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Mysql 问题

❞Mysql 单表适合的最是多少? 我们说 Mysql 单表适合的最,自然不是说能够的最,如果是说能够的最,那么,如果你使用自增 ID,最就可以 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的类型 影响 Mysql 单表的最优最的一个重要因素其实是索引。我们知道 Mysql 的主要引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。 这样将更小。拆分分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。Mysql 单表有限。一个解决的办法就是分库分表。 说白了就是一个库一张表放不下那么多,那就分多个库多张表。拆分可分为「垂直拆分」和「水平拆分」。

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1.8亿条TxtMySQL实践

0.导语最近出去旅游了,嗨皮了嗨皮,明天上班,开始做作业,今日将1.8亿的方式进行总结,欢迎家拍砖! 预告:后面推送伪分布式从零搭建到1.8亿从Mysql至HBase技术分析与应用!1.搭建MySQL库电脑环境为Ubuntu16.04系统。 #启动sudo service mysql start#停止sudo service mysql stop#服务状态sudo service mysql status 2.导入GPS选择导入方式为 2.2 程序插入法这里使用Python操纵MySQL库,进行SQL的插入。基本思路是使用Python的pymysql对MySQL进行连接,使用executemany进行批提交,每隔7万提交1次。 (需一个元组类型)) self.cur.executemany(sql, data_list) # 提交,必须提交,不然不会保 self.conn.commit() data_list =

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    硬件平台解决思路

    网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先互联网云计算服务平台,为支撑腾讯公司业务持续发展,为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值! 如此的规模需要多空间,采用怎样的软硬件解决方案,小编有幸请到我们的硬件技术拿守锋和家一起聊聊腾讯的硬件架构及有关的技术应用。 (二)面临的挑战2.1 导致的成本压力文章开始的地方提到一天上传的图片就有过10亿张,这折合的是巨的;随着智能机越来越普及以及接入网络带宽越来越优,可以预期后续用户产生的内容会越来越多 3.2 BTFS,RAID算法的文件系统,提高有效比例家都知道GFS,一个可扩展的分布式文件系统,用于型的、分布式的、对进行访问的应用。 3.4 采用专用压缩处理部件,减少 image.png腾讯相册照片的上传爆发式增长,需要的计算资源来处理图片的压缩转码,同时需要空间,对业务的成本压力增

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    日志用 elasticsearch 和 hbase 哪个?

    首先看两者的简单介绍: ElasticSearch:是一个基于Lucene的搜索引擎;HBase:是一个开源的,非关系的,分布式的模型引擎;两个框架都可以做分布式的和搜索,但是在日志面前 :两者都是支持的。由于HBase天生的身份,本能的支撑更级的;ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎,后期加入了的扩展,也就是说ES在扩展上可能会非一些力气。 简单一句话:考虑的场景使用HBase;考虑查询的场景使用ES;当然两者结合更完美。

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    IM系统消息是怎么的?

    一、与消息相关的主要场景1、和离线消息。现在的IM系统,消息都要落地。这样如果接收消息的用户不在线,等他下次上线时,能获取到消息。 三、消息关键点1、离线消息离线消息读取频繁(写也有一定压力),但是检索逻辑简单(参看《一个在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》拉取离线消息章节)。 我们采用内库(Redis),主要结构使用SortedSet(可以有更高效的结构,但Redis不支持)。对于群消息,采用扩散写方式(一条群消息给每个群成员都写一份)。 离线消息读取策略参看《一个在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M), N 为离线消息的条, M 为一次读取消息的条。 2、历史消息历史消息分为两类,单聊消息、群聊消息。单聊消息按照发送者ID(fromId)水平(取模Hash)分库,到一张表(例如叫msg_user_send)中。

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    什么是 的关系

    在人们还没有搞明白的情况下,又出现了一个的关系是什么,他们有什么关联吗?还是的升级版才是,今天来聊一下的关系吧! image.png1、什么是,什么是所谓的从字面上理解就是多到已经用来形容了,现实中也确实如此。 就是,正常计算时无法在短时间内得到最终的结果,没有最终的结果就不能一次性的装入内,这时候就要分批次或者搭配合适的,最终才能达到目的。 2、的关系的关系其实是相互的,可以包含在里面,同样也可以包含在里面。 需要找合适的来进行计算时,也可以将分解并帮助其计算完成。所以的关系是相互的,在对方有困难的时候都会伸出手来帮助,的关系一定是不错的。

