今天讨论的内容是冷热分离，也许概念并不陌生，对其使用场景也比较熟悉，但涉及锁的内容时仍然需要认真思考，这部分内容在我们实际开发中的“坑”还是不少的。业务场景一曾经经历过供应链相关的架构优化，当时平台上有一个订单功能，里面的主表有几千万数据量，加上关联表，数据量达到上亿。这么庞大的数据量，让平台的查询订单变得格外迟缓，查询一次都要二三十秒，而且多点击几次就会出现宕机。比如业务员多次查询时，数据库的
正文1.冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的因素之一是缓存的大小。在实际应用中，经常会遇到数据集非常大的情况，如果将全部数据都放入缓存，那么缓存的命中率就会很低，从而影响系统的性能。此时可以考虑采用冷热端分离的策略。所谓冷热端分离，就是将数据集分为两个部分：冷数据和热数据。冷数据指的是访问频率低的数据，可以不用放入缓存中，而热数据指的是访问频率高的数据，应该优先放入缓存中。通过冷热端
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2024-07-02 15:03:44
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本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站，分享嘉宾天引 阿里巴巴 技术专家专注在大数据领域，拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验，先后参与HBase、Phoenix、Lindorm等产品的内核引擎研发，目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。 分享主题：HBase2.0重新定义小对象实时存取 内容概要：小对象，特别指1K~10MB范围
上一期的文章TMS-EEG数据处理教程（上）中详细地介绍了TMS伪影类型和预处理步骤。这期主要讲了完成数据预处理后，再进行一些（后）处理步骤，如过滤、去趋势、去均值和降采样。但要注意的是，一些分析步骤可能需要对数据进行不同的处理。例如，当查看经颅磁刺激诱发电位（TEPs）时，你可能想要滤除数据中的高频噪声，但在执行时频分析时（滤除高频噪声）是不必要的；你可能也希望对数据进行去趋势操作，但这同样不建
数据库备份1.冷备份–定期备份数据库2.数据库热备份 数据库热备份原理: 1.当数据库主库执行更新操作时,会将更新的内容写入到二进制日志文件中. 并且写入二进制文件的过程是一个异步的过程. 2.从库会开启IO线程去读取主库的二进制日志文件,之后写入中继(临时存储)日志中. 3.从库会开启SQL线程去读取中继日志中的信息.之后将数据同步到从库中. 上述的操作是由从库向主库获取数据, 所以从库理论上可
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2024-06-05 08:59:28
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Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、j
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2023-07-27 16:43:03
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写给公司业务部门的工具，还有很多要完善的地方，暂时整理一下贴出来。详见github https://github.com/zhangmeng0711/LRUedRedisStorage-iceberg-redis作为存储使用时想要保证数据不丢失，需要留有多余内存。一般redis扩容的方式是增加内存，之前redis低版本中vm的方式有一定性能损耗，已经在高版本中丢弃了。但是在有些场景下，
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2023-12-25 10:53:43
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存储的一个基本原则是不要将需要访问的项目迅速放入难以再次获取的位置：这就像是把速溶咖啡放倒保险箱里，自己给自己找麻烦。 有价值的数据不应该与常规数据一起保存在速度较低的磁盘驱动中。热数据——经常需要使用的信息——应该保存在速度较快的磁盘驱动上。但是这些驱动不应与旧数据混到一起。存储管理员对此已经有了几年的了解，但是他们仍然需要解决下列问题：热数据是如何被识别，并从快速存储转移到慢速存储，以及应多
MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[
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2023-05-29 14:53:28
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按备份系统的准备程度，可将其分为 冷备份、温备份和热备份三大类 : 1> 冷备份 : 备份系统未安装或未配置成与当前使用的系统相同或相似的运行环境，应用系统数据没有及时装入备份系统。一旦发生灾难，需安装配置所需的运行环境，用数据备份介质(磁带或光盘) 恢复应用数据，手工逐笔或自动批量追补孤立数据，将终端用户通过通讯线路切换到备份系统，恢复业务运行 优点
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2023-11-23 18:35:43
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# 理解 Redis 热数据与冷数据的区别
在现代应用中，数据的合理存储与获取策略至关重要。特别是在高并发场景下，将频繁访问的数据（热数据）和不常访问的数据（冷数据）进行区分并采取不同的存储策略，可以显著提高系统性能与用户体验。本文将以“Redis热数据与冷数据的区别”为主题，讲解实现的基本步骤，并用示例代码进行详细说明。
