Rumah pangkalan data tutorial mysql 一个基于MySQL的Key-List存储方案_MySQL

一个基于MySQL的Key-List存储方案_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:26 PM
Model

bitsCN.com

目标:

Key-List模型、千亿万亿级别、分布式、可扩展、确保一定的性能、高可用

 

基本思想:

1、 同一个key对应的list尽量集中化

2、 通过表升级、表分裂限制表的大小

3、 参考HBase的方案管理表

 

表升级、分裂方案:

以典型数据(联合主键)为例,假设每条记录40字节

确保每个表最大条数1千万(每个数据文件不要超过400M,或者可以限制最大条数1百万,最多40M),设置mysql每张表一个表空间

通过两个条件来限制:uid个数、uid中最多的mid个数 相乘小于1kw

 

四个级别的表:

1级:十万用户 100条记录,如果用户数超过十万则分裂为两个或多个1级表;如果有用户记录数大于100则移动到最小的2级表中。(分裂或升级均凌晨闲时执行,升级优先)

2级:一万用户 1000条记录,同上

3级:一千用户 10000条记录,同上

4级:一百用户以下 100000条记录以上

 

结构图和各部分的功能

/

 

master职责(有备份、保证一主):

1、维护key(即uid)所在的库、表分布,在内存中构建hash索引

2、协调数据容量负载均衡,写表尽量分散在各zone中

3、感知节点,如果有节点增删,做相应的操作

 

zone职责:

负责监控表,实施表的分裂,分裂在本zone完成,期间需要和mater进行通信,完成之后其他zone进行备份

 

分裂操作(太复杂,没想太清楚):

分裂点界定:对uid按照mid从多到少排序,当相加个数大于总个数一半时为拆分点

拆分时选择某一个从表,通知master对此表加读锁并记录同步日志点p,拆分过程不能分配读写操作,拆分完毕后将日志点p后的数据同步至两个新表,同步完毕通知master将写全部映射到新表,其他的备份通过主从方式自动更新为两个表,或者使用缓冲表or缓冲队列来实现

分裂之后的数据副本:由master决定放在比较空闲的zone中

 

升级操作:

由master协调,具体升级在各zone内部进行,不涉及表数量的修改,相对分裂简单许多,但是涉及key的分布修改

 

读写操作:

先从master中获取对应表位置

读数据:就近读,优先读取本机房的主表所在节点,不成功则取其他

写数据:只写主表,可能不是最近的机房,有单点问题,如果挂掉,通知master更换主,此过程过长则通过缓冲队列解决

 

加入新机器:

计算各节点的表个数,数据最大的M个节点各分一部分表给新加机器,完毕后通知master

 

某一机器挂掉:

找到表最小的几个机器,对挂掉节点的表数据按照一定规则复制过去

或者等待DBA处理,不需要立即处理

通知master

 

难点(不过解决起来有参照,例如HBase):

自动化的表分裂、升级过程复杂

表管理复杂

如何保证读写服务正常、数据一致性

 

bitsCN.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo May 07, 2024 pm 04:13 PM

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Kerja baharu pada ramalan siri masa + model besar NLP: secara automatik menjana gesaan tersirat untuk ramalan siri masa Kerja baharu pada ramalan siri masa + model besar NLP: secara automatik menjana gesaan tersirat untuk ramalan siri masa Mar 18, 2024 am 09:20 AM

Hari ini saya ingin berkongsi kerja penyelidikan terbaru dari University of Connecticut yang mencadangkan kaedah untuk menyelaraskan data siri masa dengan model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang besar pada ruang terpendam untuk meningkatkan prestasi peramalan siri masa. Kunci kepada kaedah ini ialah menggunakan petunjuk spatial terpendam (prompt) untuk meningkatkan ketepatan ramalan siri masa. Tajuk kertas: S2IP-LLM: SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSeriesForecasting Alamat muat turun: https://arxiv.org/pdf/2403.05798v1.pdf 1. Model latar belakang masalah besar

Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! May 06, 2024 pm 04:13 PM

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye Apr 26, 2024 am 11:37 AM

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

See all articles