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    Redis–各个类型最

    3字节utf8字符集,并且可以直接emoji表情,是最好的解决方案至于字节增带来的性能损耗,我看过一些评测,几乎是可以忽略不计的2)使用base64编码如果你因为某些原因无法使用utf8mb4的话 ,你还可以使用base64来曲线救国使用例如base64_encode之类的函编码过后的emoji可以直接在utf8字节集的表中,取出时base64_decode一下即可3)去掉emoji表情在 如果你需要显示emoji,就得准备一堆emoji图片并使用第三方前端类库才行。emoji表情是个麻烦的东西,即使你能,也不一定能完美显示,所以我们可以将它过滤掉。 因为Mysql的utf8字符集是3字节的,而emoji是4字节,库还是不能保。综合考虑所以最后选择base64编码。这个方法比较简单,对于Emoji表情和颜文字也都兼容。 base64的缺点就是每次读还得base64_decode一下,而且保不直观。但是相对我们的情况,这个方法是最靠谱的。风险小也能解决问题。

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    与访问瓶颈解决方案-切分

    背景 在当今这个时代,人们对互联网的依赖程度非常高,也因此产生了,企业视这些为瑰宝。而这些被视为瑰宝的为我们的系统带来了很的烦恼。 这些与访问成为了系统设计与使用的瓶颈,而这些往往库中,传统的在着先天的不足,即单机(单库)性能瓶颈,并且扩展起来非常的困难。 那么我们如何做切分呢? 切分 切分,简单的说,就是通过某种条件,将我们之前在一台库上的,分散到多台库中,从而达到降低单台库负载的效果。 ; 垂直切分后,某些业务过于庞,仍然在单体性能瓶颈; 正如缺点中的最后一条所说,当某一个业务模块的暴增时,仍然在着单机性能缺陷。 无论是垂直切分,还是水平切分,它们解决了和访问性能问题,但也随之而来的带来了很多新问题,它们的共同缺点有: 分布式的事务问题; 跨库join问题; 多源的管理问题 针对多源的管理问题

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    vivo 云服务架构演进与实践

    随着 vivo 云服务业务发展,云服务用户增长迅速,在云端的越来越给后端带来了巨的挑战。云服务业务这几年最的痛点,就是如何解决用户问题。 为了解决问题,云服务将分库分表的 4 板斧:水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库,全部进行了实践。1、水平分表荆棘之路 1:浏览器书签、便签单库单表,单表已过亿级怎么办? 如果采用常规的扩容方案,那我们将面临着的迁移重新路由问题,成本太。 方案3:切换InnoDB 引擎至TokuDB,利用TokuDB引擎天然的压缩能力优势:TokuDB天然支持压缩,并且支持多种压缩算法,支持频繁的写入场景,对于有天然的优势。 最终线上联系人库进行压缩的效果如下:六、写在最后本文介绍了云服务随着业务发展,所带来的挑战,以及云服务在分库分表、压缩上的一些经验,希望能提供借鉴意义。

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    python轻

    python为开发者提供了一个轻级的方式shelve,对于一些轻,使用shelve是个比较不错的方式。对于shelve,可以看成是一个字典,它将以文件的形式在本地。 20 val=f21 print(val) #获取具体的name的一个值22 23 24 25 26 #shelve不仅仅限于可以保字典,其他类型的都能保。 27 f = shelve.open(test.txt)28 f = #保列表29 lis = f30 print(lis)31 32 33 34 35 36 #关于获取shelve内容,shelve 41 42 #关于get还有有个小方法,当要获取的在时,会报错,此时在后面传入一个提示信息就不会报错,并返回这个提示信息。 43 44 date3 = f.get(inf,在)45 print(date3)46 #当“inf”不在时,不会报错,而是返回后面的“在”这个提示信息。

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    每年14PB需求,交通安全如何安放?

