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: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: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: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
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...技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。本质是数据+业务理解，数据部分和报表类似，就是统计和展示数据，业务理解部分是通过各种BI软件的功能实现深度的数据分析+智能的数据预...
...技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。本质是数据+业务理解，数据部分和报表类似，就是统计和展示数据，业务理解部分是通过各种BI软件的功能实现深度的数据分析+智能的数据预...
...后持久化到RDBMS类型的数据库中就好了，通过Sql可以进行数据分析。如果数据量很大，就需要一些中间件来辅助收集和上传，然后分别将数据写入到在线和离线的系统中，比如先上传到Flume，Flume可以做数据的采集与聚合，再将Flu...
...存储集群尤其是大规模集群的稳定性和性能。 自动更新统计信息 统计信息的及时性对查询计划的正确性非常重要。在 2.1 版本中，我们提供了基于 Query Feedback 的动态增量更新机制。 在制定查询计划时，会根据现有的统计信息估...
...ab（通信、控制等工程例外）、Maple、Mathematica，还是三大统计软件Spass、Stata、SAS，这些可视化的软件本身就是编程的一个体现，它们在一定程度上降低了我们使用数学的门槛，但另一方面它们背后的功能是可以被编程取代的，...
...统计效果: 每日数据统计 这里列出的平台默认是没有提供数据分析功能,而有些平台已经提供数据分析,说不定还要丰富图表分析功能,自然不用像下面这般复杂操作. 所以,针对没有提供数据分析的平台,只好采用人工方式进行每日...
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...
一、活动亮点：全球31个节点覆盖 + 线路升级，跨境业务福音！爆款云主机0.5折起：香港、海外多节点...
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，...
leiyi
