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,负载均衡。 其中分库分表是很重要的一点。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。 数据划分可有多种方式,找到一个主键后,可以按号段分,也可以Hash取模分,也可以选...
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。 它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读/写访问,是Hadoop文件系统的一部分。我们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据...
1)协议数据分片存储的数据片段为 2-4h 的数据,每个Peon 节点消费回来的数据会存储在一个独立分片。 2)假设异常检测获取 7 * 24h 的数据,协议一共有 3 个 Peon 节点负责消费,数据分片量级为 12*3*7 = 252,意味着将会产生 252次 数据分片 I/O。 3)在时间跨度较大时、MiddleManager、Historical处理查询容易...
说的通俗易懂点，就是我们通过把用户的后六位数据冗余到订单号里。这样的话，我们就可以按照用户 ID 后六位进行分库分表，并且将分片键定义为用户 ID 和订单号，只要查询中携带这两个字段，我们就取用户 ID 后六位进行查找分片表的位置。这样我们就可以很好支持分库分表需求了，同时能满足用户和订单号两种查询...
1)维度枚举查询:用于查询某一段时间内,一个或多个维度的排列组合以及其对应的指标值。它反映的是各维度分布“总量”的概念,可以“聚合”,也可以“展开”,或者固定维度对其它维度进行“下钻”。数据可以直接生成柱状图、饼图等。2)时间序列查询:用于查询某些维度条件在某个时间范围的指标值序列。可以展示为一个时序...
本文由微信技术团队仇弈彬分享,原题“微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms?”,本文进行了内容修订和排版优化。 1、引言 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
海量数据频繁插入和查询解决方案 一、关系型数据库(RDBMS) 使用像MySQL、PostgreSQL或者Oracle这样的关系型数据库。它们具有成熟的事务处理、ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)特性和SQL查询语言。但是,在面对海量数据时,可能会遇到性能瓶颈。 二、NoSQL数据库...
本文由微信技术团队仇弈彬分享,原题“微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms?”,本文进行了内容修订和排版优化。 1、引言 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
1.如何高效查询海量数据？在探索海量数据查询的方法时，我们首先需要准备数据。那么，如果手头没有一千万的数据量，是否意味着我们就无法进行高效查询呢？其实，数据并非一定要从外部获取，我们也可以自己生成。当然，手动生成一千万的数据确实是一项繁琐且耗时的任务。但幸运的是，我们可以借助数据库脚本的力量来加速这一...
项目方案:海量数据Hive快速查询 1. 项目背景 在大数据领域,处理海量数据是一个常见的需求。Hive作为一种分布式数据仓库,广泛应用于大规模数据存储和查询场景中。然而,当数据量增长到海量级别时,Hive查询的性能往往会受到影响,导致查询变得缓慢。本项目方案旨在解决海量数据Hive快速查询的问题。