关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是 跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。...被查询的名字服务器在它的本地数据中寻找所需数据。如果没有找到答案，它就在本地数据中找出与所要查询的名字服务器最接近的名字服务器的名字和地址，并作为指示返回给查询者，帮助它把解析过程进行下去。
1 什么是 MyCat随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？...此时就需要建立数据库的集群，那么为了提高查询性能，我们可以将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，或者在集群中对不同数据做读写分离。...2.2 读写分离使用 MyCat 可以实现对集群数据库进行读写分离，即部分数据库仅做查询服务，部分数据库仅提供增加、删除、修改的服务。...如下的一主两从数据库集群，由主库提供增加、删除、修改服务，两个从库提供查询服务。数据库的压力一般在查询，因此可通过增加查询的节点来提高性能。2.3 数据切分这也是MyCat的一个核心功能。...通过指定条件，将存放在同一个数据库中的数据，分散保存在多个数据库中，以达到减轻单台设备负载的目的。垂直切分：按照不同的表，将数据切分到不同的数据库中。
由于平时开发的应用数据量比较小，不太关注性能优化的问题，所以不知如何作答，答得不好，很是郁闷。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，转载下来，学习学习。...分析问题 许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。...17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。...18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。...27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，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，单表数据量已过亿级怎么办？...数据压缩入库后，需要从db平台直接进行select查询字段的内容不再是可读的，加大了后续定位问题的难度。...劣势： 适用于数据量较大，读多写少的业务场景，且对要求高查询性能的业务不太合适。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下： 六、写在最后 本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。
---- 1.大数据与数据库 1） 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。...这意味着如果要查询，必须搜索整个数据集，即使是最简单的搜索工作。 当处理结果在另一个庞大的数据集，也是按顺序处理一个巨大的数据集。...HBase是一个数据模型，类似于谷歌的Bigtable设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。...5.Hive介绍 1） Hive简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用于结构化数据的查询、分析和汇总。Hive提供类SQL查询功能，它将SQL转换为MapReduce程序。...例如，统计网站一个时间段内的pv、uv，多维度数据分析等。 海量结构化数据离线分析。
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...那么我们如何做数据切分呢？ 数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...还是上面的例子，比如我们接到了一个需求，要求查询某一个类目产生了多少订单，如果在单体数据库中，我们直接连表查询就可以了。...在查询订单数据时，我们还要根据订单的尾号，判断这个订单在数据库1中，还是在数据库2中，然后将这条SQL语句发送到正确的数据库中，查出订单。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，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； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题
对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...为什么要数据切分 上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...优点：数据分布均匀 缺点：数据迁移的时候麻烦，不能按照机器性能分摊数据 (3)在认证库中保存数据库配置 就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库...优点：灵活性强，一对一关系 缺点：每次查询之前都要多一次查询，性能大打折扣 以上就是通常的开发中我们选择的三种方式，有些复杂的项目中可能会混合使用这三种方式。...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货...，期待与您的共同成长。...网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量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！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...SDDC架构模型利用软件来定义数据中心资源，特别是计算、网络、存储和安全性资源，以使这些资源不再受到硬件的限制，并实现与这些资源相适应的服务级别灵敏性。
原始数据经过计算后产生的计算结果，数据量相比原始数据会减少一些，但仍然是海量数据。还要在这个海量数据上，提供性能可以接受的查询服务。 1 分析类系统如何选择存储？...分析类系统对存储的需求： 用于分析的数据量比在线业务大出几个数量级，这需要存储系统能保存海量数据 能在海量的数据上做快速聚合、分析和查询。...由于它的数据都存储在内存中，并且也支持类似于Map-Reduce方式的分布式并行查询，所以对海量结构化数据的查询性能也好。 ES对数据组织方式和查询方式的限制，没有其他列式数据库那么死板。...这么大量级一般选择保存在HDFS中，配合Map-Reduce、Spark、Hive等等这些大数据生态圈产品做数据聚合和计算。 根据查询选择存储系统 面对海量数据，仅根据数据量级选择存储系统远不够。...对于海量数据来说，存储系统无银弹，重要的是思想，根据业务对数据查询方式，反推数据应该使用什么存储系统、如何分片，以及如何组织。
