所以为了避免这种情况，我们可以使用两种方案，一种是Web Worker，另一种是时间切片（Time Slicing）。...这里有两个DEMO，大家可以对比下流畅程度： 未使用时间分片： * { margin: 0; padding: 0; } .list...{i}` list.appendChild(item) } 使用时间分片： * { margin: 0;...loop()) 参考资料 web-performance Measure Performance with the RAIL Model 让你的网页更丝滑 「前端进阶」高性能渲染十万条数据...(时间分片)
所以为了避免这种情况，我们可以使用两种方案，一种是Web Worker，另一种是时间切片（Time Slicing）。...这里有两个DEMO，大家可以对比下流畅程度： 未使用时间分片： * { margin: 0; padding: 0; } .list...{i}` list.appendChild(item) } 使用时间分片： * { margin: 0;...loop()) 参考资料 web-performance Measure Performance with the RAIL Model 让你的网页更丝滑 「前端进阶」高性能渲染十万条数据...(时间分片) 后记 如果你喜欢探讨技术，或者对本文有任何的意见或建议，非常欢迎加鱼头微信好友一起探讨，当然，鱼头也非常希望能跟你一起聊生活，聊爱好，谈天说地。
，如有疑问，请联系译者 了解什么是数据库分片，分片如何工作的，以及一些常见的分片框架和工具。 How does database sharding work?...如果你的分片方案不是随机的（例如基于哈希的方案），你就会了解到为什么查询分析和了解负载分布如何可以是有用的。 想象一下你是亚马逊，你想要对存储客户订单的 MySQL 数据库进行分片。...为了保持服务器上分片的均匀分布，每次添加主机时都需要重新平衡。这就是为什么公司喜欢选择可被许多较小数字整除的多个分片；它允许逐步扩展服务器数量，同时保持平稳、均匀的分布。...他们的文档为选择分片方案提供了很好的一般建议，无论是 Citus 还是其他方案。 无服务器数据库浪潮# 我想更根本的问题是：为什么你不使用一个可以为你进行分片的数据库？...问题开始变成：如果你正在向像 AWS 这样的服务提供商支付费用来为你运行数据库，为什么你还忙着想要扩展数据库？我认为这是云服务提供商应该自问的一个好问题。
以太坊是所有区块链中一直与分片概念同步的底层平台，想要理解为什么以太坊开发者社区想要实现分片，重点是要理解分片是什么，以及这个解决方案为何如此有吸引力。...什么是分片？ 简单来讲，分片是一种分区方式，可以在P2P网络中分散计算任务和存储工作负载，经过这种处理方式，每个节点不用负责处理整个网络的交易负载，只需要维护与其分区（或分片）相关的信息就可以了。...然而，分片网络具有可乘性，因此如果网络效率得到改善，导致网络中节点处理交易的速度提高四倍，那么信标链就能够处理四倍的分片数量，将网络速度提高16倍。 如何将数据分割为分片？...要在区块链上储存所有的数据也就需要节点逐渐增加更多的存储空间。 观察这三个参数，你会发现，无论每秒的交易数或中继的交易数是否增加，数据存储量都会增加。...接下来，我们将介绍跨分片交易、无效交易和恶意行为。 区块链的分片和缩放 上文中，我们讨论了分片是什么，分片要解决的问题以及要有效实现分片需要克服的一些障碍。
，而某个库中又集中了读写不频繁的表，吞吐量十分的高(但是好像没什么卵用)，所以我们应该合理的分配，以保证整理的吞吐量达到最大值， 下图将数据表各分到了一个数据库中。...document_前缀的表进行分片，如document_2022，document_2021，{2013..2022}代表2013到2022这个区间，sharding-column是分片列， 是我们数据表中的某个字段...，就是根据它来进行分片，sharding-algorithms是分片算法，我们可以通过SPI来实现自己的分片算法，接口是StandardShardingAlgorithm， 如下我们使用的是INLINE...基于行表达式的分片算法，algorithm-expression是分片表达式，ShardingSphere底层会进行解析表达式，然后分片到对应的数据表上面， 我们的表达式是document_$->{year...上面我们只演示了单表的数据分片查询，如果是多表查询，我们需要配置binding-tables绑定表，这样能够减少查询的笛卡尔积，从而提升查询效率，我们就不做 详细的介绍，可去官网自己查看。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
线程调度器和时间分片是操作系统中与多线程相关的两个重要概念。下面将从两方面进行详细介绍。...1、线程调度器(Thread Scheduler) 线程调度器是操作系统内核中的一个重要组件，负责分配并管理处理器时间片，控制多线程程序的执行顺序。...2、时间分片(Time Slicing) 时间分片，又称为时间片轮换调度算法(Round Robin)，是一种常见的线程调度算法。...不过，时间分片算法也有一定的缺点。比如，当任务过多或者某些任务需要大量占用CPU资源时，容易出现问题，降低系统性能。另外，时间分片算法会增加由于任务切换而带来的额外开销。...总之，线程调度器和时间分片是多线程编程和操作系统设计中两个关键概念。线程调度器负责管理多个任务之间的切换和执行顺序，而时间分片则是实现多任务并发、提高系统效率的一种重要算法。
前言 其实很多人对分库分表多少都有点恐惧，其实我也是，总觉得这玩意是运维干的、数据量上来了或者sql过于复杂、一些数据分片的中间件支持的也不是很友好、配置繁琐等多种问题。...ShardingSphere的功能能帮助我们做什么 数据分片 读写分离 编排治理 分布式事务 2016年初Sharding-JDBC被开源，这个产品是当当的，加入了Apache 后改名为 ShardingSphere...，mycat和ShardingSphere是同类型的中间件，主要的功能，数据分片和读写分离两个都能去做，但是姿势却有很大的差别， 从字面意义上看Sharding 含义是分片、碎片的意思，所以不难理解ShardingSphere...对数据分片有很强对能力，对于99%对sql都是支持的，官网也有sql支持的相关内容，大家详细阅读，只有 类似sum 这种函数不支持，而且对 ORM框架和常用数据库基本都兼容，所以个人建议如果你们做数据分片...，也就是是分库分表对话，强烈建议选择ShardingSphere，因为我私下也和一些朋友交流过，mycat 的数据分片对多表查询不是很友好，而且用 mycat 要有很强的运维来做，还有一点就是mycat
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
前段时间参与的区块链峰会，以太坊社区的爱好者给币读菌科普了什么是分片技术，听得币读菌是一愣一愣的，专业术语太多了，完全听不懂哇。...起初，所有的数据都放在一台服务器上，如下图所示： 虽然不同的用户访问的是不同的数据，但是只有一台服务器提供服务，随着用户访问的不断增加，即使这台服务器是超人，在客官的不断所求下，也会累趴下。...以上就是分片，它就是这么简单！！！ 只不过此时是对数据进行分类，将不同类的数据放在不同的服务器，提供并行处理能力，这类分片的学术名称叫做“垂直分片”。 既然有垂直，那可能也有“水平分片”。...区块链扩展性问题 以上我们了解了分片技术在数据库领域的用法。我们不要忘了主题，我们是要讲区块链！！！那么分片和区块链有什么关系呢？...那么什么是共识？ 一句话讲，就是你干你的，我干我的，我们怎样才能保证我俩干的结果是一样的。接下来我们来讲讲专业知识。
