回答:公司做了自己的分库分表组件,下面就自己的经验来看下分库分表的优点和碰到的问题!何为分库分表?采取一定的策略将大量的表数据分布在不同的数据库,表中实现数据的均衡存储!分库分表的背景:随着信息数据的急剧增长,单点数据库会有宕机,或者单库单表性能低下,查询和存储效率低的问题,使用分库分表实现数据的分布存储,性能更好,适合现在数据量多,用户需求高的特点!分库分表的优点:数据分布在不同的数据库中,单表数据量...
回答:我从分库分表存在的问题和怎么做来回答一下这个问题。。一,分库分表的ID主键不能依赖于数据库的自增,因为多库中会重复!通常使用外接的数据组件获取全局唯一的ID:比如加强型UUID(根据Ip,时间戳等得到)和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API获取,Twitter的雪花算法等等!二,分库分表之后的连接查询比较困难!问题没法避免,通常拆分SQL,使用多次查询,用查...
回答:分库分表是比较靠后的优化手段,因为成本比较高。遇到数据库瓶颈:- 首先考虑sql优化,这是最简单的方法。对现有系统基本没有影响。- 其次就是考虑数据库的读写分离,这也是相对简单的方法。在数据库层面进行配置,系统层面只需要调整一下获取数据库连接的逻辑。读数据时即可以获取主库连接,也可以获取从库连接。写数据时只获取主库连接。- 再考虑增加缓存层。将数据缓存到缓存中,当再次访问时不再从数据库获取。一般缓...
回答:在现在的互联网架构中,分库分表是一种非常常见的手段,主要用于解决单表或者单库数据过多而导致的性能问题。通常,我们分库有水平切分和垂直切分两种方式垂直切分在我们的微服务架构中很常见,将数据库根据业务模块进行拆分,业务的逻辑处理都通过服务调用来进行,而不是将逻辑放在数据层面,这样就能降低数据库表与表之间的耦合度。而水平切分,就是我们通常用来解决数据问题的手段了。将数据库中单表的数据进行切分,分成多张相...
回答:mysql在常规配置下,一般只能承受2000万的数据量(同时读写,且表中有大文本字段,单台服务器)。现在超过1亿,并不断增加的情况下,建议如下处理:1 分表。可以按时间,或按一定的规则拆分,做到查询某一条数据库,尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法2 读写分离。尤其是写入,放在新表中,定期进行同步。如果其中记录不断有update,最好将写的数据放在 redis中,定期同步3 表的大文本字段分离出...
...业数据库为王,这几乎没有变过。不过,云来了,以AWS、阿里云为代表的云服务商携云原生数据库发起了新一轮挑战。与以往历次的挑战不同,这次的竞赛换了赛道。3月21日,阿里云对外发布了POLARDB v2.0。此前的POLARDB针对的是...
...供简单易用的封装都是要考虑的,以便业务对此无感知。阿里开源中间件产品TDDL提供了解决方案,对应阿里云上产品为:DRDS[2]。 TDDL关键原理不多做介绍,但是在数据库迁移过程中主键冲突风险是故障重要风险点,这里简要介...
...展。当前行业中最主流的云数据库实现(例如AWS的Aurora、阿里云的PolarDB等)即通过将MySQL服务器直接构建在底层的分布式高性能存储之上,通过定制化标准的SQL引擎与底层数据通讯接口,实现底层分布式存储与上层的SQL解析执行...
... 此时,我们运行mycat : mycat/bin/startup_nowrap.sh如果是阿里云或者其他云服务器,需要把mycat的端口打开,默认端口是8066此时,我们可以看一下日志:mycat/logs/.. 若没什么问题,那么就可以在springboot上做集成了ps:我们必须在...
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...