我们组内的数据存储还是按天来分表设计，例如“XXXX_20200612”。...在今年年初我们对几份数据的存储架构进行了改造，记录一下改造过程。 二、改造 1、数据A （1）旧架构 ?...这份数据是比较新接入的数据，所以从一开始的设计上就使用了比较新、完善的存储架构，例如已经是partition by day、使用SummingMergeTree引擎，所以对于不同粒度的数据直接多写来实现...那是不是可以直接从1min的数据聚合出1h、12h的数据呢？这样子也省去了再在ch中存储这2个维度的数据。其实还是考虑到数据量太大，直接聚合风险比较高，所以才采用了层层聚合的模式。...（2）新架构 之前的数据存储是直接存时间戳，现在把时间解析拆解，改成存储hour_in_12,hour,minute_in_5,minute这4个字段，并时间粒度由大到小按顺序创建索引。
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。...以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。...队列缓冲系统可以自动重试发送失败的数据，确保数据最终能够被成功处理。使用消息代理可以使用消息代理来实现队列缓冲系统。消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。...如果Elasticsearch无法及时处理数据，那么消息代理会将数据存储起来，等到Elasticsearch能够处理数据时再转发给Elasticsearch。...Elasticsearch数据存储可以帮助提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率，同时增强系统的稳定性和可靠性。
zipmap优化hash 将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存，并且可以更方便的存取整个对象。省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的。...这个zipmap其实并不是hash table，但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销。...，否则采用 Dict 来存储(Dict实际是Hash Table的一种实现)，list采用ziplist数据结构存储数据，这样做一方面为了节省内存，另一方面这种结构式顺序存储的结构，能够更好利用cpu...set 当set集合中的元素为整数且元素个数小于配置set-max-intset-entries值时，使用intset数据结构存储，否则转化为Dict结构，Dict实际是Hash Table的一种实现，...同时必须对Redis这些数据结构有很好的理解。
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。...占用存储比 Protocal 要大。...因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。...数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗...善于使用存储过程，它使 sql 变得更加灵活和高效 (Sqlite 不支持存储过程) 其它通用优化 经常用的数据读取后缓存起来，以免多次重复读写造成“写入放大” 子线程读写数据 ObjectOutputStream
大多数dApp和游戏都需要将数据存储在区块链上，因此必须与存储进行交互。优化智能合约的gas成本是一项重要的工作。...这是一个简单的区块链游戏可能存储的数据： address owner; uint64 creationTime; uint256 dna; uint16 strength; uint16 race; uint16...使用数据 现在你已经有了数据存储，你可能需要在函数之间传递数据。除非你的应用程序像这里描述的那样简单，否则你将遇到16个局部变量的堆栈限制。因此，你需要将数据作为结构体传递到内存中。...总结 我们确实在1980年代早期编写了一个兔子洞编程-对数据进行编码，需要关注我们可以从代码中抽出的每一个小优化。...每一点细微的优化都会帮助你实现更有效的存储方法， 来为你和你的用户节省一些gas。 ---- 本翻译由 Cell Network[4] 赞助支持。
大量的增删改操作过后，数据文件中会留下大量间隙块，出于性能的考虑，这些间隙是不会被立刻回收的，optimize table 在 InnoDB 的存储引擎里是被映射成了 ALTER TABLE … FORCE...，其实就是强制以原来的定义重建表，导入数据，更新索引和释放空闲空间，从而一定程度上也优化了读写性能 目前来说此操作只对 innodb 和myisam有效，下面分享一下它的基本操作，详细内容可以参考 官方文档
