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: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: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:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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什么是大数据？进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（1MB大约...
摘要： 2018第九届中国数据库技术大会，阿里云高级技术专家、架构师封神（曹龙）带来题为大数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践的演讲。主要内容有三个方面：首先介绍了业务挑战带来的架构演进，其次分析了ApsaraDB HBas...
...有几十亿个特征，而不是限制在几百个特征。 过去传统数据分析软件，如SAS，之所以只有几百个特征，是因为它诞生于上世纪七十年代，它面临的问题是在具体场景下没有太多可用数据，可能只有几百上千个样本。因此，在设...
一、什么是大数据进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（1MB大...
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...
李涛
