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    【原创】存储优化--查询分离

    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。...但是,这种方式在实现时要考虑如下三个情况: 当出现大量写入操作时,更新查询存储的线程会很多,就会给舆情系统、查询存储、甚至服务器带来巨大的压力,那么这个时候我们就需要控制跟新查询存储的线程数量了; 如果在更新查询存储的过程中出现了更新失败的情况...查询存储更新服务在获取到这个消息后,首先在主存储中查询 需要更新到查询存储字段为true的数据,然后将这些数据批量更新到查询存储中,更新完毕后再将这些数据的需要更新到查询存储字段改为false即可。...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。

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    ClickHouse 数据存储架构优化

    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。 这个存储架构的弊端就是中间过滤表就是多余的,占写入、占存储。...(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。...即把1591950180000(2020-06-12 16:23:00)拆解,改成存储下面4个字段 ?

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    Elasticsearch数据存储优化方案

    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。...消息代理是一种中间件软件,它可以存储和转发消息。应用程序将数据发送到消息代理,消息代理将数据转发到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。...这些优化措施有助于提升用户体验,提高系统的可用性,并为业务的发展提供更好的支持。所以,企业要根据自己得业务范围调整适合得代码。

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    FileStore压缩存储优化篇)

    FileStore承担了文件的存储工作,其实就是将文件安装PG进展组织,然后分目录存储。...考虑到之前做个文件压缩方面的相关工作,如果文件先压缩后存储,是否会比裸存储会更快呢,从之前的实验表明,也有磁盘性能和CPU的性能差异巨大,如果压缩算法选择较好,压缩+存储的时间有可能会小于裸存储的时间。...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。...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。

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    智能分层存储,自动优化您的存储成本

    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。...> 深度归档存储,也支持跳级沉降(例如标准存储 > 归档存储),不持逆向,且数据转入低频存储后,再访问需要支付更多的数据取回费用,并且生命周期前只能针对存储桶和指定前缀进行沉降,仅通过生命周期沉降数据,...如果选择标准存储存储成本就会偏高;如果选择低频存储,不仅需要数据取回费用,还会损害用户的访问体验。...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。

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    存储优化补充篇:Explain索引优化实操

    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。...0.5索引优化 那么,我们应该怎么去调整索引以达到高效查询呢。 调整索引字段顺序 首先,考虑调整的是gmt_modified和gmt_create的顺序。...filesort怎么优化掉 排序字段没有使用索引,我们能给其单独创建一个索引么? 答案是不能。 因为sql查询只会使用一个索引,在查询条件使用了索引的情况下,排序就不会再使用索引了。...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

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    03.SQLServer性能优化之---存储优化系列

    其实企业里面用的最多的是复合型的,比如:水平分库分表 ,水平分库+垂直分库+分表 真的有了这方面的瓶颈的话水平分表一般只能缓解,并不能真正解决,毕竟还是在一台服务器上。...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: ?...水平分库+垂直分库+分表,这个方案可以利用链接服务器,这样路由表就不用改了,把路由表的表名改成完整的名称(后面会说更好的方法) 看直观图:[192.168.1.250].[BigValues]....没有跨库查询过的同志,可以先预习一下同义词相关的知识:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#tyc 先设置一下链接服务器。...代码:Snowflake.Instance().GetId() + View Code 2.跨库Join MySQL比较蛋疼,MSSQL好像没那么难,我是用链接服务器+同义词的方法解决的(上面演示的

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    对象存储COS成本优化方案

    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。...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。...五、进行成本回顾 成本优化需要贯穿业务的全流程,而不仅仅只在业务上云时进行成本规划,客户需要不定时进行成本回顾,按照业务需求合理规划业务的云存储架构,有利于降低存储成本。...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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    Redis 内存使用优化存储

    key/value 结构来存储,主要有以下2种存储方式: ?...常用内存优化手段与参数 通过我们上面的一些实现上的分析可以看出 redis 实际上的内存管理成本非常高,即占用了过多的内存,作者对这点也非常清楚,所以提供了一系列的参数和手段来控制和节省内存,我们分别来讨论下...说明:list 数据类型多少节点以下会采用去指针的紧凑存储格式。 ? 说明:list 数据类型节点值大小小于多少字节会采用紧凑存储格式。 ?...最后想说的是 Redis 内部实现没有对内存分配方面做过多的优化,在一定程度上会存在内存碎片,不过大多数情况下这个不会成为 Redis 的性能瓶 颈,不过如果在 Redis 内部存储的大部分数据是数值型的话...),海量数据存储方面并不是 Redis 所擅长的领域。

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    存储优化--分区与冷热分离

    本文是专题的第一篇文章,主要讲解优化数据存储,涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。...一、案例 有一个客服工单系统,会从邮件服务器中获取客服邮箱收到的邮件,并且将这些邮件自动生成工单并自动分配给相应的客服组,每次客服人员从工单列表中选取一个工单进行处理,每处理一次就会产生一个工单处理记录...根据上面的分析,不难看出是因为数据量过大造成的,于是开发人员进行了最常见的操作:优化库结构、优化系统代码、加索引等操作。虽然系统不再出现崩溃的情况,但是工单列表的查询依然很慢。...二、数据库分区 2.1 什么是分区 分区,并不是出现新的数据表,而是在不创建新表的情况下,将表中的数据按照一定规则分配存储到不同的位置(硬盘、系统甚至是服务器中)。...数据库分区有如下四个优点: 分区可以存储更多的数据,因为表中数据都被存储在的不同的硬盘、系统或服务器中; 随着数据的增加,可以随时增加新的分区来存储数据; 在清理数据的时候,可以直接删除分区; 优化了查询速度

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