocksDB 还提供了CompactionFilter 功能,可以让用户自定义个性化的compaction逻辑。Nebula Graph 使用了这个CompactionFilter来定制本文讨论的TTL功能。该功能是 RocksDB 在 compaction 过程中,每读取一条数据时,都会调用一个定制的Filter 函数。TTL compaction 的实现方法就是在 Filter 函数中实现 TTL 过期数据删除逻辑,具体如下:
- 首先获取 tag / edge 的 TTL 信息
- 然后遍历每个顶点或边数据,取出 ttl_col 列字段值
- 根据 ttl_duration 的值加上 ttl_col 列字段值,跟当前时间的时间戳进行比较,然后判断数据是否过期,过期的数据将被删除。
TTL 用法
在图数据库 Nebula Graph 中,edge 和 tag 实现逻辑一致,在这里仅以 tag 为例,来介绍 Nebula Graph 中 TTL 用法。
创建 TTL 属性
Nebula Graph 中使用 TTL 属性分为两种方式:
create tag 时指定 ttl_duration 来表示数据的持续时间,单位为秒。ttl_col 指定哪一列作为 TTL 列。语法如下:
nebula> CREATE TAG t (id int, ts timestamp ) ttl_duration=3600, ttl_col="ts";
当某一条记录的 ttl_col 列字段值加上 ttl_duration 的值小于当前时间的时间戳,则该条记录过期,否则该记录不过期。
- ttl_duration 的值为非正数时,则点的此 tag 属性不会过期
- ttl_col 只能指定类型为 int 或者 timestamp 的列名。
或者 create tag 时没有指定 TTL 属性,后续想使用 TTL 功能,可以使用 alter tag 来设置 TTL 属性。语法如下:
nebula> CREATE TAG t (id int, ts timestamp ); nebula> ALTER TAG t ttl_duration=3600, ttl_col="ts";
查看 TTL 属性
创建完 tag 可以使用以下语句查看 tag 的 TTL 属性:
nebula> SHOW CREATE TAG t; ===================================== | Tag | Create Tag | ===================================== | t | CREATE TAG t ( id int, ts timestamp ) ttl_duration = 3600, ttl_col = id | -------------------------------------
修改 TTL 属性
可以使用 alter tag 语句修改 TTL 的属性:
nebula> ALTER TAG t ttl_duration=100, ttl_col="id";
删除 TTL 属性
当不想使用 TTL 属性时,可以删除 TTL 属性:
可以设置
ttl_col
字段为空,或删除配置的ttl_col
字段,或者设置ttl_duration
为 0 或者 -1。nebula> ALTER TAG t1 ttl_col = ""; -- drop ttl attribute
删除配置的
ttl_col
字段:nebula> ALTER TAG t1 DROP (a); -- drop ttl_col
设置 ttl_duration 为 0 或者 -1:
nebula> ALTER TAG t1 ttl_duration = 0; -- keep the ttl but the data never expires
举例
下面的例子说明,当使用 TTL 功能,并且数据过期后,查询该 tag 的数据时,过期的数据被忽略。
nebula> CREATE TAG t(id int) ttl_duration=100, ttl_col="id"; nebula> INSERT VERTEX t(id) values 102:(1584441231); nebula> FETCH prop on t 102; Execution succeeded (Time spent: 5.945/7.492 ms)
注意:
- 当某一列作为 ttl_col 值的时候,不允许 change 该列。
必须先移除 TTL 属性,再 change 该列。 - 对同一 tag,index 和 TTL 功能不能同时使用。即使 index 和 TTL 创建于不同列,也不可以同时使用。
edge 同 tag 的逻辑一样,这里就不在详述了。
TTL 的介绍就到此为止了,如果你对图数据库 Nebula Graph 的 TTL 有改进想法或其他要求,欢迎去 GitHub:https://github.com/vesoft-inc/nebula issue 区向我们提 issue 或者前往官方论坛:https://discuss.nebula-graph.io/ 的
Feedback
分类下提建议 👏作者有话说:Hi,我是 panda sheep,是图数据库 Nebula Graph 研发工程师,对数据库领域非常感兴趣,也有自己的一点点心得,希望写的经验分享能给大家带来帮助,如有不当之处也希望能帮忙纠正,谢谢~
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图数据库_图数据库 Nebula Graph TTL 特性
