缓存和页面静态化 缓存：将从数据库中获取的结果暂时保存起来，在下次使用时无需重新到数据库中获取。 页面静态化：将程序最后生成的页面保存起来。 数据库优化 表结构优化。 SQL语句优化。
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...对象存储+AI，创造无限可能 在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。
在阅读关于淘宝数据库OceanBase的一些文章时受到启发，想到一个不成熟的方案，也可以说是对OceanBase的一些思路的总结，在这里写出来给大家分享一下，也欢迎指出其中不合理或可改善的地方。...使用场景 1.海量数据； 2.读取压力大而更新操作的场景少； 3.保障高可用，最终一致性； 架构图 ? 节点功能 1....每个节点也有专门负责通信的守护进程)，节点的可用状态通过心跳检测（节点是否拓机），节点是否处于busy状态由节点自己汇报到Gate守护进程，Gate守护进程再更新配置信息； 3.Update Master 负责数据库的更新操作...并通过某种机制(定时器或达到某个阈值)，就备份本机数据，并提交到Data Transfer Station，提交成功后，清空本地数据库。...以上仅提供一种思路，实现可结合自己的业务，对该解决方案做一些更改，具体选取技术。具体细节也考虑不是很周全，如有思路上的错误，请多指教。 本文原创，如有转载，请注明出处。
基于以上背景，对HBase数据增量同步到数仓的场景，给出了通用的解决方案，解决了以上这些痛点。...此种方案实现方式简单，但是不符合数仓的实现机制，主要原因有： HBase表虽然是Hadoop生态体系的NoSQL数据库，但是其作为业务方的数据库，直接通过hive映射表读取，就类比于直接读取业务方Mysql...中的视图，可能会对业务方数据库造成一定压力，甚至会影响业务的正常运行，违反数仓尽可能低的影响业务运行原则。...综上，采用方案三作为实现HBase海量数据入仓的解决方案。...另外，通过多次实验对比，及对各种方案的可行性分析，将数据同步方案同步给一站式大数据开发平台，推动大数据开发平台支持基于timeRange的增量同步功能，实现此功能的平台化、配置化，解决了HBase海量数据入仓的痛点
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量。...一、OceanBase系统架构： 1、客户端：使用OceanBase的方式与MySQL完全相同，支持JDBC、C客户端访问，基于MySQL数据库开发的应用可以直接迁移至OceanBase。...三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型数据库这两种技术，UpdateServer相当于一个高性能内存数据库，底层采用关系型数据库技术实现，ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统
这次就是基于上述的场景，分享下我们内部的解决方案——CRN-WEB，希望能够帮助到大家。 ? 什么是CRN-WEB 背景 最早是React Native实现了用一种方式开发APP。
postgresql即可 注意：postgresql的驱动类是：org.postgresql.Driver 要注意的是：postgresql的url中需要指定currentSchema=xxxx 这是一个默认访问的数据库
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1....缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。...数据库优化 要解决数据量大的问题，是避不开数据库优化的。数据库优化是不增加硬件的情况下提高处理效率，是一种用技术换金钱的方式。以下是常用的数据库优化方法。...读写分离 读写分离的本质是对数据库进行集群，这样就可以在高并发的情况下将数据库的操作分配到多个数据库服务器去处理从而降低了单台服务器的压力。...不过由于数据库的特殊性－－每台服务器所保存的数据都需要一致，所以数据同步就成了数据库集群中最核心的问题了。 一般的解决方案是：将写操作交给专门的一台服务器，这台专门负责写操作的服务器叫做主服务器。
小结 网站架构的整个演变过程主要是围绕大数据和高并发这两个问题展开的，解决方案主要分为使用缓存和多资源两种类型。
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，...常用解决方案如下： MySQL master/slave:只适合大量读的情形，未必适合海量数据。MySQL cluster:提供的可能不是大家想要那种功能。...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。...这些思路也可以应用到数据库查询中来并应用。如，HSCALE分表分数据库的思路：是在的基础上，在MySQL proxy的层面将上层的请求分配到实际的表上。...目前已经能支持同数据库分表，跨数据库的实现也将增加，因为在MySQL proxy的框架下，这并不是很困难的事情。