因此数据存储通常都是互联网应用的瓶颈，在高并发的情况下，最容易出现性能问题的就是数据存储。目前用来改善数据存储能力的主要手段：数据库的主从复制、数据库分片和NoSql数据库。...此外，不管主从数据复制还是主主数据复制，都无法提升数据的存储能力，也就是说，不管增加多少服务器，这些服务器存储的数据都是一样的，如果数据量太大的话，数据库无法存下这么多的数据，通过数据复制是无法解决问题的...数据库分片： 数据库主从复制无法解决数据库的存储问题，但是数据库分片技术可以解决，也就是说，将一张表的数据分成若干片，每一片都包含了数据表中一部分的行记录，然后每一片存储在不同的服务器上面，这样一张表就存储在多台服务器上面了...最简单的数据库分片存储可以采用硬编码的方式，在程序代码中直接指定一条数据库记录要存放到那个服务器上面，比如与说将用户分成两片，存储在两台服务器上面，那么就可以在程序代码中根据用户ID进行分配计算，ID为偶数的用户记录存储到服务器...编辑 小结： 架构是一门关于权衡的艺术，这一点在数据存储架构上表现的最明显了，由于数据存储的挑战性和复杂性，无论你选择何种技术方案，都会带来一些新的问题和挑战，数据存储架构没有一下子就能处理的解决方案，
此工具要求用户 ptcheck 对所检查的库或表有读权限和对 ptcheck.checksum 有写权限 ，有在 ptcheck 库中创建表的权限
优化脚本 一般此过程会非常漫长，可以写一个脚本来后台运行，或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #!...opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控，IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后...，立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小，可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间，平均在10%左右，我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间，对于一个大库来说，能节省不少磁盘空间...，并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --
. ---- 执行优化 [root@opti-slave hunter]# time nohup mysql -u root -p &1 >> optim.log...nohup: redirecting stderr to stdout Enter password: 输入密码后，就开始了优化过程 可以另开一个终端进行监视 [root@opti-slave hunter...也可以使用 show processlist 在数据库里查看当前状态 mysql> show processlist; +----+------+-----------+------+---------
pt-table-checksum 生成的结果来同步差异部分的，但是如若不使用 --execute 就不会执行，使用 --print 可以打印出差异的部分，我们就是通过有无差异的记录条目来确认一致性 从结果来看，是空的，说明主备数据是一致的...Note: 此时指定的host要是slave，也就是待检查的对象 ---- 停止复制 在待优化的slave上停止复制 mysql> show slave status\G mysql> stop slave...; 停止复制后，最好再使用一个文本记录一下当前的position，以避免窗口信息丢失后，又执行了reset slave命令产生不良后果 ---- 生成优化语句 mysql> select concat(
接上次，上次提到了SQL 优化的原理与理论，实际上SQL 优化的原理是离不开两个模型与数据存储的， 整体SQL 优化的核心也在于两个模型和数据存储。...简化的说明这两个模型 1 数据访问成本模型 2 数据访问算法 3 物理数据存储单元与逻辑数据存储单元 我们先看看数据访问成本模型，成本模型分为两类，（以下的解释来自于ORACLE 官网，基于这一方面的优势...3 数据存储结构 数据的存储结构对于数据提取的性能是有影响的，数据库存储的结构和组织结构，主要有以下几种，HEAP 堆表结构， PG采用的就是这样的数据存储方式，BTREE 数据存储结构，MYSQL...存储数据的方式，还有LSM TREE 的方式一些新型的数据库采用这样的方式进行数据的存储。...这些存储结构会影响数据的提取的方式和性能。同时在存储数据的页面中，保留多少预留的空间为多次数据的变化做充足的准备，降低页分割的情况出现也是提高数据库性能的注意点。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。...这个更新的数据库被称为主存储，用来查询的数据库被称为查询存储。...3.1 如何触发 常见的查询分离触发方式有三种： 在向主存储更新数据后马上向查询存储更新同样的数据，并在查询存储数据更新完成后向用户返回结果。...而且这种方式还会减缓写操作的响应时间，因为我们要等待查询存储的数据跟新完成后才能返回响应结果。 在向主存储更新数据后异步更新查询存储，不等待查询存储数据更新完成，就向用户返回结果。...四、总结 这一篇文章主要讲了查询分离的知识以及如何设计数据存储架构，下一篇我将优化本篇案例的解决方案。
那我们在文件的头部，设计了1KB大小的数据空间，来存储数据表。如下： ?...注:上面的优化结果是采用[压缩存储数值]/[原始存储数值]， (+)表示提升，(-)表示下降。...总结 本文从可FileStore层面，对Ceph做了压缩存储的优化，从测试效果来看，还是非常理想的，几乎提升了1倍多的性能。...但是在实际应用中会受数据可压缩性的影响，启用压缩存储，对一些日志行的数据存储，是非常理想的选择。...此工作只是一个优化的开始，其实后续还有很多的优化空间，比如，对数据进行动态选择压缩，或者在压缩的路径上进行优化，可以避免每个osd都重复压缩。
