回答:我是喲喲吼說(shuō)科技,專注于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的回答,歡迎大家與我交流數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題如題,在mysql中,分表查詢和索引查詢那種方式更快?喲喲認(rèn)為查詢速度的快慢要針對(duì)于表里數(shù)據(jù)的多少來(lái)定,并且分表查詢時(shí)也要將索引引入才能更快的將目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行鎖定,單純的來(lái)對(duì)比分表查詢和索引查詢的話,個(gè)人感覺(jué)索引查詢相對(duì)比要快一些。在mysql中為什么會(huì)建立多個(gè)表呢?這是因?yàn)樵邶嫶髷?shù)據(jù)量存儲(chǔ)時(shí),建立多個(gè)表可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻的分布,...
回答:我從分庫(kù)分表存在的問(wèn)題和怎么做來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。。一,分庫(kù)分表的ID主鍵不能依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)的自增,因?yàn)槎鄮?kù)中會(huì)重復(fù)!通常使用外接的數(shù)據(jù)組件獲取全局唯一的ID:比如加強(qiáng)型UUID(根據(jù)Ip,時(shí)間戳等得到)和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API獲取,Twitter的雪花算法等等!二,分庫(kù)分表之后的連接查詢比較困難!問(wèn)題沒(méi)法避免,通常拆分SQL,使用多次查詢,用查...
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(xiě),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(xiě)分離。尤其是寫(xiě)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(xiě)的數(shù)據(jù)放在 redis中,定期同步3 表的大文本字段分離出...
回答:公司做了自己的分庫(kù)分表組件,下面就自己的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看下分庫(kù)分表的優(yōu)點(diǎn)和碰到的問(wèn)題!何為分庫(kù)分表?采取一定的策略將大量的表數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫(kù),表中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的均衡存儲(chǔ)!分庫(kù)分表的背景:隨著信息數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng),單點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)有宕機(jī),或者單庫(kù)單表性能低下,查詢和存儲(chǔ)效率低的問(wèn)題,使用分庫(kù)分表實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ),性能更好,適合現(xiàn)在數(shù)據(jù)量多,用戶需求高的特點(diǎn)!分庫(kù)分表的優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中,單表數(shù)據(jù)量...
回答:分庫(kù)分表是比較靠后的優(yōu)化手段,因?yàn)槌杀颈容^高。遇到數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸:- 首先考慮sql優(yōu)化,這是最簡(jiǎn)單的方法。對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)基本沒(méi)有影響。- 其次就是考慮數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)分離,這也是相對(duì)簡(jiǎn)單的方法。在數(shù)據(jù)庫(kù)層面進(jìn)行配置,系統(tǒng)層面只需要調(diào)整一下獲取數(shù)據(jù)庫(kù)連接的邏輯。讀數(shù)據(jù)時(shí)即可以獲取主庫(kù)連接,也可以獲取從庫(kù)連接。寫(xiě)數(shù)據(jù)時(shí)只獲取主庫(kù)連接。- 再考慮增加緩存層。將數(shù)據(jù)緩存到緩存中,當(dāng)再次訪問(wèn)時(shí)不再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)獲取。一般緩...
回答:在現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中,分庫(kù)分表是一種非常常見(jiàn)的手段,主要用于解決單表或者單庫(kù)數(shù)據(jù)過(guò)多而導(dǎo)致的性能問(wèn)題。通常,我們分庫(kù)有水平切分和垂直切分兩種方式垂直切分在我們的微服務(wù)架構(gòu)中很常見(jiàn),將數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行拆分,業(yè)務(wù)的邏輯處理都通過(guò)服務(wù)調(diào)用來(lái)進(jìn)行,而不是將邏輯放在數(shù)據(jù)層面,這樣就能降低數(shù)據(jù)庫(kù)表與表之間的耦合度。而水平切分,就是我們通常用來(lái)解決數(shù)據(jù)問(wèn)題的手段了。將數(shù)據(jù)庫(kù)中單表的數(shù)據(jù)進(jìn)行切分,分成多張相...
...的 CAS 方案嗎? 生產(chǎn)環(huán)境中的 Redis 是怎么部署的? 分庫(kù)分表 為什么要分庫(kù)分表(設(shè)計(jì)高并發(fā)系統(tǒng)的時(shí)候,數(shù)據(jù)庫(kù)層面該如何設(shè)計(jì))?用過(guò)哪些分庫(kù)分表中間件?不同的分庫(kù)分表中間件都有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)?你們具體是如何對(duì)...
...姐味道》 https://mp.weixin.qq.com/s?__... 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件之分庫(kù)分表 恭喜你,貴公司終于成長(zhǎng)到一定規(guī)模,需要考慮高可用,甚至分庫(kù)分表了。但你是否知道分庫(kù)分表需要哪些要素?拆分過(guò)程是復(fù)雜的,提前計(jì)劃,不要等真正開(kāi)工,各...
...需求。另外,由于單表數(shù)據(jù)量巨大,不得不在業(yè)務(wù)上進(jìn)行分表處理,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)層代碼變得復(fù)雜和缺乏擴(kuò)展性。在遷移到 TiDB 后,直接去掉了分庫(kù)分表,簡(jiǎn)化了業(yè)務(wù)的使用方式。另外,在 MySQL 中存在雙散表并進(jìn)行雙寫(xiě)。在 TiDB...
...本文已經(jīng)過(guò)時(shí),不日將推出新的版本 項(xiàng)目中遇到了分庫(kù)分表的問(wèn)題,找到了shrding-jdbc,于是就搞了一個(gè)springboot+sharding-jdbc+mybatis的增量分片的應(yīng)用。今天寫(xiě)博客總結(jié)一下遇到的坑。其實(shí),我自己寫(xiě)了一個(gè)increament-jdbc組件的,當(dāng)我...
...據(jù)的切分 目標(biāo)場(chǎng)景 兼容舊的功能 對(duì)1300多W數(shù)據(jù)進(jìn)行分庫(kù)分表 需要對(duì)舊的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合 老師端選題組卷 可以根據(jù) 學(xué)段、學(xué)科、知識(shí)點(diǎn)、難度、題型 來(lái)篩選 學(xué)生端根據(jù)老師端所選題目獲取對(duì)應(yīng)的題目 對(duì)3年內(nèi)以后擴(kuò)展的增量數(shù)...
...據(jù)庫(kù)訪問(wèn),帶來(lái)極大壓力,企業(yè)不得不對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分庫(kù)分表或者業(yè)務(wù)重構(gòu),承受沉重的時(shí)間與精力成本。分布式NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)TiDBUCloud分布式NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)TiDB是UCloud基于PingCAP開(kāi)源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā),助力企業(yè)在線事務(wù)處理、...
...算-存儲(chǔ)分離架構(gòu)當(dāng)前業(yè)界中常見(jiàn)的分布式架構(gòu)包括分庫(kù)分表與計(jì)算存儲(chǔ)分離兩類(lèi)。其中分庫(kù)分表架構(gòu)以應(yīng)用中間件切分或MyCat等產(chǎn)品為代表。而如果說(shuō)分庫(kù)分表架構(gòu)是基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的上層封裝,真正的計(jì)算存儲(chǔ)分離架...
...時(shí),一張表里面查詢真的會(huì)很費(fèi)時(shí)。而在分布式系統(tǒng)中,分表分庫(kù)也是常用的一種解決此類(lèi)瓶頸的手段。今天就選用springboot+mycat簡(jiǎn)單聊下。mycat官網(wǎng):http://www.mycat.io/ 什么是mycat? 1. 一個(gè)徹底開(kāi)源的,面向企業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的大數(shù)...
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...