缓存设计可谓老生常谈了,早些时候都是采用memcache,现在大家更多倾向使用redis,除了知晓常用的数据存储类型,结合业务场景有针对性选择,好像其他也没有什么大的难点。 工程中引入Redis Client二方包,初始化一个Bean实例RedisTemplate ,一切搞定,so easy ...
作者:铂赛东 链接:https: www.jianshu.com p ee ae b 前段时间,在网上看到一道面试题: 如何用redis存储统计 亿用户一年的登陆情况,并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量。 觉得很有意思,就仔细想了下 。并做了一系列实验,自己模拟了下 。还是有点收获的,现整理下来。和大家一起分享。 Redis是一个内存数据库,采用单线程和事件驱动的机制来处理网络请求。实际生产的 ...
2021-01-13 08:44 0 544 推荐指数:
缓存设计可谓老生常谈了,早些时候都是采用memcache,现在大家更多倾向使用redis,除了知晓常用的数据存储类型,结合业务场景有针对性选择,好像其他也没有什么大的难点。 工程中引入Redis Client二方包,初始化一个Bean实例RedisTemplate ,一切搞定,so easy ...
前言 知乎,在古典中文中意为“你知道吗?”,它是中国的 Quora,一个问答网站,其中各种问题由用户社区创建,回答,编辑和组织。 作为中国最大的知识共享平台,我们目前拥有 2.2 亿注册用户,3000 万个问题,网站答案超过 1.3 亿。 随着用户群的增长,我们的应用程序的数据大小无法实现 ...
前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题 ...
线上运作(3 years+),数据累积很大。在项目的数据库中,大概上亿条数据的表有5个以上,千万级数据的 ...
上亿数据怎么玩深度分页?兼容MySQL + ES + MongoDB 面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是 ...
目前的业务里面,有一个日志表,数据量达到了亿级别,现在需要进行优化,首先要做的事情就才用加索引的方式,并不是所有的数据库的字段都需要加索引,而是常用的搜索字段添加索引,但是要注意,如果数据量过大,索引依然会失效,此时可以考虑加上force idenx强制走索引的方式来解决不走索引的问题 ...
阅读目录 一、MySQL 二、MongoDB 三、ElasticSearch 四、MySQL 五、ES 六、MongoDB 阅读目录 上亿数据怎么玩深度分页?兼容MySQL + ES ...
数据优化,本质就是时间换空间或者空间换时间 时间换空间就是软件层面的优化,其本质就是分开查询,1个亿的数据优化,可以按照日期来分数据, 假如说这是10天的数据量有1个亿,那么按照天来分成10个文件夹,每个文件夹的名称就是日期,这样,先查到要找的数据是哪一天的,就能减少9千万的数据 ...