2020-12-06 13:27:50TTL compaction 的实现方法就是在 Filter 函数中实现 TTL 过期数据删除逻辑,具体如下: 首先获取 tag / edge 的 TTL 信息 然后遍历每个顶点或边数据,取出 ttl_col 列字段值 根据 ttl_duration 的值加上 ttl_col 列...导读
身处在现在这个大数据时代,我们处理的数据量需以 TB、PB, 甚至 EB 来计算,怎么处理庞大的数据集是从事数据库领域人员的共同问题。解决这个问题的核心在于,数据库中存储的数据是否都是有效的、有用的数据,因此如何提高数据中有效数据的利用率、将无效的过期数据清洗掉,便成了数据库领域的一个热点话题。在本文中我们将着重讲述如何在数据库中处理过期数据这一问题。
在数据库中清洗过期数据的方式多种多样,比如存储过程、事件等等。在这里笔者举个例子来简要说明 DBA 经常使用的存储过程 + 事件来清理过期数据的过程。
存储过程 + 事件清洗数据
存储过程(procedure)
存储过程是由一条或多条 SQL 语句组成的集合,当对数据库进行一系列的读写操作时,存储过程可将这些复杂的操作封装成一个代码块以便重复使用,大大减少了数据库开发人员的工作量。通常存储过程编译一次,可以执行多次,因此也大大的提高了效率。
存储过程有以下优点:- 简化操作,将重复性很高的一些操作,封装到一个存储过程中,简化了对这些 SQL 的调用
- 批量处理,SQL + 循环,减少流量,也就是“跑批”
- 统一接口,确保数据的安全
- 一次编译多次执行,提高了效率。
以 MySQL 为例,假如要删除数据的表结构如下:
mysql> SHOW CREATE TABLE person; +--------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +--------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | person | CREATE TABLE `person` ( `age` int(11) DEFAULT NULL, `inserttime` datetime DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
创建一个名为 person 的表,其中 inserttime 字段为 datetime 类型,我们用 inserttime 字段存储数据的生成时间。
创建一个删除指定表数据的存储过程,如下:
mysql> delimiter // mysql> CREATE PROCEDURE del_data(IN `date_inter` int) -> BEGIN -> DELETE FROM person WHERE inserttime < date_sub(curdate(), interval date_inter day); -> END // mysql> delimiter ;
创建一个名为 del_data 的存储过程,参数 date_inter 指定要删除的数据距离当前时间的天数。当表 person 的 inserttime 字段值(datetime 类型)加上参数 date_inter 天小于当前时间,则认为数据过期,将过期的数据删除。
事件(event)
事件是在相应的时刻调用的过程式数据库对象。一个事件可调用一次,也可周期性的启动,它由一个特定的线程来管理,也就是所谓的“事件调度器”。
事件和触发器类似,都是在某些事情发生的时候启动。当数据库上启动一条语句的时候,触发器就启动了,而事件是根据调度事件来启动的。由于它们彼此相似,所以事件也称为临时性触发器。事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务。如下创建一个事件,周期性的在某个时刻调用存储过程,来进行清理数据。
mysql> CREATE EVENT del_event -> ON SCHEDULE -> EVERY 1 DAY -> STARTS '2020-03-20 12:00:00' -> ON COMPLETION PRESERVE ENABLE -> DO CALL del_data(1);
创建一个名为 del_event 的事件,该事件从 2020-03-20 开始,每天的 12:00:00 执行存储过程 del_data(1)。
然后执行:
mysql> SET global event_scheduler = 1;
打开事件。这样事件 del_event 就会在指定的时间自动在后台执行。通过上述的存储过程 del_data 和事件 del_event,来达到定时自动删除过期数据的目的。
TTL(Time To Live) 清洗数据
通过上述存储过程和事件的组合可以定时清理数据库中的过期数据。图数据库 Nebula Graph 提供了更加简单高效的方式--使用 TTL 的方式来自动清洗过期数据。
使用 TTL 方式自动清洗过期数据的好处如下:
- 简单方便
- 通过数据库系统内部逻辑进行处理,安全可靠
- 数据库会根据自身的状态自动判断是否需要处理,如果需要处理,将在后台自动进行处理,无需人工干预。
TTL 简介
TTL,全称 Time To Live,用来指定数据的生命周期,数据时效到期后这条数据会被自动删除。在图数据库 Nebula Graph 中,我们实现 TTL 功能,用户设置好数据的存活时间后,在预定时间内系统会自动从数据库中删除过期的点或者边。
