现在企业中，数据库选择用 MySQL 的还是非常非常多的，公司比较规范的，在立项之初，就会认真讨论数据库的设计，而更多的中小微企业，可能就不会那么系统性的讨论数据库的设计了。但是，不管怎么样，随着数据量的增加，或迟或早，都会遇到数据库性能瓶颈。数据库性能问题，套上那句话“不是没有，只是时机未到”。当数据量比较少时，基本不会有性能问题，在数据量比较多时，性能问题就会出现了。今天，我们不是
转载
2024-07-16 23:07:23
45阅读
我们知道当数据量大到一定程度 比如超过1000W条数据时 即使有索引 也会使其查询效率等变得低下 举个例子 同样是1亿条数据 查10个1000W的数据表绝对是要对查一个1亿条的数据表要快的 具体的分表分析与介绍 推荐大家看这篇文件MYSQL的3种分表方法与分析在这里呢 我主要是想给大家分享一篇我在网上看到的介绍MYSQY中MERGE分表的文章 觉得写得比较详细先简单介绍一下MYSQL中
# MySQL取模分表不均匀的实现步骤
在数据管理中，分表常常用来提升性能与读写效率。尤其是当数据量非常大的时候，分表会显得尤为重要。本文将教大家如何在MySQL中实现不均匀的取模分表。我们将分步骤进行，每一个步骤都包含必要的代码示例，并附有详细注释。
## 整体流程
首先，我们简单梳理一下整个流程，方便小白进行参考。以下是整个实现的步骤表：
| 步骤 | 描述
Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
63阅读
# 解决MySQL分表数据不均匀的问题
## 背景
在实际的数据库应用中，经常会遇到数据量大的表需要分表存储的情况。然而，当数据插入不均匀、导致某些分表数据过多而另一些过少时，可能会导致数据库性能下降，甚至影响业务正常运行。
## 问题描述
在MySQL数据库中，当数据量巨大时，为了提高查询性能，我们通常会将数据分散存储到多个分表中。然而，假设我们有一个订单表，按照订单创建时间分表存储，如果某
原创
2024-05-20 07:09:11
549阅读
表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
转载
2024-07-28 11:05:40
77阅读
Ceph是一个开源的分布式存储系统，被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中，有时会出现数据分布不均匀的情况，这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。
数据分布不均匀指的是在Ceph集群中，不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时，会导致一些存储节点负载过高，而另一些存储节点空闲，从而
原创
2024-03-08 10:00:11
221阅读
. 背景介绍 当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后，会出现性能的大幅度下降吗？答案是肯定的，但是性能下降的比率不一而同，要看系统的架构、应用程序，甚 至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词，多达上亿的数据量，分表之后的单个表也已经突破千万的数据量，导致单个表 的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数
在使用MySQL进行大数据量的分表处理时，取模分表是一种常见的做法。尽管取模分表可以在一定程度上解决数据增长迅速带来的性能问题，但在实际应用中，由于数据分布的特性，可能会导致分表不均匀现象，影响查询性能和数据管理的便利性。本文将详细探讨如何处理MySQL取模分表导致的分表不均匀问题，并提供相应的解决方案和代码示例。
### 1. 理解取模分表
取模分表是一种通过对数据表的主键值进行取模运算来分
在hadoop2.6.5，datanode
数据存储盘选择策略有两种方式复制：首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是： <property>
&
对于读多写少的高并发场景，我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能，实际上99%的时候都是查询，1%的请求是变更(除非是土豪，每秒钟都有收入在不断更改余额)，所以，我们在这样的场景下，可以加入缓存，用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点，问题就来了，当用户的余额发生变化的时候，如何更新缓存中的数据，也就是说。我是先
应用场景（以Echarts柱状图为例）：现有一组数据：最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法，我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大，且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的，所以在图里造成的结果是这样的：在图中，y 轴的数值均匀分布，最高的柱子在x轴 第五值
转载
2024-06-28 14:51:14
92阅读
# Python训练集数据不均匀的处理方法
在机器学习和数据科学项目中，数据集的均匀性对模型的训练效果至关重要。然而，现实世界中的数据往往是不均匀的，特定类别的数据可能较少，从而影响模型的学习能力和泛化能力。本文将详细讲解如何使用Python处理训练集数据不均匀的问题。
## 流程概述
在处理不均匀的数据集时，我们可以按照以下步骤来进行处理：
| 步骤 | 描述
一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoo
转载
2023-12-03 08:56:03
227阅读
上采样是把小种类复制多份，下采样是从大众类中剔除一些样本
原创
2022-07-19 11:47:38
112阅读
1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
转载
2023-12-11 10:58:51
310阅读
目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，
转载
2024-04-20 21:31:54
196阅读
把硬度不均匀材料的模拟实现了。图中的T形物体左臂和右臂用了一样的变形器，但是材料的硬度不一样，硬度大的地方用橙色表示，小的地方用蓝色表示。可以发现，橙色的一侧摆动幅度较小。来自为知笔记(Wiz)附件列表tshape.gif
原创
2015-04-07 02:12:00
102阅读
# Python 不均匀色标的实现指导
在数据可视化中，色标是一个至关重要的元素，尤其是在处理具有不均匀分布的数据时。采用不均匀色标可以让我们的视觉效果更加清晰和有针对性。本文将逐步教学如何在Python中实现不均匀色标，帮助你创建出具有不同权重的色标。
## 实现流程
下面是我们实现不均匀色标的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Python中的X轴不均匀
在数据可视化中，我们经常需要绘制柱状图、折线图、散点图等等。其中一个重要的部分就是X轴的刻度，它表示数据的范围和间隔。然而，在某些情况下，我们可能需要绘制的数据在X轴上并不均匀分布，这时候该如何处理呢？本文将介绍如何在Python中实现X轴不均匀的处理，并提供相应的代码示例。
## 1. matplotlib库的使用
在Python中，我们可以使用matplo
原创
2023-10-19 16:35:02
473阅读