介绍 Redis ClusterRedis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案， 集群通过分片（sharding） 来进行数据共享， 并提供复制和故障转移功能。...槽指派Redis 集群通过分片的方式来保存数据库中的键值对：集群的整个数据库被分为 16384 个槽（slot），数据库中的每个键都属于这 16384 个槽的其中一个，集群中的每个节点可以处理 0 个或最多...重新分片介绍重新分片Redis 集群的重新分片操作可以将任意数量已经指派给某个节点 （源节点）的槽改为指派给另一个节点（目标节点），并且相关槽所属的键值对也会从源节点被移动到目标节点。...重新分片的实现原理Redis 集群的重新分片操作是由 Redis 的集群管理软件 redis-trib 负责执行的，Redis 提供了进行重新分片所需的所有命令，而 redis-trib 则通过向源节点和目标节点发送命令来进行重新分片操作...需要注意的是，客户端的 REDIS_ASKING 标识是一个一次性标识，当节点执行了一个带有 REDIS_ASKING 标识的客户端发送的命令之后，客户端的 REDIS_ASKING 标识就会被移除。
一致性哈希算法详情参考无双老师公众号文章[1] Redis集群分片机制 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。...可以说，槽是 Redis 集群管理数据的基本单位，集群伸缩就是槽和数据在节点之间的移动。 Redis集群扩容 当一个 Redis 新节点运行并加入现有集群后，我们需要为其迁移槽和数据。...数据迁移过程是按照每个哈希槽进行的，每个槽迁移的流程如下。...在实际的操作中因为会涉及到大量槽及键的迁移，所以会很不方便，因此redis-trib工具提供了槽分片功能，命令如下: redis-trib.rb reshard host:port --form <arg...为什么RedisCluster会设计成16384个槽呢?
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...其实数据仓库和数据湖是解决了不同的问题，适用于不同场景的两套解决方案。数据仓库是比数据湖更早提出来的概念，数据仓库是由数据仓库之父W.H.Inmon于1990年提出。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...为什么选择Iceborg？ 在业界，经常使用Iceborg解决了以下几个问题： 1）大量小文件处理，通过优化文件扫描能够更快的定位需要加载的文件，提升读效率，避免了频繁读取小文件时低效的索引方式。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...而“大数据”的处理方法是：采用多机器、多节点的处理大量数据方法，而采用这种新的处理方法，就需要有新的大数据系统来保证，系统需要处理多节点间的通讯协调、数据分隔等一系列问题。...其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...概率统计，密码学，数据库，所有对数据的操作都可以被称为数据科学 而数据科学其实主要是为了解决三个问题 data pre-processing; 数据前处理 data interpretation；数据翻译...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
数据是企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行，实施新的策略，等等。 了解数据质量 数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。...数据是决策的基础，提供信息，帮助得出各种见解，帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库：这些是企业和机构中最相关、最可靠的数据源。...Web服务和API：Web服务是不同应用程序之间通信和数据交换的首选媒体。它们提供了一种标准化的数据通信和交换方式。它们是可靠的，数据验证很容易嵌入。...4、准确性:数据是准确的，还是过时的 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方是重复的吗 6、完整性:数据是可引用的还是缺少约束 定义数据质量的主要特征有两个 1、数据可用性...2、数据量 数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功是至关重要的。我们需要的数据是太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?
显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。...本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解，如果读者是第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘的基本流程 从形式上来说，数据挖掘的开发流程是迭代式的。...很多时候我们是对数据进行抽样，在这种情况下必须理解数据的抽样过程是如何影响取样分布，以确保评估模型环节中用于训练(train)和检验(test)模型的数据来自同一个分布。 3....这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？...关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片 2018年01月12日 19:09:23 冰雪Love齐迹 阅读数 5369更多 分类专栏： mongodb学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC...本文链接：https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况，需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如...testdb，删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ?...另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态，等多久还是这样，而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片，解决办法是：在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息...3、移出非Shard数据（如果开始就知道是primary可以直接执行 步骤3和4即可，1和2不需要执行） 如果你要删除的Shard分片恰好是primary，那么执行这一步，否则请跳过！
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