回答:之前在BAT里参与过一个公司级应用（非市场级，投入的人力也不会那么大），上线2年后，总是被用户投诉，原因是这个应用使用MySql数据库来做持久层，但是2年了，有一张非常重要的存储历史任务的表实在是太大了，导致通过页面想要查询历史数据的速度变得非常非常慢，所以用户很是不满意。分析下来，这不是用Redis能解决的缓存问题，而是历史数据的查询响应速度问题。我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决，但是...
mengera88
|
710人阅读
回答:不知道开发的同学有没有遇到过类似这样的需求：相同类型的数据在多个系统中，如果要得到全部的信息，就要连续调多个系统的接口；业务复杂，一个需求需要关联几张表甚至几十张表才能得到想要的结果；系统做了分库分表，但是需要统计所有的数据。那么此类需求要如何满足呢？我们选择了通过 ETL 提前进行数据整合的方案。什么是 ETL说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相...
MarvinZhang
|
2159人阅读
回答:目前大部分研发团队都要求业务逻辑用代码来实现，SQL操作往往都是基本操作。用SQL来表现业务逻辑，也就是通过存储过程的方式来表现业务逻辑是比较传统的开发方案。在C/S时代很多逻辑的实现都是通过SQL来实现的，主要原因是业务规模和部署方式决定的。早期的C/S编程时代往往都是非分布式环境下的开发，而且大多数情况下并不需要考虑移植性问题，此时采用SQL来完成业务逻辑是比较方便的处理方式。采用存储过程来完...
Ali_
|
1624人阅读
回答:大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面，随着产品的推广 、业务场景的复杂和使用用户越来越多 数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢 用户体验也就越来越差，那怎样提升千万级数据查询效率呢？小萌简单整理了一下，希望对大家有所帮助！优化数据库设计：数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换 char/nchar，变长字段存储空间小，节省存储空间。在查询的...
phodal
|
895人阅读
摘要：阿里云CloudDBA主要分为离线分析和在线分析两种功能。帮助用户节省成本，定位问题，分析原因并推荐解决方法。CloudDBA可以做到实时诊断，离线诊断和SQL优化。并且通过MySQL的参数调优，检测参数的不合理或者准备的...
...通过对这些数据的分析，并与AI技术相结合，我们推出了CloudDBA数据库智能化诊断引擎。我们相信数据库的未来是Self-drvingdatabase，它有四个特性：自诊断、自优化、自决策和自恢复。如前文所述，目前我们在智能化方向上已经取...
...原始错误日志，A3查看错误统计日志，EagleEye查看QPS/RT，CloudDBA查看DB性能/慢SQL等全面盯屏30分钟以上。一般我们觉得风险比较大的，在发布时会只发2台机器，第二天观察没有任何问题再全部上线，如果有问题就直接上去Kill掉这...
...版的上线，以及规则引擎、工作流引擎、任务调度引擎、CloudDBA、研发全自助变更……通过在阿里内部不断完善和磨练，DMS产品功能日趋成熟和强大。 阿里云表示，商业化后的产品，将以更加优质的产品性能和更加优惠的价格赋...
...、数据秒级回档、日志管理、自动监控告警、性能优化、CloudDBA等功能，让数据库运维管理更加简单便捷。 低成本：用户可依据业务需求即时部署数据库资源，无需在业务初期采购高成本服务器，有效减少前期一次性大规模成...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
freecode
刘玉平
