大數據分析數據量SEARCH AGGREGATION
回答:個人的觀點，這種大表的優化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發、運維的復雜度會直線上升，而大多數公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優化。單表優化單表優化可以從這幾個角度出發：表分區：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區表需要在建表的需要加上分區參數，用戶需要在建表的時候加上分區參數；分區表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:mysql在常規配置下，一般只能承受2000萬的數據量(同時讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務器)?，F在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表?？梢园磿r間，或按一定的規則拆分，做到查詢某一條數據庫，盡量在一個子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數據放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
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回答:當一張表的數據量達到千萬級別的時候，任何對表的操作都得小心翼翼。核心點在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產生大量行鎖。本質上是讓每一次sql的執行都更快的完成，避免過長時間占用數據庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回數據庫連接池，提供更多穩定的服務。一旦產生大量的行鎖甚至表鎖，將會帶來連接瞬間被打滿、數據庫資源耗盡、服務宕機的災難性后果。所以如何避免以上問題的發生才是最重要的，絕不能等問題發生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺開發的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數據！數據不算特別多，但是也算是經歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團隊怎么做的？后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據，因為每天的數據量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報文的方式，使用batch框架進行數據落地，把落地成功的數據某個字段返回給調用端，讓調用端驗證是否已經全部落地成功的，保證數據的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數據越來越多的被使用，伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代，以數據為核心，用數據進行決策，基于數據驅動企業的創新與發展，相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間，對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源：對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀，在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換，...
arashicage
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什么是大數據？進入本世紀以來，尤其是2010年之后，隨著互聯網特別是移動互聯網的發展，數據的增長呈爆炸趨勢，已經很難估計全世界的電子設備中存儲的數據到底有多少，描述數據系統的數據量的計量單位從MB（1MB大約...
摘要： 2018第九屆中國數據庫技術大會，阿里云高級技術專家、架構師封神（曹龍）帶來題為大數據時代數據庫-云HBase架構&生態&實踐的演講。主要內容有三個方面：首先介紹了業務挑戰帶來的架構演進，其次分析了ApsaraDB HBas...
...備深入了解 OLAP，將目前一些需要實時返回的復雜查詢、數據分析下推至 TiDB。既減少計算服務的復雜性，又可增加數據的準確性。 感謝 PingCAP 非常感謝 PingCAP 小伙伴們在數據庫上線過程中的大力支持，每次遇到困難都能及時、...
...備深入了解 OLAP，將目前一些需要實時返回的復雜查詢、數據分析下推至 TiDB。既減少計算服務的復雜性，又可增加數據的準確性。 感謝 PingCAP 非常感謝 PingCAP 小伙伴們在數據庫上線過程中的大力支持，每次遇到困難都能及時、...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
李濤
