目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
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2023-10-28 13:37:24
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相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
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2023-12-31 20:23:35
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一、前言 从Elastic Stack 迎来 6.6 版本后，就增加了ILM生命周期管理的功能。下面我们从以下几个方面来分析：为什么索引会有生命？什么是索引生命周期？ILM 是如何划分索引生命周期的？ILM 是如何管理索引生命周期的？二、回答问题 问题1：为什么索引有生命？ 答：这就要从 Elasticsearch 的应用场景来看了。&n
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2024-07-19 07:25:08
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目录数据冷热分离方案1、简介1.1、什么是冷热分离1.2、什么情况下要使用冷热分离1.3、冷热分离实现思路：冷热数据都用MySQL。1.3.1、如何判断一个数据是冷数据还是热数据？1.3.2、如何触发冷热数据分离？方案一方案二方案三1.3.3、如何分离冷热数据？问题一、如何保证数据的一致性？问题二、数据量很大，一次处理不完？问题三、并发性。1.3.4、如何使用冷热数据？1.3.5、历史数据处理。
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2023-10-26 23:57:20
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1.前提这次数据库的冷热分离算是第二次做了 其实之前已经做过一次冷热分离了,涉及到数据库复制时,当时是趋近于业务的(后面会详细讲),整体来讲不是很好用,这次算是重构了吧 做的最终结果还是和前一次一样: 数据库中的订单数据,是每时每刻都在增加 我们认为3个月以内的数据,用户会频繁的操作,称为热数据 3个月以前的数据,基本上不会有修改的地方了,查询也是很少量的,我们称为冷数据 所以将现有数据库称之为生
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2023-09-15 11:48:14
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冷热数据分离当前场景：gamserver启动时，会将所有数据加载到内存中，提高读取数据的性能。但是有很多数据很可能是不常用甚至再也用不到的数据，将这些数据加载到内存中需要占用更多的内存，极大的浪费了内存的使用。目标：对冷热数据进行分离，减少非必要数据对内存的占用，节约内存资源。主要工作：数据监控冷热数据识别数据迁移1.数据监控：监控与统计数据的使用，为冷热数据识别服务监控数据读取的命中率和数据存储
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2023-12-30 07:33:50
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冷热分离当数据库表数据体量大，即使是做了很多SQL层面的优化(索引、执行计划、优化语句、表结构设计)读写依然很慢可以考虑从冷热数据分离去提高速度热数据：对用户而言，是需要经常用到的数据。从数据获取后需要快速反应面向用户/系统使用，数据需要保持质量和稳定、有效。 在数据处理层面上也是优先的。 比如：在订单系统中，还未完成的订单中的数据可以认为是热数据，及时反应给用户/系统作查询比对处理&
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2023-08-08 21:53:02
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文章目录引言1、冷热数据分离思想2、数据层：Data tiers2.1 内容层：Content Tier2.2 热数据层：Hot Tier2.3 温数据层：Warm Tier2.4 冷数据层：Cold Tier2.5 冻结层：Frozen Tier3、节点角色3.1 内容节点3.2 热数据节点3.3 温数据节点3.4 冷数据节点3.5 冻结数据节点 引言首先抛出问题：对于热点搜索而言，最高效的存
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2024-02-28 09:07:28
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查询分离适用场景：1.数据量大 2.所有数据都需要写 3.无法分离冷热数据 4.即使是冷数据，依然要读写保持更新因此没法冷热分离查询分离从三个方式去建设：1）同步建立2）异步建立3）binlog方式 1）同步建立： 优点：可以一定程度上保证主从数据的一致性，可以从库容灾。(也可以MQ建立) 缺点：更新数据的时候要等待从库备份回应，数据更改的效率
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2023-12-26 12:48:17
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在当今高并发、大数据的时代，系统性能优化是非常重要的。而缓存优化作为提高系统性能的一种有效手段，被广泛应用于各种场景中。其中，冷热端分离和重排序是常见的两种缓存优化方式。本篇博客将详细介绍这两种优化方式的原理、实现和应用场景，希望能为您的系统性能优化提供帮助。缓存优化是提高系统性能的一种有效手段，其中冷热端分离和重排序是常见的两种优化方式。缓存优化冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的
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2024-04-24 14:16:39
