select * from T order by time offset X limit Y 的跨M個(gè)庫(kù)分頁(yè)。 全局 每個(gè)庫(kù)都必須返回 X+Y 個(gè)數(shù)據(jù),所得到的 M*(X+Y) 在服務(wù)層進(jìn)行內(nèi)存排序,然后再取總的偏移量X后的Y條記錄。 優(yōu)點(diǎn): 精準(zhǔn)返回所需數(shù)據(jù)。 缺點(diǎn): (1)每個(gè)分庫(kù)需...
...支持sum,count,max等常用的聚合函數(shù),支持跨庫(kù)分頁(yè)。 支持單庫(kù)內(nèi)部任意join,支持跨庫(kù)2表join,甚至基于caltlet的多表join。 支持通過(guò)全局表,ER關(guān)系的分片策略,實(shí)現(xiàn)了高效的多表join查詢。 支持多租戶方案。 支持分布式事...
...放id 1到1000w的數(shù)據(jù),庫(kù)2存放id 1000w到2000w的數(shù)據(jù) 優(yōu)點(diǎn) : 單庫(kù)數(shù)據(jù)規(guī)模提前預(yù)估。超規(guī)模后,加機(jī)器,不需要遷移數(shù)據(jù)。 且相鄰數(shù)據(jù)大都存放在一個(gè)庫(kù)上,查詢時(shí),可以減少跨庫(kù)聚合。 缺點(diǎn) 容易出現(xiàn)熱點(diǎn)數(shù)據(jù),比如項(xiàng)目初期,...
...放id 1到1000w的數(shù)據(jù),庫(kù)2存放id 1000w到2000w的數(shù)據(jù) 優(yōu)點(diǎn) : 單庫(kù)數(shù)據(jù)規(guī)模提前預(yù)估。超規(guī)模后,加機(jī)器,不需要遷移數(shù)據(jù)。 且相鄰數(shù)據(jù)大都存放在一個(gè)庫(kù)上,查詢時(shí),可以減少跨庫(kù)聚合。 缺點(diǎn) 容易出現(xiàn)熱點(diǎn)數(shù)據(jù),比如項(xiàng)目初期,...
...例解析》書(shū)中都是通過(guò)XML方式配置。今天給大家演示的是單庫(kù)中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置: ...
...據(jù)并返回。解決后流程應(yīng)該如下: 二、解決方案實(shí)戰(zhàn) 1.單庫(kù)單表解決方案 唯一索引 + 唯一字段 冪等 上面說(shuō)的那種業(yè)務(wù)場(chǎng)景:sign_log 表會(huì)有 user_id、sign_id、sign_time 等。那么每次簽到,每個(gè)人每天只有一條簽到記錄。 數(shù)據(jù)庫(kù)層...
...增加的情況下,我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行水平拆分,從而降低單庫(kù)的壓力,并且數(shù)據(jù)的水平拆分需要對(duì)業(yè)務(wù)透明,屏蔽掉水平拆分的細(xì)節(jié)。并且,前端業(yè)務(wù)的高并發(fā)會(huì)導(dǎo)致后端的數(shù)據(jù)庫(kù)連接過(guò)多,從而DB的性能低下。 Cobar就是解決這...
...,提高了系統(tǒng)復(fù)雜度。 2. 受每種業(yè)務(wù)不同的限制存在單庫(kù)性能瓶頸,不易數(shù)據(jù)擴(kuò)展跟性能提高。 3. 事務(wù)處理復(fù)雜。 水平切分 相對(duì)于垂直拆分的區(qū)別是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中,而水平拆分是把同一...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...