    传统方案将的采集和作为前端任务,而将的分析作为后端任务。各种传感器技术的应用造成种类复杂多样,非结构化所占比重快速上升,增长的也对网络传输和后端处理能力造成很的压力。 面对如此,中交兴路首先需要将的访问和等服务从硬件资源池中分离出来,使访问脱离硬件以面对新型设备和扩充等需求,此外中交兴路还需要考虑系统的性能和带宽以应对百万级车辆同时上传的需求 作为国内领先商用车车联网服务商和全国性道路货运车辆公共监管与服务平台的供应商,中交兴路与英特尔合作,配合英特尔架构计算平台的领先优势,部署用以应对的采集、和分析等业务对中心的性能需求。 与此同时,相应的车联网解决方案对车载终端实时及时采集、处理、和分析,同时支持规模终端用户实时查看、分析、监控和处理实时业务,并可伴随业务规模的增长而动态扩充平台性能以满足业务需求。 “芯”动力“芯”可能中交兴路车联网平台通过实现PB 级的集中和管理,满足车联网业务需求。

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    如何依托腾讯云完成和备份

    如此的视频,如果在本地备份并归档,将长期占用硬盘空间,不仅扩容麻烦,而且很容易出现单点故障,难以保证备份归档安全。 因此,我们考虑依托公有云服务,来实现音视频监控、备份以及归档。 由于业务特性(安防监控的要求安全、、上传下载快),所以我们对现有的公有云产品做了调研,了解到,腾讯云的对象目前可支持:1、理论上无限空间;2、可以无限的单个文件;3、对每一个文件都进行 除却业务需求之外,在价格上,由于我们的,所以和客服取得了联系,并得到了一定的优惠。综合各方面考虑,我们决定使用腾讯云来实现迁移上云。 本地服务器承载了压力,所以,云化改造的第一步,就是实现音视频的上传下载。

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    Mysql和解决方案之—分布式DB方案

    读写分离策略:极限度提高了应用中Read的速度和并发。典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们都实现了自己的分布式访问层(DDAL)。 1)      像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑和查询,但是价格不是所有人都承受得起。2)      负载高点时,Master-Slaver模式中在瓶颈。 3)      用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群,达到小型机+型商业DB的效果,减少的资金投入,降低运营成本,何乐而不为呢?How?如何切分? 中insert后建立索引的时间就会呈级的下降,极了提高了DB的运行时效率,提高了DB的并发。 4)      接下来对分布式库解决访问题做进一步介绍分布式方案提供功能如下:(1)提供分库规则和路由规则(RouteRule简称RR),将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统

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    HDFS详解

    二、序列化框架对比:解析速度 时间由小到:protobuf、thrift、Avro 序列化小,由小到:avro、protobuf、thrift 三、文件格式:常见格式包括行式(文本格式 Text File、KeyValue二进制格式Sequence File)和列式(ORC、Parquet、Carbon Data)列式对比:ORC通常作为表的格式应用在hive和presto 文件级别的分布式系统:不足之处是难以负载均衡、难以并行处理块级别的分布式系统:将文件分为等块(eg:128M),并以块为单位到不同节点上,进而解决文件级别的分布式系统在的负载均衡和并行处理问题 默认介质,SSD:固态硬盘,RAM_DISK:被写入内中,同时会往改介质中异步一份)、集中式缓管理(HDFS允许用户将一部分目录或文件缓在off-heap内中)六、HDFS访问方式: 3、收集组件:Flume(提供的sink hdfs 能够直接将收集到的写入HDFS)、Sqoop(允许用户指定写入HDFS的目录,文件格式支持Text、SequenceFile两种格式,压缩方式支持

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    _hdf5 简介

    概述HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,图像和 hdf5的优势通用模型,可以通过无限多种类型表示非常复杂 不同的group放不同的,dataset分为原始和元groups每一个hdf5文件有一个根目录,根目录的子级单位有多个group? hdf5的文件格式,极其类似unix操作系统datasetsHDF5集包含和描述文件也就是metadata?在上面的图片中,小为4 x 5 x 6的三维集,类型为整。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征,通过修改这些性能,可以提高效率比如默认情况下,是连续分布的,为了更好的效能,可以将分割成块并压缩? Attributes 与hdf5文件关联的文件,包含两个部分,名字和值,通俗点讲就是一个描述文件语言支持C语言python的h5py模块(备用)R语言基于R6对象的hdf5r包(主要)结束语hdf5是一个非常专业的格式

