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大数据分析中数据量

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大数据分析中数据量问答精选

mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

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 | 1908人阅读

mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他的解决方式?

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 | 14159人阅读

计算量大需要什么服务器

问题描述:关于计算量大需要什么服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李涛 | 789人阅读

如何简单粗暴的优化一张数据量增长很快的千万级大表?

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 | 842人阅读

你处理过的最大的数据量是多少?你是如何处理的?

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 | 1483人阅读

大数据时代,如何理解“大数据”?

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 | 1225人阅读

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