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数据传输 UDTS

数据传输(UCloud Data Transmission Service) UDTS支持多种同构,异构数据源之间进行 全量/增量 数据传输。UDTS可以轻松帮助用户调整数据架构,跨机房数据迁移,实时数据同步进行后续数据分析等。

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 | 1816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 | 751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 | 1319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 | 13164人阅读

hadoop任务,给定数据量和处理逻辑(Sql、UDF等),如何预估计算时间与资源?有没有实际案例?

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 | 1026人阅读

如何促进互联网成立量

问题描述:关于如何促进互联网成立量这个问题,大家能帮我解决一下吗?

aliyun | 810人阅读

数据量精品文章

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    在日常文章数据统计的过程中,纯手动方式已经难以应付,于是乎,逐步开始了程序介入方式进行统计. 在上一节中,探索利用 csv 文件格式进行文章数据统计,本来以为能够应付一阵子,没想到仅仅一天我就放弃了. 原因还不是因为...

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    ...用。 增加新字段 为了记录文章的浏览量,需要在文章的数据库表中新增一个用于存储阅读量的字段。因此给博客文章的模型新增一个 views 字段: blog/models.py class Post(models.Model): # ... 其它已有字段 # 新增 views 字段记录阅...

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