時限データクローリングを効率的に処理する方法：重複排除とデータ充填のための最良の戦略？

タイムリーなデータグラブ：重複排除とデータ充填の問題を巧みに解決する

この記事では、タイミングのデータクロールを効率的に処理する方法、特にデータの整合性を確保する方法、つまり2時間のクロールタスクごとに、データがあらゆる時点で利用可能であり、繰り返しデータが効果的に処理される方法について説明します。

たとえば、2時間ごとにクローラーがデータをcrawっていると仮定します。たとえば、1時にrawい回り始めます。データが1:03に取得された場合、1ポイントのデータに分類されます。これは、後続のチャート生産に便利です。重要なのは、複製されたデータと未クリックのデータの期間を扱うことです。

最初に、タスクの対応する期間を表すタイムスタンプ「2023-02-21 01:00:00」など、クロールするタスクごとに一意の分類IDが生成されます。これにより、異なる期間のデータ間の区別が容易になります。もちろん、データベーステーブルの最適化効率の使用を検討することもできます。タスクレコードの例は次のとおりです。

<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>

複製データの場合、データベースユニークなキー制約を使用して、挿入を複製しないようにすることができます。別の方法は、元の応答データ（応答）を直接保存することです。その後の変更は、対応するレコードのフィールドのみを更新して、冗長レコードを避けることです。

欠落しているデータの場合、履歴データを使用して新しいタスクを生成し、元の応答データを保持しながら分類IDを変更できます。このようにして、特定の時点が正常にクロールされていなくても、各時点でデータがあることを保証できます。

最後に、データベースの選択に関しては、一般的に使用されるリレーショナルデータベース（MySQLなど）がニーズを満たすことができます。

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