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Wie kann man zeitgesteuerte Datenkriechen effizient behandeln: Die beste Strategie zur Deduplizierung und Datenfüllung?
Wie kann man zeitgesteuerte Datenkriechen effizient behandeln: Die beste Strategie zur Deduplizierung und Datenfüllung?
Times Data -Grippe: Lösen Sie geschickt die Probleme der Deduplizierung und Datenfüllung
In diesem Artikel wird erläutert, wie das zeitgesteuerte Datenkriechen effizient verarbeitet werden kann, insbesondere wie die Datenintegrität sichergestellt werden kann, dh in jeder zweistündigen Crawling-Aufgabe standen Daten zu jedem Zeitpunkt und wiederholten Daten, die effektiv verarbeitet werden.
Angenommen, der Crawler kriecht die Daten alle zwei Stunden, zum Beispiel beginnt um 1 Uhr zu kriechen. Wenn die Daten bei 1:03 erhalten werden, wird sie in die Daten von 1 Punkt eingeteilt, was für die nachfolgende Diagrammproduktion geeignet ist. Der Schlüssel besteht darin, mit doppelten Daten und Perioden unkraber Daten umzugehen.
Erstens wird für jede Kriechaufgabe eine eindeutige Klassifizierungs-ID generiert, z. B. der Zeitstempel "2023-02-21 01:00:00", der den entsprechenden Zeitraum der Aufgabe darstellt. Dies erleichtert die Unterscheidung zwischen Daten in verschiedenen Zeiträumen. Natürlich können Sie auch in Betracht ziehen, die Optimierungseffizienz der Datenbanktabelle zu verwenden. Das Beispiel für Aufgabenaufzeichnungen lautet wie folgt:
<code>分类ID: 2023-02-21 01:00:00任务: https://segmentfault.com/q/1010000043447558</code>
<code>分类ID: 2023-02-21 01:00:00任务: https://segmentfault.com/</code>
Für doppelte Daten können die Schlüsselbeschränkungen für Datenbank-Einsendungen verwendet werden, um doppelte Einfügungen zu vermeiden. Eine andere Methode besteht darin, die ursprünglichen Antwortdaten (Antwort) direkt zu speichern und nachfolgende Änderungen nur die Felder des entsprechenden Datensatzes zu aktualisieren, um redundante Datensätze zu vermeiden.
Für fehlende Daten können neue Aufgaben unter Verwendung historischer Daten generiert und ihre Klassifizierungs -ID geändert werden, während die ursprünglichen Antwortdaten beibehalten werden. Auf diese Weise kann auch wenn bestimmte Zeitpunkte nicht erfolgreich gekrabbelt werden, sicher, dass zu jedem Zeitpunkt Daten vorhanden sind.
In Bezug auf die Datenbankauswahl können häufig verwendete relationale Datenbanken (wie MySQL) die Anforderungen entsprechen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man zeitgesteuerte Datenkriechen effizient behandeln: Die beste Strategie zur Deduplizierung und Datenfüllung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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