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    Hadoop计算服务平台你了解多少?武汉波若如何实现计算?

    hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (信息的)、MapReduce(的计算方法)。Hadoop,互联网相互之间有什么关联呢?Hadoop管理平台你知道多少呢? 计算机网络的普及化程度的提升,信息的持续增长,推动了产业的发展壮,应对信息的爆炸式提高促使现阶段的政企或其他的机构都面临需要计算方法、和分析报告的难题。 怎么高效能、方便快捷、快速的构建对爆炸式信息的计算方法成为厄待解决的难题。Hadoop计算平台凭着自身独具特色的优越性,低成本、高效率、方便快捷的布署应用,获得了亲睐。 Hadoop作为一个开源的分布式系统并行计算处理平台,对信息对其进行解决的分布式系统架构,可以理解为Hadoop就是一个对对其进行分析报告的工具,和其他组件搭配应用,来完成对的收集 Hadoop依靠自己在应用科技领域的广泛应用归功于其自身在优越性:信息的方便快捷高效率的计算方法、采集、获取等层面上的天然优越性。

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    适合爬虫库,了解一下?

    Intro 引例在爬虫入门的时候, 我们爬取豆瓣电影Top250这些并不是很的网页时(仅计算文本), 通常无需考虑的效率问题, 使用MySQL这些关系型库, 或者用TXT, CSV 因此我们感觉不到上述方式的弊端.起初, 我爬的在几千条时, 我选择用MySQL作为库, 爬取结束时, 的时间花了几秒, 我还没有太在意.? 但是当我爬取的到了200M左右时, 问题非常明显了. 此时用MySQL, 半小时都无法关闭Spider! , 在过去的很长时间, 占了互联网的很一部分. NoSQL也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型库的库管理系统的统称。NoSQL用于超规模。这些类型的不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。

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    黑科技 | 分子领域突破,可让于单个分子

    随着越来越多的信息进入云计算,未来我们将越来越依赖规模的。近日,英国曼彻斯特学的研究团队在分子领域取得了重要进展,他们实现了将有效在单个分子中。 目前,介质主要是磁盘,通常,我们使用10至20纳米尺寸的磁性颗粒来编码单位,其中磁性颗粒的两极分别表示1和0,而之所以可以利用磁性物质实现,是因为磁性颗粒在磁滞现象。 一直以来,科学家在开发更小的系统时,面临的巨挑战是单个分子往往不会实现磁滞,除非是在非常低的温度下。此前,在分子水平上实现磁滞的温度记录是-259℃。 分子可能会彻底改变方式,与传统的系统相比,目前利用该技术密度将是现有技术的100倍,且该系统理论上的能源效率更高。 悉,Google近三年来已经投资了300亿美元建设新的巨型中心,随着越来越多的信息进入云计算,未来我们将越来越依赖规模的,而该技术的研发将具有重的现实意义。

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    Json解析Json解析

    Json解析前言​ 在android开发中,app和服务器进行传输时会用到json。在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。 而对于从server端获取的很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。问题场景先描述以下问题的场景:app做收银库管理。 这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等。而这时候,当商品的的时候,客户端拿到时候对app来说还是比较的。 而server端是将所有的序列化为json字符串入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。 20W条,内不断的被消耗。

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    库减负的八个思路 轻松应对难题

    传统的企业级应用,其实很少会有应用,因为企业的规模本身就摆在那里,能有多少?高并发??不在的! 不过在互联网公司中,因为应用多是面向广人民群众,动辄上千万上亿,那么这些要怎么?光靠库吗?肯定不是。 今天和家简单的聊一聊这个话题。 ,光用库肯定是没法搞定的,即使不读这篇文章,相信家也能凝聚这样的共识,,不是说一种方案、两种方案就能搞定,它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢? 3、库优化----很多时候程序跑得慢,不是因为设备落后,而是因为库 SQL 写的太差劲。要解决的问题,库优化肯定也是不可避免的。 NoSQL 突破了关系型库中对表结构、字段等定义的条条框框,使用户可以非常灵活方便的操作,另外 NoSQL 通过多个的特点,使得天然具备操作的优势(快)。

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