优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。...以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。...队列缓冲系统可以自动重试发送失败的数据，确保数据最终能够被成功处理。使用消息代理可以使用消息代理来实现队列缓冲系统。消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。...如果Elasticsearch无法及时处理数据，那么消息代理会将数据存储起来，等到Elasticsearch能够处理数据时再转发给Elasticsearch。...Elasticsearch数据存储可以帮助提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率，同时增强系统的稳定性和可靠性。
我们组内的数据存储还是按天来分表设计，例如“XXXX_20200612”。...在今年年初我们对几份数据的存储架构进行了改造，记录一下改造过程。 二、改造 1、数据A （1）旧架构 ?...这份数据是比较新接入的数据，所以从一开始的设计上就使用了比较新、完善的存储架构，例如已经是partition by day、使用SummingMergeTree引擎，所以对于不同粒度的数据直接多写来实现...那是不是可以直接从1min的数据聚合出1h、12h的数据呢？这样子也省去了再在ch中存储这2个维度的数据。其实还是考虑到数据量太大，直接聚合风险比较高，所以才采用了层层聚合的模式。...（2）新架构 之前的数据存储是直接存时间戳，现在把时间解析拆解，改成存储hour_in_12,hour,minute_in_5,minute这4个字段，并时间粒度由大到小按顺序创建索引。
zipmap优化hash 将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存，并且可以更方便的存取整个对象。省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的。...这个zipmap其实并不是hash table，但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销。...，否则采用 Dict 来存储(Dict实际是Hash Table的一种实现)，list采用ziplist数据结构存储数据，这样做一方面为了节省内存，另一方面这种结构式顺序存储的结构，能够更好利用cpu...set 当set集合中的元素为整数且元素个数小于配置set-max-intset-entries值时，使用intset数据结构存储，否则转化为Dict结构，Dict实际是Hash Table的一种实现，...同时必须对Redis这些数据结构有很好的理解。
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。...占用存储比 Protocal 要大。...因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。...数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗...善于使用存储过程，它使 sql 变得更加灵活和高效 (Sqlite 不支持存储过程) 其它通用优化 经常用的数据读取后缓存起来，以免多次重复读写造成“写入放大” 子线程读写数据 ObjectOutputStream
在某些场景下，我们的系统每个数据点的存储效率甚至可以低于一个字节，与最先进的专用时间序列数据库（TSDB）系统竞争。让我们来看看最近在时间序列数据存储效率方面的改进。...由于度量共享维度，因此在每个索引文档中包含尽可能多的度量可以更好地摊销维度和元数据的存储开销。相反，每个文档只存储一个度量以及其相关维度，会最大化维度和元数据的开销，从而膨胀存储。...使用生命周期管理ILM可以将旧的、不常访问的数据移动到更便宜的存储选项，并且ILM和数据流生命周期可以处理随着数据老化而删除度量数据。...下一步过去几年中，我们在度量存储占用方面取得了显著改进。我们打算将这些优化应用于度量以外的数据类型，特别是日志数据。...它还可以解锁保留原始数据和降采样数据，可能使用更慢/更便宜的存储层。
大多数dApp和游戏都需要将数据存储在区块链上，因此必须与存储进行交互。优化智能合约的gas成本是一项重要的工作。...这是一个简单的区块链游戏可能存储的数据： address owner; uint64 creationTime; uint256 dna; uint16 strength; uint16 race; uint16...使用数据 现在你已经有了数据存储，你可能需要在函数之间传递数据。除非你的应用程序像这里描述的那样简单，否则你将遇到16个局部变量的堆栈限制。因此，你需要将数据作为结构体传递到内存中。...总结 我们确实在1980年代早期编写了一个兔子洞编程-对数据进行编码，需要关注我们可以从代码中抽出的每一个小优化。...每一点细微的优化都会帮助你实现更有效的存储方法， 来为你和你的用户节省一些gas。 ---- 本翻译由 Cell Network[4] 赞助支持。
大量的增删改操作过后，数据文件中会留下大量间隙块，出于性能的考虑，这些间隙是不会被立刻回收的，optimize table 在 InnoDB 的存储引擎里是被映射成了 ALTER TABLE … FORCE...，其实就是强制以原来的定义重建表，导入数据，更新索引和释放空闲空间，从而一定程度上也优化了读写性能 目前来说此操作只对 innodb 和myisam有效，下面分享一下它的基本操作，详细内容可以参考 官方文档