## 1. 理解热数据与冷数据
**热数据**是指在一定时间范围内被
本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：场景：某网站需要对其项目做一个投票系统，投票项目上线后一小时之内预计有100万用户进行投票，希望用户投票完就能看到实时的投票情况这个场景可以使用redis+mysql冷热数据交换来解决。何为冷热数据交换？冷数据：之前使用的数据，热数据：当前使用的数据。交换：将Redis中的数据周期的存储到MyS
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2023-08-16 14:25:27
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HGST(西部数据集团旗下子公司昱科环球存储科技公司)针对中国数据中心决策者的一项调查显示，98%的受访者相信，如果数据能够被有效存储，那么所有数据都有价值。企业信息化所做的所有工作、企业向云计算的转型、大数据的应用等，无非都是为了更好地利用数据，并从中获取价值。HGST亚太区副总裁James Ho十分肯定地表示，数据是一项非常独特且有价值的资产。 与企业生产密切相关的在线数据，也就是俗称的热数
原创
2014-12-01 16:43:29
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通过一定强度的短脉冲可以在掺杂了钴离子的钇铁石榴石的磁性层上记录数据。据开发商介绍，这种新颖的光学存储机制有可能成为一种通用的、节能型数据存储技术，并替代现有的存储技术，这源于该技术能够完成超低热度的快速磁盘读写过程，应用前景广阔。该方法由荷兰内梅亨大学和波兰比亚韦斯托克大学共同研发，技术成果近日刊登在《自然》杂志上。成本低廉、低热耗的数据记录方法将对21世纪经济产生至关重要的影响研究人员表示，正
【mysql】分库分表、主从复制分库分表分表方案垂直切分水平切分分区表主从复制 分库分表随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会明显影响查询性能，读写时间增延长加业务请求访问响应时间，影响业务的可用性。这个时候就需要进行分库分表设计。分表方案表的大小由行数和列数决定，所以分表方案也有针对行数和针对列数的两种方案：切分字段（垂直）、切分行数（水平）。垂直切分将一
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2023-11-26 10:15:37
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对于oracle数据库只有物理备份和逻辑备份 物理备份：是将实际组成数据库的操作系统文件从一处拷贝到另一处的备份过程，通常是从磁盘到磁带。 逻辑备份：是利用SQL语言从数据库中抽取数据并存于二进制文件的过程。 第一类为物理备份，该方法实现数据库的完整恢复，但数据库必须运行在归挡模式下（业务数据库在非归挡模式下运行），且需要极大的外部存储设备，例如磁带库，具体包括冷备份和热备份。冷备份和热
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2024-01-18 11:41:23
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冷热数据浅浅见一、前言二、冷热数据的标准（判断）三、判断冷热数据的算法3.1 基于数据结构特点的判断算法3.1.1 传统的方法3.1.2 改进的方法3.2 基于统计学上的判断算法3.3 基于机器学习的判断算法四、总结五、参考 一、前言这个星期看了关于目前数据存储中关于冷热数据的一些相关内容。 所谓冷数据，简单来说就是在一段时间内访问的比较少，接下来的一段时间访问的概率也不是很大。相反的是，热数据
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2023-10-19 11:28:29
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# MongoDB 热数据与冷数据的管理
在现代应用中，数据的管理变得日益重要。尤其是在使用 NoSQL 数据库之一的 MongoDB 时，了解热数据和冷数据的概念对优化性能和存储成本至关重要。本文将为您详细介绍这两种数据类型，并提供相关的代码示例和序列图，以帮助您更好地理解。
## 什么是热数据与冷数据？
**热数据**指的是频繁被访问和修改的数据。这类数据通常是业务流程中的核心部分，具备
原创
2024-09-13 04:41:45
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一、按照数据库的运行状态分类：(1)热备：在数据库运行时，直接进行备份，对运行的数据库没有影响(2)冷备：在数据库停止运行的时候进行备份，这种备份方式最为简单，只需要拷贝数据库物理文件即可。(3)温备：同样是在数据库运行的时候进行备份的，但对当前数据库的操作会产生影响。数据库热备与冷备的优缺点：热备份的优点：1.可在表空间或数据文件级备份，备份时间短。2.备份时数据库依然可以使用。3.可达到秒级恢
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2023-11-08 20:46:45
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# Redis热数据和冷数据的实现
## 概述
在开发中，我们经常会遇到需要对数据进行分类存储的场景，其中一种常见的方式是将热数据和冷数据分开存储。热数据是经常被访问和修改的数据，而冷数据则很少被访问和修改。
在本文中，我将向你介绍如何使用Redis来实现热数据和冷数据的存储。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
1. 创建两个Redis数据库，一个用于存储热数据，另一个用于存储冷数据。
2.
原创
2023-08-01 01:59:07
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