大數據量解決方案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)。現在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時間，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:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執行的時間，不是人等待的時間，因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題，討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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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...
...查詢時性能表現一般。 3. 選擇 TiDB 在經歷了痛苦的傳統解決方案的折磨以及大量調研及對比后，卡思數據最終選擇了 TiDB 作為數據倉庫及業務數據庫。 TiDB 結合了傳統的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性，高度兼容 MySQL，具備強一致性和...
...查詢時性能表現一般。 3. 選擇 TiDB 在經歷了痛苦的傳統解決方案的折磨以及大量調研及對比后，卡思數據最終選擇了 TiDB 作為數據倉庫及業務數據庫。 TiDB 結合了傳統的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性，高度兼容 MySQL，具備強一致性和...
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