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在某些应用场景中，随着时间的流逝，历史数据很少被访问，主要是访问新产生的数据。这种情况下会把很少访问的数据存储到IO比较慢的存储设备上，而把长期查询的数据存放到IO比较快的存储设备上面。比如，像网上交易系统，可以把几个月前的历史数据存放到机械硬盘上面，而把当月的数据存放到固态硬盘上面。从而让成本最优的情况下，提升用户体验。 pgo
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2023-12-28 04:21:31
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1. 基于冷热数据分离的思想设计LRU链表MySQL在设计LRU链表的时候，采取的实际上是冷热数据分离的思想。前面的问题，都是由于所有缓存页都混在一个LRU链表里，才导致的。真正的LRU链表，会被拆分为两个部分，一部分是热数据，一部分是冷数据，这个冷数据的比例是由 innodb_old_blocks_pct 参数控制的，它默认是37，也就是说冷数据占比 37%。LRU链表实际上看起来是下面这样子的
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2023-10-27 15:28:03
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MySQL主从复制技术与读写分离技术amoeba应用前言：眼下在搭建一个人才站点，估计流量会非常大，须要用到分布式数据库技术，MySQL的主从复制+读写分离技术。读写分离技术有官方的MySQL-proxy,阿里巴巴的Amoeba。Amoeba能在阿里巴巴这么大流量的平台投入使用并且执行稳定，Amoeba的性能是非常优越的。相信眼前事实，所以选择了Amoeba。一、名词解析1. 主从复制。
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2024-01-30 23:08:17
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摘要一、案例前置知识点分析二、案例拓扑图三、案例实施主从复制3.1、MySQL(主)3.2、MySQL2(从)3.3、MySQL3(从)3.4、测试四、案例实施读写分离摘要在企业应用中，成熟的业务通常数据量都比较大，单台MySQL在安全性、高可用性和高并发方面都无法满足实际的要求，配置多台主从数据库服务器以实现读写分离一、案例前置知识点分析1.1、MySQL主从复制原理1.1.1、MySQL的复制
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2024-08-12 15:59:42
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# MySQL冷热分离实现指南
在web应用中，为了提高数据库的性能和可用性，可以使用冷热分离的方法。简单而言，冷热分离是将频繁访问的数据与不常访问的数据分开存储和处理。以下是实现MySQL冷热分离的基本流程和详细步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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涡流管 (Vortex Tube) 这一神奇的设备能够将压缩气体分成冷气和热气。这种现象一直困扰着科学家，因为其工作原理至今还不完全清楚。本文将尝试深入探讨这一领域，为您揭开涡流管的秘密。1. 涡流管的起源涡流管的发现可以追溯到1933年，由法国物理学家George Ranque首次描述。他在研究另一个项目时偶然发现了这种现象。到了1960年代，德国工程师Rudolf Hilsch对其进行了进一步
整体方案fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点，其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化 信息；⽂件在hdfs主节点上⾃动更新 利⽤HDFS oiv命令可以解析fsimage⽂件，解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。 本⽅案的主要过程： 1、通过hdfs oiv命令将最新的fsimage⽂件解析为csv格式的⽂件 2、将csv
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2024-04-12 09:03:12
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背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
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2023-11-03 17:53:03
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hot node：用于支持索引并写入新文档、warm node：用于处理不太频繁查询的只读索引Hot node我们可以使用 hot node 来做 indexing：indexing 是 CPU 和 IO 的密集操作，因此热节点应该是功能强大的服务器比 warm node 更快的存储 Warm node对较旧的只读索引使用热节点：倾向于利用大型附加磁盘（通常是旋转磁盘）大量数据可能需要其他节点才能
clikhouse冷热数据分层方案 文章目录clikhouse冷热数据分层方案简介一、配置更改二、实际测试三、数据过期方案 简介 TTL策略可以结合业务特点，将数据生命周期与冷热数据存储关联起来。实现既保存历史数据，又能够降低存储成本的效果。比如将最近90天的高频查询数据放置在热数据存储中，而90天之前的低频查询数据自动转移到冷数据存储中一、配置更改在 config.xml 中加入如下配置 注意：
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2024-04-22 11:43:05
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