Advertisement

_tidb不足之处_——千亿级数据存储方案剖析

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文深入探讨TiDB在处理千亿级别数据时所面临的挑战与局限性，并提供优化建议和解决方案。 TiDB 的缺点包括： 1. 该项目相对较新，相关资料较少。 2. 不支持存储过程、视图、函数、触发器等功能。 使用场景限制如下： 1. 对于单机 MySQL 能够满足需求的场合，通常不需要采用 TiDB。 2. 数据量少于5000万条记录的情况下一般也无需使用 TiDB，因为它是为大规模数据处理而设计的解决方案。 3. 如果应用的数据规模较小（千万级别行以下），并且没有高可用性、强一致性或者跨多个数据中心的需求，则不建议采用 TiDB。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • _tidb不足之处_——千亿级数据存储方案剖析
    优质
    本文深入探讨TiDB在处理千亿级别数据时所面临的挑战与局限性，并提供优化建议和解决方案。 TiDB 的缺点包括： 1. 该项目相对较新，相关资料较少。 2. 不支持存储过程、视图、函数、触发器等功能。 使用场景限制如下： 1. 对于单机 MySQL 能够满足需求的场合，通常不需要采用 TiDB。 2. 数据量少于5000万条记录的情况下一般也无需使用 TiDB，因为它是为大规模数据处理而设计的解决方案。 3. 如果应用的数据规模较小（千万级别行以下），并且没有高可用性、强一致性或者跨多个数据中心的需求，则不建议采用 TiDB。
  • MySQL千万级数据处理方案
    优质
    本方案针对大规模MySQL数据库提供优化策略与实践技巧，涵盖性能调优、查询加速及备份恢复等关键环节，助力实现高效的数据管理和应用支持。 方案概述如下： 方案一：优化现有MySQL数据库。 优点：不影响当前业务运行，无需改动源程序代码，成本最低。 缺点：存在性能瓶颈，在数据量达到亿级后效果有限。 方案二：升级至兼容MySQL的新型数据库系统。 优点：同样不会干扰当前业务流程，且几乎不需要任何额外操作就能提升数据库性能。 缺点：需要支付更高的费用。 方案三：采用大数据解决方案，更换为NewSQL或NoSQL类型的数据存储技术。 优点：具备更强的扩展能力，并能以较低的成本解决大规模数据处理问题而无容量限制。 缺点：必须对源程序代码进行相应修改。 以上三种策略可以按顺序实施。当数据量在亿级别以下时无需采用NoSQL，因为这种转变会带来较高的开发成本。我已经尝试了这三类方案并成功落地执行，过程中多次感慨之前几位开发者离开的决定，希望未来能够更好地应对这些挑战。
  • 存储/缓存技术中SDRAM存储器的剖析——三星和SK海力士的独特之处
    优质
    本文深入探讨了SDRAM存储器的工作原理及其在现代计算系统中的重要性，并着重分析了三星与SK海力士这两家公司在该领域的独特技术和市场优势。 根据拆解分析机构Techinsights最近对市面上先进DRAM存储器单元（cell）技术的详细比较发现，尽管有预测指出在30纳米制程下DRAM存储器单元将面临微缩极限，但各大制造商仍将持续推进至2x纳米甚至1x纳米节点。Techinsights近期分析了三星、SK海力士、美光/南亚与尔必达已量产的3x纳米SDRAM存储器单元阵列结构的制程技术及元件架构，并推断该技术仍有进一步微缩的空间，而共同解决方案是结合埋入式字线（buried wordlines, b-WL）和鳍状存取晶体管。
  • 存储技术原理剖析
    优质
    《存储技术原理剖析》一书深入探讨了现代数据存储系统的内部运作机制，涵盖了从硬盘驱动器到固态存储的技术细节，并分析了不同的存储架构和优化策略。适合IT专业人士和技术爱好者阅读。 深入了解计算机内部运作原理以及存储技术和分析理论。
  • 数据收集和存储方案
    优质
    本项目专注于设计高效的数据收集与存储解决方案，旨在优化信息管理流程，确保数据安全性和可访问性，支持大数据分析需求。 数据采集与存储解决方案针对需要在偏远或恶劣环境下进行实时数据监测的场景而设计，常用于科学研究、环境监测及工业自动化等领域。本段落档将探讨如何利用ARM处理器平台上的ucOSII实现此类系统。 1.2 功能描述： 该系统的目的是高效且稳定地采集和安全存储数据。其主要功能包括： - 实时性：不间断地收集环境参数（如温度、湿度、气压等），并实时处理及保存。 - 自动化：无需人工干预，自动进行记录与储存。 - 可靠性：即使在恶劣环境下也能保持稳定运行，并确保数据的完整性。 - 扩展性：支持多种传感器接入，适应不同应用场景。 