mysql 大數(shù)據(jù)量 數(shù)據(jù)遷移SEARCH AGGREGATION
回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來(lái)就要分庫(kù)分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱郑_(kāi)發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會(huì)直線上升，而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬(wàn)甚至小幾千萬(wàn)的表，先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個(gè)角度出發(fā)：表分區(qū)：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù)，用戶需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個(gè)物理子表組成，但是對(duì)于代碼來(lái)...
周國(guó)輝
|
1935人閱讀
回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)。現(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
|
14467人閱讀
回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別的時(shí)候，任何對(duì)表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成，避免過(guò)長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫(kù)連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)連接池，提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖，將會(huì)帶來(lái)連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫(kù)資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問(wèn)題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問(wèn)題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
|
856人閱讀
回答:我是做JAVA后臺(tái)開(kāi)發(fā)的，目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過(guò)焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
|
1515人閱讀
作者：劉廣信，火星文化技術(shù)經(jīng)理 卡思數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的視頻全網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)，依托領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，為視頻內(nèi)容創(chuàng)作者在節(jié)目創(chuàng)作和用戶運(yùn)營(yíng)方面提供數(shù)據(jù)支持，為廣告主的廣告投放提供數(shù)據(jù)參考和效果監(jiān)測(cè)...
作者：劉廣信，火星文化技術(shù)經(jīng)理 卡思數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的視頻全網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)，依托領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，為視頻內(nèi)容創(chuàng)作者在節(jié)目創(chuàng)作和用戶運(yùn)營(yíng)方面提供數(shù)據(jù)支持，為廣告主的廣告投放提供數(shù)據(jù)參考和效果監(jiān)測(cè)...
...進(jìn)行水平拆分，分為商品網(wǎng)關(guān)層、商品業(yè)務(wù)邏輯層、商品數(shù)據(jù)訪問(wèn)層、商品 DB / Cache，如下圖所示：? 項(xiàng)目背景 1. 面臨的問(wèn)題 轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后端業(yè)務(wù)現(xiàn)階段主要使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，還有少部分業(yè)務(wù)使用 MongoDB。雖然目前情況下使...
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...
孫吉亮
李濤