在 TTL 中,过期数据会在下次 compaction 时被删除,在下次 compaction 之前,query 会过滤掉过期的点和边。
图数据库 Nebula Graph 的 TTL 功能需
ttl_col
和ttl_duration
两个字段一起使用,到期阈值是ttl_col
指定的属性对应的值加上ttl_duration
设置的秒数。其中 ttl_col 指定的字段的类型应为 integer 或 timestamp,ttl_duration 的计量单位为秒。TTL 读过滤
针对 tag / edge,Nebula Graph 在 TTL 中将读数据过滤逻辑下推到 storage 层进行处理。在 storage 层,首先获取该 tag / edge 的 TTL 信息,然后依次遍历每个顶点或边,取出 ttl_col 字段值,根据 ttl_duration 的值加上 ttl_col 列字段值,跟当前时间的时间戳进行比较,判断数据是否过期,过期的数据将被忽略。
TTL compaction
RocksDB 文件组织方式
图数据库 Nebula Graph 底层存储使用的是 RocksDB,RocksDB 在磁盘上的文件是分为多层的,默认是 7 层,如下图所示:
SST文件在磁盘上的组织方式
Level 0 层包含的文件,是由内存中的 Memtable flush 到磁盘,生成的 SST 文件,单个文件内部按 key 有序排列,文件之间无序。其它 Level 上的多个文件之间都是按照 key 有序排列,并且文件内也有序,如下图所示:
非Level 0 层的文件数据划分RocksDB compaction 原理
RocksDB 是基于 LSM 实现,但 LSM 并不是一个具体的数据结构,而是一种数据结构的概念和设计思想,具体细节参考LSM论文。而 LSM 中最重要部分就是 compaction,由于数据文件采用 Append only 方式写入,而对于过期的数据,重复的、已删除的数据,需要通过 compaction 进行逐步的清理。
RocksDB compaction 逻辑
我们采用的 RocksDB 的 compaction 策略为 Level compaction。当数据写到 RocksDB 时,会先将数据写入到一个 Memtable 中,当一个 Memtable 写满之后,就会变成 Immutable 的 Memtable。RocksDB 在后台通过一个 flush 线程将这个 Memtable flush 到磁盘,生成一个 Sorted String Table (SST) 文件,放在 Level 0 层。当 Level 0 层的 SST 文件个数超过阈值之后,就会与Level 1 层进行 compaction。通常必须将 Level 0 的所有文件 compaction 到 Level 1 中,因为 Level 0 的文件的 key 是有交叠的。
Level 0 与 Level 1 的 compaction 如下:
Level 0 与 Level 1 的 compaction
其他 Level 的 compaction 规则一样,以 Level 1与 Level 2 的 compaction 为例进行说明,如下所示:
Level 1 与 Level 2 的 compaction
当 Level 0 compaction 完成后,Level 1 的文件总大小或者文件数量可能会超过阈值,触发 Level 1 与 Level 2 的 compaction。从 Level 1 层至少选择一个文件 compaction 到 Level 2 的 key 重叠的文件中。compaction 后可能会触发下一个 Level 的 compaction,以此类推。
如果没有 compaction,写入是非常快的,但这样会造成读性能降低,同样也会造成很严重的空间放大问题。为了平衡写入、读取、空间三者的关系,RocksDB 会在后台执行 compaction,将不同 Level 的 SST 进行合并。TTL compaction 原理
除了上述默认的compaction操作外(sst文件合并),RocksDB 还提供了CompactionFilter 功能,可以让用户自定义个性化的compaction逻辑。Nebula Graph 使用了这个CompactionFilter来定制本文讨论的TTL功能。该功能是 RocksDB 在 compaction 过程中,每读取一条数据时,都会调用一个定制的Filter 函数。TTL compaction 的实现方法就是在 Filter 函数中实现 TTL 过期数据删除逻辑,具体如下:
- 首先获取 tag / edge 的 TTL 信息
- 然后遍历每个顶点或边数据,取出 ttl_col 列字段值
- 根据 ttl_duration 的值加上 ttl_col 列字段值,跟当前时间的时间戳进行比较,然后判断数据是否过期,过期的数据将被删除。
TTL 用法
在图数据库 Nebula Graph 中,edge 和 tag 实现逻辑一致,在这里仅以 tag 为例,来介绍 Nebula Graph 中 TTL 用法。
创建 TTL 属性
Nebula Graph 中使用 TTL 属性分为两种方式:
create tag 时指定 ttl_duration 来表示数据的持续时间,单位为秒。ttl_col 指定哪一列作为 TTL 列。语法如下:nebula> CREATE TAG t (id int, ts timestamp ) ttl_duration=3600, ttl_col="ts";