TDSQL-A是在腾讯业务场景下诞生的在线分布型OLAP数据库系统，在处理海量数据分析业务的过程中持续对产品构架进行升级调整，是PG生态中分析型MPP产品的又一力作。...本文将由腾讯云数据库专家工程师伍鑫老师为大家详细介绍TDSQL-A的发展历程、技术架构和创新实践，以下为分享实录： TDSQL-A发展历程 TDSQL-A是一款基于PostgreSQL自主研发的分布式在线关系型数据库...是一个面向海量数据实时在线分析产品，采用无共享MPP构架。面向分析型场景的极致性能优化，我们自研了列式存储，同时也支持行列混合存储模式。...这样整体在海量数据下计算量消耗降低会比较明显。其实做优化最高效方法还是通过优化执行计划去做计算裁剪，第二步才是在必要相同计算量前提下去进行执行优化，不管是你的算子优化，还是机器资源物理层优化。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 揭秘TDSQL-A：兼容Oracle的同时支持海量数据交互 十问十答，带你全面了解TDSQL-A核心优势 ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
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。...如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据...，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。...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。...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
这种时候就不得不考虑的解决方案：缓存，负载均衡，项目分块（微服务）；数据库：读写分离，分库分表等技术 如果说此时你还是一台数据库服务器在支撑每秒上万的请求，负责任的告诉你，每次高峰期会出现下述问题： 数据库服务器的磁盘...如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。 那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？...分库分表 说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。...其实大多数公司的瓶颈都在数据库，其实如果把上面的解决方案，都实现了，基本上就没的什么问题了，举例： 如果订单一年有 1 亿条数据，可以把订单表一共拆分为 1024 张表，分散在5个库中，...在写入数据的时候，需要做两次路由，先对订单 id hash 后对数据库的数量取模，可以路由到一台数据库上，然后再对那台数据库上的表数量取模，就可以路由到数据库上的一个表里了。
---- 概述 以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分 Oracle-分区表解读 故本篇博文系统的再重新阐述一下 当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时，几乎无一例外的使用了分区（partition...分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。...有一个分区裁剪功能，只对需要处理的分区进行扫描，这样扫描的数据块会大大的减少，使查询效率提高 分区更利于数据维护， 可以只对单独分区进行备份、恢复，这样就可以大大的缩短数据备份、恢复的时间 分区有利于数据库数据的过期化处理
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
针对上一个版本https://my.oschina.net/shyloveliyi/blog/786337，有如下更新：
下边整理的是一些针对海量数据和高并发情况下的解决方案，技术水平有限，欢迎留言指导。...二、针对海量数据和高并发的主要解决方案 海量数据的解决方案： 使用缓存； 页面静态化技术； 数据库优化； 分离数据库中活跃的数据； 批量读取和延迟修改； 读写分离； 使用NoSQL和Hadoop等技术；...分布式部署数据库； 应用服务和数据服务分离； 使用搜索引擎搜索数据库中的数据； 进行业务的拆分； 高并发情况下的解决方案： 应用程序和静态资源文件进行分离； 页面缓存； 集群与分布式； 反向代理； CDN...； 三、海量数据的解决方案 （1）使用缓存 网站访问数据的特点大多数呈现为“二八定律”：80%的业务访问集中在20%的数据上。...当然对于大型网站应用之海量数据和高并发解决方案不局限于这些技巧或技术，还有很多成熟的解决方案，有需要的可以自行了解。
redis，版本3.0.6，主要用来缓存分析中的增量数据，设定当天数据时效为36小时，每天同步一次昨天的增量日志数据到全量数据库中。 ...但目前还没一个完美的解决方案。一个变相的解决办法是限定hive表，然后根据规则将数据写入到hive表文件里。
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。...大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。 Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。...在这一点上，一个新的解决方案，需要访问数据中的任何点（随机访问）单元。 3） HBase与大数据数据库、 HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。...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。...海量结构化数据离线分析。
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