數(shù)據(jù)量統(tǒng)計(jì)SEARCH AGGREGATION
回答:個(gè)人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?，開發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會(huì)直線上升，而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個(gè)角度出發(fā)：表分區(qū)：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù)，用戶需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個(gè)物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級別的時(shí)候，任何對表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成，避免過長時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫連接，讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫連接池，提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖，將會(huì)帶來連接瞬間被打滿、數(shù)據(jù)庫資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問題的發(fā)生才是最重要的，絕不能等問題發(fā)生之后再去解決...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后臺開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表?？梢园磿r(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
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回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...
silenceboy
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在日常文章數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的過程中,純手動(dòng)方式已經(jīng)難以應(yīng)付,于是乎,逐步開始了程序介入方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì). 在上一節(jié)中,探索利用 csv 文件格式進(jìn)行文章數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),本來以為能夠應(yīng)付一陣子,沒想到僅僅一天我就放棄了. 原因還不是因?yàn)?..
...用。 增加新字段 為了記錄文章的瀏覽量，需要在文章的數(shù)據(jù)庫表中新增一個(gè)用于存儲閱讀量的字段。因此給博客文章的模型新增一個(gè) views 字段： blog/models.py class Post(models.Model): # ... 其它已有字段 # 新增 views 字段記錄閱...
...堅(jiān)持創(chuàng)作了. 所以筆者每天晚上都會(huì)統(tǒng)計(jì)一下各個(gè)平臺的數(shù)據(jù),看一下有哪些收獲,只有看得見的數(shù)據(jù)才能給我安全感和自信心. 下面簡單展示一下每日數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)效果: 每日數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 這里列出的平臺默認(rèn)是沒有提供數(shù)據(jù)分析功能,而...
...的 MySQL 集群遇到了很多瓶頸，比如單機(jī) MySQL 實(shí)例支撐的數(shù)據(jù)量有限，只能通過不停刪除較舊的數(shù)據(jù)來維持?jǐn)?shù)據(jù)庫的運(yùn)轉(zhuǎn)。同時(shí)單表的數(shù)據(jù)行數(shù)不斷增大導(dǎo)致查詢速度變慢。急需一種可擴(kuò)展、高可用同時(shí)又兼容 MySQL 訪問方式的數(shù)...
...文件夾中的python。在Pycharm中新建一個(gè)data文件夾用來存放數(shù)據(jù)文件。 2.打開Python Console。 3.首先在用python讀取數(shù)據(jù)，需要先輸入import pandas as pd引入pandas包，再輸入df=pd.read_csv(./data/CityData.csv)讀取數(shù)據(jù)，最后輸入df顯示數(shù)據(jù)。 4....
...員更關(guān)心的是各個(gè)推廣渠道實(shí)際帶來的安裝量、注冊量等數(shù)據(jù)，畢竟這對渠道引流的分析價(jià)值更大。iOS的渠道通常是指那些在其它 App 或者網(wǎng)頁內(nèi)部，提供到達(dá) App Store 的鏈接的頁面。因此，在 iOS 中追蹤發(fā)行渠道，主要是追...
...個(gè)算法在文章《互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的社會(huì)語言學(xué)：基于SNS的文本數(shù)據(jù)挖掘》 里有詳細(xì)的闡述。 凝固度就是一個(gè)字組合片段里面字與字之間的緊密程度。比如琉璃、榴蓮這樣的詞的凝固度就非常高，而華為、組合這樣...
...t分布）非對稱型（卡方分布、F分布） 二、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 數(shù)據(jù)預(yù)處理2 樣本容量檢驗(yàn)3 假設(shè)檢驗(yàn)3.1 提出零假設(shè)和備擇假設(shè)3.2 確定檢驗(yàn)方向3.3 選定統(tǒng)計(jì)方法3.3.1 方法一：公式計(jì)算3.3.2 方法二：Python函數(shù)計(jì)算3.3.3 方法三：蒙特卡洛法...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
leiyi
