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数据库数据切分

垂直切分 将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”(表)组成,垂直地将这些“数据块”切开,然后把它们分散到多台数据库主机上面 优点 (1)数据库的拆分简单明了,拆分规则明确 (2)应用程序模块清晰明确...(3)数据维护方便易行,容易定位 缺点 (1)部分表关联无法在数据库级别完成,要在程序中完成 (2)对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈,不一定能满足要求 (3)事务处理复杂 (4)切分达到一定程度之后...,扩展性会受到限制 (5)过度切分可能会带来系统过于复杂而难以维护 水平切分 将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则分散到多个表中,每个表包含一部分数据 优点 (1)表关联基本能够在数据库端全部完成...(2)不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题 (3)应用程序端整体架构改动相对较少 (4)事务处理相对简单 (5)只要切分规则能够定义好,基本上较难遇到扩展性限制 缺点 (1)切分规则相对复杂...,很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则 (2)后期数据的维护难度有所增加,人为手工定位数据更困难 (3)应用系统各模块耦合度较高,可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难

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HBase Region自动切分细节

HBase系统中Region自动切分是如何实现的,这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么、Region切分切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理...ConstantSizeRegionSplitPolicy'} Region切分准备工作:寻找Splitpoint region切分策略会触发region切分切分开始之后的第一件事是寻找切分点-splitpoint...Region核心切分流程 HBase将整个切分过程包装成了一个事务,意图能够保证切分事务的原子性。...,即要么切分完全成功,要么切分完全未开始,在任何情况下也不能出现切分只完成一半的情况。...Region切分对其它模块的影响通过region切分流程的了解,我们知道整个region切分过程并没有涉及数据的移动,所以切分成本本身并不是很高,可以很快完成。

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Python实用技巧大任务切分

今天来说说,Python 中的任务切分。以爬虫为例,从一个存 url 的 txt 文件中,读取其内容,我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。...列表切分 在不考虑内存占用的情况下,我们对上面的大任务进行一个切分。比如我们将大任务切分成的小任务是每秒最多只访问5个URL。...生成器切分 # -*- coding: utf-8 -*- # @时间 : 2019-11-23 23:47 # @作者 : 陈祥安 # @文件名 : g.py # @公众号: Python学习开发...,这里我们每次切分出含有5个元素的生成器,因为生成器没有__len__方法所以,我们将其转为列表,然后判断列表是否为空,就可以知道迭代是否该结束了。...下面就和大家讨论,异步生成器切分的问题 异步生成器切分 首先先来看一个简单的异步生成器。

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