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。...对象序列化 对象序列化就是将python中的对象保存为二进制的字节流文件，与之相对的是反序列化， 从二进制文件中读取内容，重新解析为python对象。...使用数据库 对于数据检索这种任务，在工业界有成熟的解决方案——专用的数据库软件，比如耳熟能详的mysql等关系型数据库，以及redis等非关系型数据库。...在python3中，内置了模块sqlite3, 支持创建sqlite3数据库，一个轻量级，文本型的数据库。...print(row) ... (1, 'A') (2, 'B') 将数据存储在数据库中，称之为对象持久化，除了sqlite3之外，python也支持mysql等其他数据库，只需要安装对应的模块即可。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并 会增加存储开销。...18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar , 因为首先变长字段存储空间小， 可以节省存储空间， 其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。...27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。...补充： 1、在海量查询时尽量少用格式转换。 2、ORDER BY 和 GROPU BY:使用 ORDER BY 和 GROUP BY 短语，任何一种索引都有助于 SELECT 的性能提高。...10、合理用运分表与分区表提高数据存放和提取速度。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...，实现海量数据的分布式存储。...2.3 基于云计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。...存储节点机群相当于存储器部分，是由庞大的磁盘阵列系统或是具有海量数据存储能力的机群系统，主要功 能是处理数据资源的存取。HDFS 和Hbase 用来将数据存储或部署到各个计算节点上。...与云计算系统相比，云存储可以认为是配置了大容量存储空间的一个云计算系统。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 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《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，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）。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...离线消息读取策略参看《一个海量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 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。
分页查询的速度基本会保持在1秒之内。...另外分享两个关于查询的技巧： （1）假设须要查询 id 不是连续的一段，最佳的做法就是先找出 id ，然后用 in 查询： 查看代码打印1 SELECT * FROM table WHERE id IN...(10000, 100000, 1000000…); （2）当查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段，如存储网址的字段。...在须要查询该字段的时候，不要直接查询字符串，效率低下。应该查诡该字串的crc32或md5值。 怎样优化Mysql千万级高速分页。下面摘抄与网上，读者自行參考。 MySql 性能究竟能有多高？...加了10倍的数据，立即t表就到了200多M，并且是定长。还是刚才的查询语句。时间是0.1-0.2秒完毕！分表性能没问题？错！ 由于我们的limit还是9万。所以快。
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，分布式的数据模型存储引擎； 两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...以下几点可以考虑： 查询复杂度：HBase支持比较简单的行或者区间查询，如果更复杂的查询功能就不太容易支持。ES支持的查询比较丰富。 数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。
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1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！...预告：后面推送大数据伪分布式从零搭建到1.8亿海量数据从Mysql至HBase数据转存技术分析与应用！ 1.搭建MySQL数据库 电脑环境为Ubuntu16.04系统。...4.2 编写3个SQL语句 查询前200万数据中各个触发事件的总数并降序排序。...查询前200万数据中GPS速度不小于30时公里/小时中各个运营状态的总数并按照升序排序。...查询前200万数据GPS时间在2012-11-01 00:35中触发事件为变其他且运营状态为载客状态下的总信息数。
与前面方案不改变HDFS本身不同，淘宝TFS对HDFS的元数据存储架构进行了调整。...在元数据节点仅存放数据块与数据节点的映射，而将文件与数据块的映射关系保存到文件名，不再需要在元数据节点同时存放这两类映射，最终实现了系统层面解决小文件问题。...代码1：用HCoIumnDescriptor将数据块限制调整为512KB 图1 配置代码 上述基于HBase的海量图片存储技术具有如下优点： (1)通过将图片属性信息与图片内容存储到一个大表中...，可支持图片的多属性综合查询。...此外，还可以根据应用需求，对列簇进行扩展以保存应用相关信息，从而支持应用相关的图片查询。可见，基于HBase的海量图片存储技术不仅解决了图片存储，还实现了灵活的图片检索。
---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。...2003年Google发表了一篇论文谷歌文件系统GFS(google File System)，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用分布式文件系统，可运行在普通的廉价硬件上。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 HDFS的设计特点是： 大数据文件，非常适合上T级别的大文件存储。...MapReduce的关键元素： Client：切分文件，访问HDFS，与NameNode（JobTracker）交互获取文件位置，与DataNode（TaskTracker）交互读写数据 JobTracker...另外，对于没有项目需求的童鞋们，小媛在面试时被问到了大量的大数据题目，主要都与MapReduce有关，有面试相关需求的童鞋记得重点关注MapReduce原理与应用鸥！
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