回答:个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。单表优化单表优化可以从这几个角度出发：表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来...
周国辉
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回答:当一张表的数据量达到千万级别的时候，任何对表的操作都得小心翼翼。核心点在于避免全表扫描、避免锁表、避免产生大量行锁。本质上是让每一次sql的执行都更快的完成，避免过长时间占用数据库连接，让连接能够迅速的释放回数据库连接池，提供更多稳定的服务。一旦产生大量的行锁甚至表锁，将会带来连接瞬间被打满、数据库资源耗尽、服务宕机的灾难性后果。所以如何避免以上问题的发生才是最重要的，绝不能等问题发生之后再去解决...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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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...
zhou_you
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回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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...Pexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel， 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的，所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen(php:...
场景和痛点 说明 今天因为一个老同学找我，说自己公司的物流业务都是现在用excel处理，按月因为数据量大，一个excel差不多有百万数据，文件有接近100M，打开和搜索就相当的慢联想到场景：要导入数据，可能excel数据量很...
...档服装时，他们不会去这里购物。在试图提供所有功能的超大型公共云提供商和专门为特定工作负载量身定制其云环境的云服务供应商（CSP）之间就存在类似的选择。选择是多云战略的关键。多云是云计算客户无需在单个云平台...
如今，随着数据量的快速增加，对于计算能力和存储的要求越来越高，并要求加快上市速度，这些都是数据中心设计和规划发展到新的成熟水平的必备因素。当今最先进的数据中心基础设施需要具备更高水平的灵活性和连通性...
超大规模检索中的索引设计 一 问题背景 1.1 业务背景 精准广告场景中，人群定向的常用方法是：根据各种不同的规则，将每一个用户（User）打上丰富的标签。与此同时，广告主（Member）在根据规则圈选投放人群时，系统也...
如今,人工智能云服务已经成为超大规模云计算提供商的又一战场,因为它们可以吸引数据科学家和开发人员在他们的平台上培训模型。如果人工智能是IT技术的未来的话,那么云计算供应商的云服务将成为即将到来的应用浪潮的前...
...展将为前所未有的大量信息打开大门，这些信息对尖端的超大规模数据中心产生了更大的需求。2017年，全球各地约有800万个数据中心（从小型服务器机柜到大型数据中心）正在处理数据负载。这些数据中心消耗了416．2太瓦时（1...
...明显。根据相关统计，以AWS、Google、微软为首的全球10个超大规模数据中心其服务器部署量占到了全球服务器保有量的10％，而且这个比值有上升趋势。去年，仅AWS一家其服务器采购量就达到了全球服务器销量的13％。伴随着服务...
B端业务经常要提供下载报表的功能，一般的方法是先查询出所有数据，然后在内存中组装成报表（如XLS/XLSX格式）后统一输出。但是如果生成报表需要查询的数据量很大，远程服务的调用时间之和远远超过了链路上某节点（...
...SSD盘的使用，关系型数据库也很容易达到万级的QPS。对于超大数据量加上超大并发的应用来说，单表的数据量过千万伴随着数万的QPS很难以单体数据库来支撑，我们需要对数据表进行Sharding分片处理，把数据按照一定的维度切分...
...SSD盘的使用，关系型数据库也很容易达到万级的QPS。对于超大数据量加上超大并发的应用来说，单表的数据量过千万伴随着数万的QPS很难以单体数据库来支撑，我们需要对数据表进行Sharding分片处理，把数据按照一定的维度切分...
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...
elisa.yang
