數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)量SEARCH AGGREGATION
回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱郑_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中幾百萬甚至小幾千萬的表，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，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數(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，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
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回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級別的時(shí)候，任何對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，避免過長時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫連接池，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)帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(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)接收別的公司推過來的數(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
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回答:目前階段大數(shù)據(jù)技術(shù)及體系已經(jīng)逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數(shù)據(jù)越來越多的被使用，伴隨互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展更多的企業(yè)信息化已經(jīng)由IT時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)镈T時(shí)代，以數(shù)據(jù)為核心，用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，相信在將來大數(shù)據(jù)也會(huì)有更廣泛的應(yīng)用空間，對于大數(shù)據(jù)的理解主要分為以下幾個(gè)層面。1.數(shù)據(jù)來源：對于大數(shù)據(jù)時(shí)代而言更多強(qiáng)調(diào)基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的沉淀，在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)上進(jìn)行進(jìn)一步的分析、處理、轉(zhuǎn)換，...
arashicage
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...，Hadoop不斷發(fā)展完善，并集成了眾多優(yōu)秀的產(chǎn)品如非關(guān)系數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)處理工具Sqoop、機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫Mahout、一致性服務(wù)軟件ZooKeeper、管理工具Ambari等，形成了相對完整的生態(tài)圈和分布式計(jì)算事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。大...
摘要： 2018第九屆中國數(shù)據(jù)庫技術(shù)大會(huì)，阿里云高級技術(shù)專家、架構(gòu)師封神（曹龍）帶來題為大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)庫-云HBase架構(gòu)&生態(tài)&實(shí)踐的演講。主要內(nèi)容有三個(gè)方面：首先介紹了業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)帶來的架構(gòu)演進(jìn)，其次分析了ApsaraDB HBas...
...據(jù)量在 50G - 80G 之間，并且入庫時(shí)間要求比較短，因此對數(shù)據(jù)庫寫入性能要求很高，由于數(shù)據(jù)增長比較快，對數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性也有很高的要求。數(shù)據(jù)抓取完成后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和計(jì)算，因?yàn)閿?shù)據(jù)量比較大，單表 5 億 + 條數(shù)據(jù)，...
...據(jù)量在 50G - 80G 之間，并且入庫時(shí)間要求比較短，因此對數(shù)據(jù)庫寫入性能要求很高，由于數(shù)據(jù)增長比較快，對數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性也有很高的要求。數(shù)據(jù)抓取完成后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和計(jì)算，因?yàn)閿?shù)據(jù)量比較大，單表 5 億 + 條數(shù)據(jù)，...
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...
李濤
