. 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
弃而舍之,朽木不折。 弃而不舍,金石可镂。
——战国:荀子的《劝学》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）前言Kafka系列第二期【（二）消息队列-Kafka核心概念（相知）】有讲到分区的概念，在这里分享下分区再均衡，这个在Kafka核心里来说是狠招那个分区再均衡是什
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2024-04-03 12:46:46
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在Kafak中国社区的qq群中，这个问题被提及的比例是相当高的，这也是Kafka用户最常碰到的问题之一。本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨。希望对大家有所帮助。怎么确定分区数？ “我应该选择几个分区？”——如果你在Kafka中国社区的群里，这样的问题你会经常碰到的。不过有些遗憾的是，我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题。其实这也不奇怪，毕竟这样的
Kafka通过生产者KafkaProducer的send()方法将消息发送到broker中，但在发送过程中需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往broker。消息在经过序列化后需要确定它发往的分区，如果消息ProducerRecord中指定了partition字段，那么就不需要分区器的作用，因为p
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
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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
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2024-07-28 11:05:40
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消费群组和分区再均衡 1、 什么叫分区再均衡： 分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为叫做分区再均衡。 &nb
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2024-03-28 04:21:13
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一. Partitioner分区1. Partitioner的作用:进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Ma
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2024-04-18 16:01:58
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我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的 “再均衡”。本文将对再均衡的相关知识进行详细叙述。触发时机首先，我们需要了解什么情况
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2024-03-19 02:18:12
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MySQL索引原理详解索引的本质索引的分类Hash 索引二叉树B树（二三树）B+树主键目录索引页索引页的分层非主键索引回表 索引的本质索引的本质是一种排好序的数据结构。索引的分类在数据库中，索引是分很多种类的。Hash 索引Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就
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2023-07-13 16:12:18
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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
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2024-07-16 23:07:23
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# 实现 MySQL 多核分配不均匀的指南
在分布式数据库系统中，MySQL 的负载均衡机制通常是基于特定策略来分配查询请求的。有时，由于数据分布和查询模式的复杂性，可能会出现多个核（CPU）之间的负载不均现象。本文将指导你如何实现 MySQL 多核分配不均的策略，确保你能更好地理解并应用相关技术。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为几个步骤，以便清晰地展示解决方案：
| 步骤 |
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
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Kafka的数据可靠性保证为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。1）副本数据同步策略 方案优点缺点半数以上完成同步，就发送ack延迟
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2024-03-28 09:29:26
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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
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>
&
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
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2024-06-28 14:51:14
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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
# 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
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2023-12-03 08:56:03
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