數據量統計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
|
1927人閱讀
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
|
853人閱讀
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
|
1508人閱讀
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
|
14400人閱讀
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
|
1065人閱讀
在日常文章數據統計的過程中,純手動方式已經難以應付,于是乎,逐步開始了程序介入方式進行統計. 在上一節中,探索利用 csv 文件格式進行文章數據統計,本來以為能夠應付一陣子,沒想到僅僅一天我就放棄了. 原因還不是因為...
...用。 增加新字段 為了記錄文章的瀏覽量，需要在文章的數據庫表中新增一個用于存儲閱讀量的字段。因此給博客文章的模型新增一個 views 字段： blog/models.py class Post(models.Model): # ... 其它已有字段 # 新增 views 字段記錄閱...
...堅持創作了. 所以筆者每天晚上都會統計一下各個平臺的數據,看一下有哪些收獲,只有看得見的數據才能給我安全感和自信心. 下面簡單展示一下每日數據統計效果: 每日數據統計 這里列出的平臺默認是沒有提供數據分析功能,而...
...的 MySQL 集群遇到了很多瓶頸，比如單機 MySQL 實例支撐的數據量有限，只能通過不停刪除較舊的數據來維持數據庫的運轉。同時單表的數據行數不斷增大導致查詢速度變慢。急需一種可擴展、高可用同時又兼容 MySQL 訪問方式的數...
...文件夾中的python。在Pycharm中新建一個data文件夾用來存放數據文件。 2.打開Python Console。 3.首先在用python讀取數據，需要先輸入import pandas as pd引入pandas包，再輸入df=pd.read_csv(./data/CityData.csv)讀取數據，最后輸入df顯示數據。 4....
...員更關心的是各個推廣渠道實際帶來的安裝量、注冊量等數據，畢竟這對渠道引流的分析價值更大。iOS的渠道通常是指那些在其它 App 或者網頁內部，提供到達 App Store 的鏈接的頁面。因此，在 iOS 中追蹤發行渠道，主要是追...
...個算法在文章《互聯網時代的社會語言學：基于SNS的文本數據挖掘》 里有詳細的闡述。 凝固度就是一個字組合片段里面字與字之間的緊密程度。比如琉璃、榴蓮這樣的詞的凝固度就非常高，而華為、組合這樣...
...t分布）非對稱型（卡方分布、F分布） 二、項目實戰1 數據預處理2 樣本容量檢驗3 假設檢驗3.1 提出零假設和備擇假設3.2 確定檢驗方向3.3 選定統計方法3.3.1 方法一：公式計算3.3.2 方法二：Python函數計算3.3.3 方法三：蒙特卡洛法...
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...
leiyi