接着上一章我们讲的hive的连接策略，现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式，有我们常见的文本，JSON，XML，这里我们主要讲一下ORCFile。...• 灵活的数据模型 – 支持所有的hive类型，包括maps. ?...从图中可以看出，orc格式的文件存储大小仅为文本的30%左右，比gz格式的都小，采用zlib压缩的话，更小，仅有22%左右。...使用orc格式存储的方式很简单，在建表的时候STORED AS orc即可 CREATE TABLE sale ( id int, timestamp timestamp...（3）对经常使用的数据，增加备份因子，激活Short-Circuit Read，采用Tez。 ? 当某个表很大的时候，我们往往要对其进行分区，比如按照时间来分区。
熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。...随着业务的发展，热数据会降冷，冷数据也有回热的可能性，虽然目前对象存储COS 持针对对象配置指定的规则，实现数据的冷热转换，但是通过生命周期沉降数据是单向的，只允许从标准存储 > 低频存储> 归档存储...较之标准存储配置命周期的方式，智能分层存储为数据提供冷热分层机制，主要用于数据在访问频度变高时自动转换为热数据，访问频度降低时自动切换回冷数据，从降低用户数据的存储成本，智能分层存储适用于访问模式不固定或者无法预估访问模式的数据...智能分层存储优势 无需关注数据访问模式，智能转换存储层 只需为数据指定对象存储类型，即可应用智能分层存储特性。...数据自动沉降，存储成本更优 通过监测数据访问频率，自动化管理数据访问层，智能分层存储类型还参与对象存储生命周期流程，用户可以按需将智能分层存储沉降到归档存储中，进一步降低数据在云端的存储成本。
摘要 排序引起的慢查询，通常不是那么容易发现,经常和数据分布有关系。...往往在业务刚开始时并没有什么问题，但是随着业务的发展，数据分布呈现一种特定的规律，导致了慢查询，或者并不是什么慢查询，但是随着并发请求数增加，数据库的IOPS使用率变高，进一步导致cpu/内存使用率飙高...总结一下，造成数据库服务问题主要根由是 查询没有利用到索引排序 索引过滤后下面数据仍然有很多，需要扫描排序的数据很多 请求的并发量很高，数据库IOPS使用率高，内存占用高。...数据库升级配置（需要做到对业务无影响） 线上问题的临时解决方案只能解一时燃煤之急，真正的解决问题还是需要从查询着手。 查询优化 业务侧避免此类查询 从业务侧分析，是不是需要此类查询。...引入其他存储方案 比如例1，业务需要查询按照时间顺序的中大奖的前N个人。这个业务侧可以将数据保存到在redis中，listz中存topN的数据。然后发现有中大奖的人，扔到redis队列即可。
垂直分库就是根据业务需求来分库，比如教育系列的，可以分为资讯，课程，用户（学生，学校）三个数据库。比如电商的可以分为订单，商品，用户（商家，消费者）三个数据库。...单表的数据量是减少了，但是IO，连接数，带宽之类的瓶颈并不能有多大的改善。 水平分库分表可以把IO瓶颈解决一部分，优化效果还是很明显的： ?...我简单模拟一下：我PC的IP是：192.168.1.9 先在远程数据库稍微插点数据：2013-1-1 ~ 2015-1-1的数据，量倒是不多，200W左右 ?...(⊙o⊙)…没办法就取每个表里面的数据吧。...使用该框架可以在有效地保护企业已有数据库投资的同时，迅速，可靠地为企业提供数据库访问层的横向扩展能力。
如上图所示，数据库的字段和索引结构是这个样子。 tx_id全局唯一递增字段为主键。...为了实现异步处理失败后的时间衰减，所以使用modify，同时也是为了避免新产生的数据因为老数据处理有问题而导致积压。 ?...另外理论上，有查询优化器的存在，发现status的区分度不高，可能直接使用了索引里的时间字段，而不使用status。 ? 毕竟，这份数据里，只有两个值，且数量级相差也不太多。...架构优化：集群部署，负载均衡 1.2. 万亿流量下负载均衡的实现 1.3. 架构优化：消息中间件的妙用 1.4. 存储优化：mysql的索引原理和优化 1.5. 存储优化：详解分库分表 1.6....存储优化补：explain索引调优实操 扫码_搜索联合传播样式-白色版.png image.png
业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？ 在进行成本优化之前，首先需要了解腾讯云对象存储COS的成本构成。...下面我们将从5个方面介绍COS成本优化方案： 选择合适的存储类型 定期通过清单和访问日志功能分析数据访问模式 通过生命周期和批量处理沉降数据 通过文件压缩减少存储容量 进行成本回顾 一、选择合适的存储类型...根据业务模式选择合适的存储类型能够较大幅度地优化业务的存储成本。...除此之外，客户可以进入腾讯云计费平台，下载腾讯云计费账单了解云存储用量明细账单，分析云存储消耗情况并针对性优化。...客户还可以关注“腾讯云存储”公众号或者进入对象存储控制台概览页，了解对象存储新品发布情况，关注对您成本优化有关的资讯。
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