一、数据处理业务场景首先介绍一下七牛数据处理业务的背景。七牛云目前平台上有超过 50 万家企业客户，图片超过 2000 亿张，累积超过 10 亿小时的视频。 用户把这些图片和视频存储在七牛上后会有一些数据处理方面的需求，如缩放、裁剪、水印等。这些文件持续在线且数据种类多样，如果用户把这些文件在自己的基板上处理好后再上传到七牛，是非常不合算的事情。而七牛最先提供基于存储的数据处理功能方便用户去做数
本文根据王卫华老师在“高可用架构”微信群所做的《Elasticsearch实战经验分享》整理而成，转发请注明出处。王卫华，百姓网资深开发工程师、架构师，具有10年＋互联网从业经验，曾获得微软2002-2009 MVP荣誉称号。2008年就职百姓网，负责后端代码开发和Elasticsearch & Solr维护工作。Elasticsearch 的基本信息大致如图所示，这里就不具体介绍了。本次
转载
2024-04-01 07:01:59
108阅读
【51CTO.com原创稿件】最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。 面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种
转载
2024-05-07 12:19:31
198阅读
es性能优化没有什么银弹。不要指望调一个参数，就可以万能的应对所有场景。1、性能优化杀手锏—filesystem cache ES数据检索的流程如上所示，第一次检索一个数据时是从磁盘里读的，慢；以后读会从filesystem cache中拿，快。filesystem cache是操作系统级的缓存。 es严重依赖于filesystem cache，如果filesystem cache很大
转载
2024-03-15 09:44:04
41阅读
减少和数据库的交互次数，比如批量提交、批量查询…数据库读写操作的性能问题============如果老板说公司准备在下个月搞一场运营活动，用户数量会快速增加，导致对数据库的读压力增加，假设在4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS，而实际的QPS可能是10W，那怎么解决呢？首先分析一下这个问题，在绝大部分面向用户的系统中，都是读
# 百亿数据存储与查询方案：MongoDB与Elasticsearch
在当今数据驱动的时代，如何高效地存储和查询海量数据成为了一个重要的技术挑战。本文将为你介绍如何使用 MongoDB 和 Elasticsearch 组合实现百亿级数据的存储和查询，针对刚入行的小白进行详细讲解。
## 流程概述
实现百亿数据的存储与查询主要包含以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|--
ECMAScript一、var声明的变量会挂载在window上，而let和const声明的变量不会：var a = 100;
console.log(a,window.a); // 100 100
let b = 10;
console.log(b,window.b); // 10 undefined
const c = 1;
console.log(c,window.
转载
2024-10-14 13:18:18
47阅读
文章目录一、简介1.1、元数据字段1.2、索引映射参数二、优化措施2.1、禁用对你来说不需要的特性2.2、禁用doc_values2.3、不要使用默认的动态字符串映射2.4、观察分片大小2.5、禁用source2.7、使用best_compression2.8、Fource Merge2.9、Shrink Index2.10、数值类型长度够用就好2.11、使用索引排序来排列类似的文档2.12、在
转载
2024-05-21 14:44:53
111阅读
目录一 前言二 背景三 面临挑战四 技术方案1 系统现状2 技术细节点数据库数据程序3 数据迁移&双写方案准备工作切流代码编写(查)双写代码编写(增，删，改)数据迁移全量校验服务全量订正服务进行校验进行切流完成迁移五 总结&反思一 前言拆库&数据迁移说白了，考验的不是
# 如何实现“mysql百亿数据”
## 1. 简介
在现代互联网应用中，我们经常需要处理大规模的数据，其中包括海量的数据库数据。本文将介绍如何在MySQL数据库中处理百亿级别的数据量。
## 2. 实现流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用以下表格展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据库设计和表结构定义 |
| 2 |
原创
2023-10-18 14:09:44
84阅读
数据存储结构。 1、MySQL的数据存储结构 MySQL的每个数据库都对应存放在一个与数据库同名的文件夹中，MySQL数据库文件包括MySQL所建数据库文件和MySQL所用存储引擎创建的数据库文件。 MySQL如果使用MyISAM存储引擎，数据库文件类型就包括.frm、.MYD、.MYI MySQL如果使用InnoDB存储引擎，数据库文件类型就包括.frm
转载
2023-11-01 14:38:59
265阅读
点击上方“肉眼品世界”，选择“设为星标”PDF下载，关注公众号回复“es001”PDF下载，扫描二维码回复“es001” ...
转载
2021-06-15 22:59:03
176阅读
使用情景开始之前，我们先设定这样一个情景：1.一百万注册用户的页游或者手游，这是不温不火的一个状态，刚好是数据量不上不下的一个情况。也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候。2.数据库就用一台很普通的服务器，只有一台。读写分离、水平扩展、内存缓存都不谈。一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高，恐怕公司的日子还不是那么宽裕，能够在数据库上的投资也有限。以此情景为例，设每个用户都拥有100个道具
转载
2024-01-23 20:33:48
112阅读
1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎)InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键)，加上where co
转载
2023-09-05 10:50:16
129阅读
随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据进一步大幅增长，存储的可扩展性、容量等问题逐渐凸显，需要大规模的数据中心来支持，而海量数据存储就成了企业的刚性需求，随着企业业务逐步迁移到云平台中，云环境下的大数据存储成为未来数据存储的发展趋势。 新一代对象存储产品单桶支持百PB容量、百亿级文件实现“双百”跨越超高扩展性最大可支持EB级存储容量规模有效支撑海量数据高吞吐场景下的存储需求在云存储平
转载
2023-07-27 09:34:15
289阅读
背景我们小组前段时间接到一个需求，希望能够按照小时为单位，看到每个实验中各种特征（单个或组合）的覆盖率、正样本占比、负样本占比。...
转载
2021-06-12 00:16:14
234阅读
背景我们小组前段时间接到一个需求，希望能够按照小时为单位，看到每个实验中各种特征（单个或组合）的覆盖率、正样本占比、负样本占比。...
转载
2021-06-12 00:16:16
584阅读
# 百亿数据的分析利器：Hive与ClickHouse
在大数据时代，数据的量级和复杂性逐年攀升，企业必须具备高效的数据处理能力。Hive与ClickHouse是两款流行的数据存储与分析技术，各自适合不同的应用场景。本文将为您介绍Hive与ClickHouse的基本概念以及如何使用它们进行百万级数据集的高效分析，同时提供相关代码示例。
## 1. Hive：数据仓库的海洋
Apache Hi
原创
2024-10-28 07:02:32
48阅读
# 大数据处理技术：Hive 统计百亿数据
在当今信息时代，数据量庞大且增长迅速，如何高效地处理海量数据成为了各行各业都面临的挑战之一。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于处理大规模数据。本文将介绍如何使用Hive统计百亿数据，并通过代码示例演示其强大的数据处理能力。
## 什么是Hive？
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以提供类似于SQL的查询语言H
原创
2024-04-17 06:33:38
42阅读
在当今的数据驱动时代，企业面临着庞大的数据处理需求。尤其是对“百亿大数据架构”的需求，意味着企业需要不断处理和分析海量数据，以提取有价值的信息来支持决策。在这个背景下，本文将深入探讨如何设计和实现一个有效的百亿大数据架构，涵盖技术原理、架构解析、源码分析以及应用场景。
## 背景描述
在过去的十年里，随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长。据统计，全球每天产生的数据量超过了**2.5 Exa