每一层都可以独立扩展并针对灾难恢复进行了优化。 接入层：作为系统的主要用户接口，由无状态代理组成，处理用户请求并优化响应。...存储服务 ：对数据持久性至关重要，负责 Milvus 数据的持久化，分为元数据存储（meta store）、消息存储（log broker）和对象存储（object storage）三个部分。...03.如何评估和优化Milvus存储的性能 持续评估和改进存储性能至关重要。 Etcd：Milvus 的元数据存储 Etcd 是为分布式系统设计的分布式键值存储。...MinIO：Milvus 对象存储工具 MinIO 是一种高性能、Kubernetes 原生的对象存储解决方案，专门针对云原生任务进行了优化。...此外，本文还详细分析了 Milvus 的三个主要存储组件——元数据存储、对象存储和消息存储系统，并提供了评估和优化 Milvus 存储性能的最佳实践。
因此数据存储通常都是互联网应用的瓶颈，在高并发的情况下，最容易出现性能问题的就是数据存储。目前用来改善数据存储能力的主要手段：数据库的主从复制、数据库分片和NoSql数据库。...此外，不管主从数据复制还是主主数据复制，都无法提升数据的存储能力，也就是说，不管增加多少服务器，这些服务器存储的数据都是一样的，如果数据量太大的话，数据库无法存下这么多的数据，通过数据复制是无法解决问题的...数据库分片： 数据库主从复制无法解决数据库的存储问题，但是数据库分片技术可以解决，也就是说，将一张表的数据分成若干片，每一片都包含了数据表中一部分的行记录，然后每一片存储在不同的服务器上面，这样一张表就存储在多台服务器上面了...最简单的数据库分片存储可以采用硬编码的方式，在程序代码中直接指定一条数据库记录要存放到那个服务器上面，比如与说将用户分成两片，存储在两台服务器上面，那么就可以在程序代码中根据用户ID进行分配计算，ID为偶数的用户记录存储到服务器...编辑 小结： 架构是一门关于权衡的艺术，这一点在数据存储架构上表现的最明显了，由于数据存储的挑战性和复杂性，无论你选择何种技术方案，都会带来一些新的问题和挑战，数据存储架构没有一下子就能处理的解决方案，
pt-table-checksum 生成的结果来同步差异部分的，但是如若不使用 --execute 就不会执行，使用 --print 可以打印出差异的部分，我们就是通过有无差异的记录条目来确认一致性 从结果来看，是空的，说明主备数据是一致的...Note: 此时指定的host要是slave，也就是待检查的对象 ---- 停止复制 在待优化的slave上停止复制 mysql> show slave status\G mysql> stop slave...; 停止复制后，最好再使用一个文本记录一下当前的position，以避免窗口信息丢失后，又执行了reset slave命令产生不良后果 ---- 生成优化语句 mysql> select concat(
优化脚本 一般此过程会非常漫长，可以写一个脚本来后台运行，或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #!...opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控，IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后...，立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小，可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间，平均在10%左右，我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间，对于一个大库来说，能节省不少磁盘空间...，并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --
此工具要求用户 ptcheck 对所检查的库或表有读权限和对 ptcheck.checksum 有写权限 ，有在 ptcheck 库中创建表的权限
. ---- 执行优化 [root@opti-slave hunter]# time nohup mysql -u root -p &1 >> optim.log...nohup: redirecting stderr to stdout Enter password: 输入密码后，就开始了优化过程 可以另开一个终端进行监视 [root@opti-slave hunter...也可以使用 show processlist 在数据库里查看当前状态 mysql> show processlist; +----+------+-----------+------+---------
HBase存储优化策略 除了数据压缩，HBase还有其他一些存储优化策略，这些策略可以帮助我们进一步提高存储效率和读取性能。...存储优化策略的配置与实现 1 配置预分区 在创建表时，可以通过配置预分区来优化数据的存储和访问。...，优化数据的存储与读取性能。...本文的最后——》——》 随着数据规模的持续增长和业务需求的不断变化，HBase的存储优化策略也在不断演进。随着硬件性能的提升和新的压缩算法的引入，HBase的存储效率和性能将进一步提升。...同时，随着HBase社区的持续发展，新的优化策略和工具也将不断涌现，帮助用户更好地管理和优化他们的数据存储系统。