当某一条记录的 ttl_col 列字段值加上 ttl_duration 的值小于当前时间的时间戳,则该条记录过期,否则该记录不过期。- ttl_duration 的值为非正数时,则点的此 tag 属性不会过期
- ttl_col 只能指定类型为 int 或者 timestamp 的列名。
或者 create tag 时没有指定 TTL 属性,后续想使用 TTL 功能,可以使用 alter tag 来设置 TTL 属性。语法如下:
nebula> CREATE TAG t (id int, ts timestamp ); nebula> ALTER TAG t ttl_duration=3600, ttl_col="ts";
查看 TTL 属性
创建完 tag 可以使用以下语句查看 tag 的 TTL 属性:
nebula> SHOW CREATE TAG t; ===================================== | Tag | Create Tag | ===================================== | t | CREATE TAG t ( id int, ts timestamp ) ttl_duration = 3600, ttl_col = id | -------------------------------------
修改 TTL 属性
可以使用 alter tag 语句修改 TTL 的属性:
nebula> ALTER TAG t ttl_duration=100, ttl_col="id";
删除 TTL 属性
当不想使用 TTL 属性时,可以删除 TTL 属性:
可以设置
ttl_col
字段为空,或删除配置的ttl_col
字段,或者设置ttl_duration
为 0 或者 -1。nebula> ALTER TAG t1 ttl_col = ""; -- drop ttl attribute
删除配置的
ttl_col
字段:nebula> ALTER TAG t1 DROP (a); -- drop ttl_col
设置 ttl_duration 为 0 或者 -1:
nebula> ALTER TAG t1 ttl_duration = 0; -- keep the ttl but the data never expires
举例
下面的例子说明,当使用 TTL 功能,并且数据过期后,查询该 tag 的数据时,过期的数据被忽略。
nebula> CREATE TAG t(id int) ttl_duration=100, ttl_col="id"; nebula> INSERT VERTEX t(id) values 102:(1584441231); nebula> FETCH prop on t 102; Execution succeeded (Time spent: 5.945/7.492 ms)
注意:- 当某一列作为 ttl_col 值的时候,不允许 change 该列。
必须先移除 TTL 属性,再 change 该列。
- 对同一 tag,index 和 TTL 功能不能同时使用。即使 index 和 TTL 创建于不同列,也不可以同时使用。
edge 同 tag 的逻辑一样,这里就不在详述了。TTL 的介绍就到此为止了,如果你对图数据库 Nebula Graph 的 TTL 有改进想法或其他要求,欢迎去 GitHub:https://github.com/vesoft-inc/nebula issue 区向我们提 issue 或者前往官方论坛:https://discuss.nebula-graph.io/ 的
Feedback
分类下提建议作者有话说:Hi,我是 panda sheep,是图数据库 Nebula Graph 研发工程师,对数据库领域非常感兴趣,也有自己的一点点心得,希望写的经验分享能给大家带来帮助,如有不当之处也希望能帮忙纠正,谢谢~
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TTL反相器特性
2021-03-01 17:06:29当输入仅为低电平和高电平时,TTL反相器输入端等效电路如下:当输入仅为低电平和高电平时,TTL反相器输入端等效电路如下:
TTL反相器的输入特性如图:
TTL反相器高电平输出时等效电路和输出特性曲线如下
TTL反相器低电平输出时等效电路和输出特性曲线如下:
TTL反相器输入端负载特性如下图:
灌电流:当输出为低电平时,负载上的电流。
拉电流:当输出端为高电平时,负载上的电流。
扇出系数:前级门电路能带动后级相同门电路的个数。 -
RabbitMQ 高级特性 - TTL
2021-03-31 21:26:46RabbitMQ 高级特性 - TTL TTL 全称 Time To Live(存活时间/过期时间)。 当消息到达存活时间后,还没有被消费,会被自动清除。 RabbitMQ可以对消息设置过期时间,也可以对整个队列(Queue)设置过期时间。 ... -
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2019-09-26 11:05:50TTL反相器的外部特性 电压传输特性 输入端噪声容限特性 静态输入特性: 静态输出特性: 动态特性: 传输延迟时间:是由晶体管的延迟时间,电阻以及寄生电容元素引起的。包括俩部分:输入由低电平... -
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