1.2.2 性能指标： 包括但不限于以下方面： - 数据采集频率可调（从几赫兹到几百赫兹）以满足具体需求； - 利用SD卡作为存储介质提供大容量空间； - 低功耗设计延长电池寿命； - 具备良好抗电磁干扰能力。 1.3 可行性分析： 采用ucOSII嵌入式操作系统，因其轻量级及实时性强的特点，在资源有限的ARM平台上运行表现优异。 应用的技术包括： - ARM处理器：提供强大的计算能力和低功耗特性。 - UCOSII：作为实时操作系统，负责任务调度和中断管理以确保数据采集的及时性。 - ADC（模数转换器）：用于将传感器信号转化为数字信号； - SD卡接口实现大量数据存储；以及 - 通信模块可能包括无线技术如GPRS、LoRa或WiFi等。 1.4 总体设计： 硬件部分主要包括ARM微控制器、ADC模块、SD卡接口、电源管理和通信模块。其中，微控制器作为系统的核心负责协调所有组件运行；而ADC用于将模拟信号转换为数字形式；SD卡接口则用于数据存储；电源管理确保系统的持久运行能力；最后，通过通信模块提供远程访问和传输的可能。 软件部分主要由ucOSII内核、设备驱动程序（使微控制器能够控制硬件）、定时执行的数据采集任务以保存收集到的信息以及优化数据储存效率的程序构成。此外还有实现远程数据交换功能的协议栈等组件。 1.5 测试结果： 测试证明了系统的完备性及其在各种条件下的性能指标达标和稳定性，例如成功地实现了无丢失或错误的数据存储与获取。 1.6 总结 该方案通过结合ucOSII实时操作系统特性，在ARM平台上的数据采集及储存解决方案得以实现。这使得系统能够在恶劣环境下稳定运行并满足野外实时数据收集的需求。 此外，附录部分通常包含详细的设计图纸、源代码片段以及测试报告等资料供进一步研究和参考。 综上所述，在ARM平台上实施的数据采集与存储不仅是一项技术挑战，更是一个涉及硬件选择、软件设计及系统集成的综合工程。此类系统的应用对于提高环境监测效率和准确性具有重要意义。
  • SQL Server中千万级数据的分页查询存储过程
    优质
    本篇文章详细介绍了在SQL Server环境下处理千万级别大数据集时，如何高效编写用于分页查询的存储过程，涵盖性能优化技巧及实例代码。 千万级数据分页查询存储过程SQLServer有实例。
  • 千万级至亿万级数据的MySQL与Oracle关系型数据库迁移
    优质
    本课程深入探讨了将千万级至亿万级规模的数据从MySQL迁移到Oracle过程中所涉及的技术细节、优化策略及实践案例。适合需要进行大规模数据库迁移的专业人士学习参考。 我们计划开发一个程序来快速迁移数据库，并提出以下要求：1. 使用者可以选择要迁移的源数据库类型（例如Oracle、SQL Server或CSV），并将数据迁移到MySQL中；2. 在进行数据库迁移时，用户可以指定只迁移特定字段的数据；3. 程序应支持多任务处理功能，根据预设的任务权重来执行不同的操作。假设任务权重分别为1, 1, 2, 3和4，则系统会优先同时完成所有权重为1的任务，在此基础上依次进行更高权值的任务的运行；4. 在整个迁移过程中保证数据完整性，并设计相应的错误恢复机制以应对可能出现的问题。
  • 高性能、高扩展千亿级实时数据仓库全解（通用企业级方案）视频教程
    优质
    本视频教程深入解析构建和优化适用于通用企业的高性能、高扩展千亿级实时数据仓库的最佳实践和技术方案。 本课程提供高性能高扩展的千亿级实时数据仓库实现方案（通用企业级解决方案），包含178讲内容，并附带源码和课件下载。该课程汇集讲师多年在大数据企业的实际项目经验，由在职架构师亲自授课，全程通过实操代码带领学员体验真实的大数据开发过程并现场调试代码。完成本课程学习并通过老师的答疑指导后，你完全可以将所学案例直接应用于企业环境中。
  • 数据挖掘案例剖析
    优质
    《数据挖掘案例剖析》是一本深入解析实际数据挖掘问题和解决方案的专业书籍，通过具体实例阐述了数据挖掘技术的应用与实践。 本段落通过三个案例全面系统地阐述了大数据挖掘的整个过程，并包含了Jupyter Notebook中的Python代码、数据集以及一些简单的解释说明。
  • 千万级别数据库的高效查询方案
    优质
    本文探讨了针对千万级大数据量设计的高效能数据库查询方案，旨在提升数据检索速度与系统性能。 有五张表，它们的结构完全相同，但使用范围不同。如果将数据存入一张表中，在面对千万级的数据量时，无论是查询还是扩展都会遇到很大的问题（主要是速度跟不上）。为了缓解这个问题，可以将数据分散到五个不同的表里处理，这样每个表的信息量理想情况下会减少至原来的五分之一，从而使得访问速度提高3~5倍。然而这样一来又会产生新的问题：如果用户请求显示这五张表的并集内容，应该如何解决呢？