接上次，上次提到了SQL 优化的原理与理论，实际上SQL 优化的原理是离不开两个模型与数据存储的， 整体SQL 优化的核心也在于两个模型和数据存储。...简化的说明这两个模型 1 数据访问成本模型 2 数据访问算法 3 物理数据存储单元与逻辑数据存储单元 我们先看看数据访问成本模型，成本模型分为两类，（以下的解释来自于ORACLE 官网，基于这一方面的优势...3 数据存储结构 数据的存储结构对于数据提取的性能是有影响的，数据库存储的结构和组织结构，主要有以下几种，HEAP 堆表结构， PG采用的就是这样的数据存储方式，BTREE 数据存储结构，MYSQL...存储数据的方式，还有LSM TREE 的方式一些新型的数据库采用这样的方式进行数据的存储。...这些存储结构会影响数据的提取的方式和性能。同时在存储数据的页面中，保留多少预留的空间为多次数据的变化做充足的准备，降低页分割的情况出现也是提高数据库性能的注意点。
资源管理系统核心目的：对于大数据平台的资源管理，让一切人对机器的操作尽可能自动化，让一切人的决策基于数据，提供如下能力： 提升可见性：增加大数据平台的存储、计算资源的可见性； 小文件优化：HDFS小文件管理...，减少在存储和运算过程中资源浪费； 热度分析：存储文件的热度分析，存储格式优化、压缩；重要数据备份； 生命周期管理：数据生命周期管理，支持存储时效设置，避免数据僵化； 计算任务诊断：基于计算任务解析，自动给出任务的优化建议...：根据资源的使用情况分析，可分别对存储、计算资源进行优化，如根据数据的热度，对存储文件进行压缩或删除；停止Yarn的孤子任务，减少计算成本；分析任务的运行情况，自动给出对应的优化建议； TBDS资源管理核心功能包括三部分...，例如：小文件合并，文件生命周期管理； 优化技术 大数据平台存储优化，主要基于HDFS实现，HDFS整体架构如下所示，属于主从(master-slave)架构，一个HDFS集群一般包括： NameNode...本文主要概述了资源管理组件的背景及系统核心能力；针对存储资源，介绍了HDFS四个优化技术点：分层存储、纠删码、NameNode Federation和小文件合并；最后，介绍了小文件合并的相关的实现细节，
接着上一章我们讲的hive的连接策略，现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式，有我们常见的文本，JSON，XML，这里我们主要讲一下ORCFile。...• 灵活的数据模型 – 支持所有的hive类型，包括maps. ?...从图中可以看出，orc格式的文件存储大小仅为文本的30%左右，比gz格式的都小，采用zlib压缩的话，更小，仅有22%左右。...使用orc格式存储的方式很简单，在建表的时候STORED AS orc即可 CREATE TABLE sale ( id int, timestamp timestamp...（3）对经常使用的数据，增加备份因子，激活Short-Circuit Read，采用Tez。 ? 当某个表很大的时候，我们往往要对其进行分区，比如按照时间来分区。
那我们在文件的头部，设计了1KB大小的数据空间，来存储数据表。如下： ?...注:上面的优化结果是采用[压缩存储数值]/[原始存储数值]， (+)表示提升，(-)表示下降。...总结 本文从可FileStore层面，对Ceph做了压缩存储的优化，从测试效果来看，还是非常理想的，几乎提升了1倍多的性能。...但是在实际应用中会受数据可压缩性的影响，启用压缩存储，对一些日志行的数据存储，是非常理想的选择。...此工作只是一个优化的开始，其实后续还有很多的优化空间，比如，对数据进行动态选择压缩，或者在压缩的路径上进行优化，可以避免每个osd都重复压缩。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。...这个更新的数据库被称为主存储，用来查询的数据库被称为查询存储。...3.1 如何触发 常见的查询分离触发方式有三种： 在向主存储更新数据后马上向查询存储更新同样的数据，并在查询存储数据更新完成后向用户返回结果。...而且这种方式还会减缓写操作的响应时间，因为我们要等待查询存储的数据跟新完成后才能返回响应结果。 在向主存储更新数据后异步更新查询存储，不等待查询存储数据更新完成，就向用户返回结果。...四、总结 这一篇文章主要讲了查询分离的知识以及如何设计数据存储架构，下一篇我将优化本篇案例的解决方案。
熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。...随着业务的发展，热数据会降冷，冷数据也有回热的可能性，虽然目前对象存储COS 持针对对象配置指定的规则，实现数据的冷热转换，但是通过生命周期沉降数据是单向的，只允许从标准存储 > 低频存储> 归档存储...较之标准存储配置命周期的方式，智能分层存储为数据提供冷热分层机制，主要用于数据在访问频度变高时自动转换为热数据，访问频度降低时自动切换回冷数据，从降低用户数据的存储成本，智能分层存储适用于访问模式不固定或者无法预估访问模式的数据...智能分层存储优势 无需关注数据访问模式，智能转换存储层 只需为数据指定对象存储类型，即可应用智能分层存储特性。...数据自动沉降，存储成本更优 通过监测数据访问频率，自动化管理数据访问层，智能分层存储类型还参与对象存储生命周期流程，用户可以按需将智能分层存储沉降到归档存储中，进一步降低数据在云端的存储成本。
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