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...
回答:会的,5G时代正在到来,我们个人的数字资产在爆炸式增长,现有的存储方式变得非常局限,要么存储空间太小得不到满足,要么实现不了数据的共享,要么安全性得不到保障。私有云势必会成为未来存储的大趋势,乐视网前高管袁斌认准了这一点,创立了极空间家庭私有云品牌,并将它定义为家庭数字资产大管家,未来市场还是很大的,毕竟需求越来越多。
回答:作为一名IT行业的从业者,我来回答一下这个问题。从当前云计算的发展趋势来看,公有云依然是发展的主流,也是更多行业企业比较普遍的选择,原因有三点,其一是公有云本身能够构建一个庞大的资源整合体系,能够促进行业企业的交流和发展;其二是公有云的扩展空间大且使用成本低,随着公有云逐渐向全栈与和智能云方向发展,未来公有云的优势将更加明显;其三是公有云的技术迭代速度快,同时稳定性及安全性也更有保障,所以目前有不...
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...
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...
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...
...斯州大学的较早的一次调查显示:只有6%的公司可以在数据丢失后生存下来,43%的公司会彻底关门,51%的公司会在两年之内消失。美国明尼苏达大学的研究也表明:在遭遇灾难又没有灾难恢复计划的企业中,将有超过60%在...
EMC中国研究院大数据实验室主任研究员 周宝曜 引言 本文旨在介绍区域医疗信息系统建设和大数据分析技术的发展,并总结出健康云上的大数据分析面临的特殊挑战和提出初步解决方案。 一、健康云的兴起 随着我国经济...
导语 据IDC的分析师预测,2025年,全球范围内的数据量将增长到163 ZB,相较于2016年的16.1 ZB,十年间将增长1000%。面对飞速增长的数据量,企业和机构在未来又将如何存储这些数据呢? ![在这里插入图片描述]() 本文今天将与大...
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...