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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...者享有普惠、精准的医疗服务。 支撑 LinkDoc 业务的底层数据库平台也面临着医疗行业新领域的技术 & 业务挑战，如数据量的快速增长(亿级别)、大数据量下的清洗逻辑的数据擦写、分析型事物对数据库的读压力都要求我们在数...
...者享有普惠、精准的医疗服务。 支撑 LinkDoc 业务的底层数据库平台也面临着医疗行业新领域的技术 & 业务挑战，如数据量的快速增长(亿级别)、大数据量下的清洗逻辑的数据擦写、分析型事物对数据库的读压力都要求我们在数...
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...据不多，用 excel 就能很好的处理。随着数据增加，使用数据库存储数据，配合脚本计算是常用的方法。如果业务很大，需要计算的数值变化频繁和数据量的增加，单点的数据库效率会变得越来越低，直到完全没法忍受。这时候...
...，Hadoop不断发展完善，并集成了众多优秀的产品如非关系数据库HBase、数据仓库Hive、数据处理工具Sqoop、机器学习算法库Mahout、一致性服务软件ZooKeeper、管理工具Ambari等，形成了相对完整的生态圈和分布式计算事实上的标准。大...
...码包含3种意思：大量的数据存储、很大的数据、很大的数据库。所以就中文译名来看，不论是翻成大数据或海量数据,其实都只能道出大数据的部分特性。然而，不管是大数据或是海量数据，都指向一个共同的趋势，就是数据...
...对自己的业务系统定制合适的传输任务，对于不同种类的数据库的传输进行优化和调整，保证数据传输的高效性。 3）自定义异构数据类型的转化，往往开源类大数据传输工具如 sqoop 等，对异构数据类型的支持不够灵活，种类也...
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...
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...
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...码包含3种意思：大量的数据存储、很大的数据、很大的数据库。所以就中文译名来看，不论是翻成大数据或海量数据,其实都只能道出Big Data的部分特性。然而，不管是大数据或是海量数据，都指向一个共同的趋势，就...
...据量在 50G - 80G 之间，并且入库时间要求比较短，因此对数据库写入性能要求很高，由于数据增长比较快，对数据库的扩展性也有很高的要求。数据抓取完成后，对数据进行清洗和计算，因为数据量比较大，单表 5 亿 + 条数据，...
...据量在 50G - 80G 之间，并且入库时间要求比较短，因此对数据库写入性能要求很高，由于数据增长比较快，对数据库的扩展性也有很高的要求。数据抓取完成后，对数据进行清洗和计算，因为数据量比较大，单表 5 亿 + 条数据，...
...据量在 50G - 80G 之间，并且入库时间要求比较短，因此对数据库写入性能要求很高，由于数据增长比较快，对数据库的扩展性也有很高的要求。数据抓取完成后，对数据进行清洗和计算，因为数据量比较大，单表 5 亿 + 条数据，...
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轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
李涛
