數據庫并發量SEARCH AGGREGATION
回答:所謂并發，從概念可以看出其并不是并行，在用戶的角度來看有一種同時執行的錯覺，但在數據庫內部確實串行的，或者說在某種粒度是串行的。以更新表中某一行數據為例，在更新時會對改行數據加鎖，避免其它進程對該行的訪問，從而避免數據沖突。除此以外，還有其它各種鎖來適應不同的場景。所以，我們所謂的并發場景下，并不會出現數據問題。
shaonbean
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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:以mysql為列：1：支撐高并發系統，一定會涉及事務，所以數據庫引擎必選innodb，innodb支持事務，事務級別根據業務而定，如果業務數據一致性要求很高，事務就開啟序列化級別，這樣就完全隔離事務，但是會導致鎖資源競爭加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數據庫分成主庫和從庫，主庫負責寫數據，叢庫負責讀數據。注意主從數據庫數據一致性問題。3：冷熱數據分離，美團，餓了么部分設計采用冷熱...
Vultr
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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:1、這個題目問得不那么準確，你必須要精準計算出每秒查詢時間（QPS）和事務時間（TPS），好比你感冒了，你說要配什么藥，醫生只能憑經驗，你如果去抽象化驗，知道是病毒還是細菌感染，數量是多少后，才能進一步診斷和配置服務器硬件。2、接下來，你要了解常用發中間件和數據庫的極限并發量。比如redis一般是11w左右（純粹內存讀寫）、mysql每秒寫8w左右，讀10來萬（單表，多表就不一定，得看SQL的寫法...
tuniutech
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...據是否實時更新：否 二、常見潛在解決方案及優劣（1）數據庫搜索法具體方法：將標題數據存放在數據庫中，使用like來檢索優點：方案簡單缺點：不能實現分詞，并發量扛不住 （2）數據庫全文檢索法具體方法：將標題數據存...
...首發于 github blog 做過爬蟲的都知道，要控制爬蟲的請求并發量，其實也就是控制其爬取頻率，以免被封IP，還有的就是以此來控制爬蟲應用運行內存，否則一下子處理N個請求，內存分分鐘會爆。 而 python爬蟲一般用多線程來控...
...率 資源利用率（CPU、內存和磁盤等） ? 其中有關數據庫資源占用的性能監控指標包括： 讀寫頁面的使用情況 超出共享內存緩沖區的操作數 上一輪詢期間作業等待緩沖區的時間 共享內存中物理日志和邏輯日志的...
...接情況下，init conn時間基本可以忽略，但是讀寫兩次往返數據庫的鏈路時間還是需要考慮，整體預估在1-2ms之間 從整體上看，預估該階段的耗時在10-100+ms，從實際失敗率來看也基本一致！ 3.2.2 并發分析 天級QPS：當時分析天級...
...的鎖來獲得高性能，并使用鎖定順序來處理死鎖問題。 數據庫使用與同步區域類似的事務來避免競爭條件，因為它們的影響是原子的，但它們不必獲取鎖定，盡管事務可能會失敗并在事件發生時被回滾。數據庫還可以管理鎖，...
...開始，主線程按照以下步驟執行： 解析參數。 創建到數據庫的連接。 會根據 no-locks 選項進行一系列的備份安全策略，包括 long query guard 和 lock all tables or FLUSH TABLES WITH READ LOCK。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT。 記錄 binlog ...
...失，給用戶帶來不好的體驗 緩存： 服務端緩存 內存數據庫 * redis * memcache 方式 * 優先緩存 * 穿透DB問題 * 只讀緩存 * 更新/失效刪除 注意 * 內存數據庫的分配的內存容量有限，合理規劃使用，濫用最終會導致內存...
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...
