mysql数据量大怎么处理 数据量大导致索引失效应该怎么办?
数据量大导致索引失效应该怎么办?
优化查询,尽量避免全表扫描,避免索引失效。
判断wh
物联网时代的数据库如何选型?
在物联网时代,大量的数据产生于不同的设备传感器,因此单个数据库系统可以 我不能存储这么大量的数据。在选择数据库时,我们一定要选择具有分布式存储能力的数据库。
在物联网时代,数据之间还有一个很重要的特征,就是数据之间的关联性。互连的互联网设备传感器产生不同的数据。由于不同的传感器相互连接,共同工作,收集数据,如何在数据库中存储大量相互关联的数据?这里我推荐使用图形数据库进行存储。
与其他数据库相比,图数据库最大的优点是查询数据之间的相关性会更快,耗时更少。例如,在社交网络中,我们想要找出在用户A的粉丝中,粉丝关注用户b。如果使用传统的关系数据库来存储用户 顾虑,在上面的数据统计中,计算结果需要两层Join,但是关系数据库的Join操作会很慢。如果你使用一个图形数据库来存储数据,图中的点是用户,边是用户 担忧。当你查询A的粉丝,粉丝也关注B的用户时,只需要遍历两级关注就能快速得到结果。
图形数据库也属于NoSql数据库的一种。常用的图形数据库有JanusGraph、Secondary、Cayley和d graph。不同的图形数据库有不同的底层实现。
JanusGraph是一个分布式图形数据库,用Java语言开发。Hadoop生态存储系统可以作为数据源构建大数据图。是TiTan graph数据库的开源版本,支持事务性ACID。
Secondary是单机图形数据库,优点是可以快速安装使用,很容易出新。学生入门。如果你的数据量普遍较小,我推荐使用Secondary。可以直接使用二次相关的API来构建数据模型图,然后使用二次Cypher查询语言来分析数据。Cypher是一种类似SQL的语言。
Cayley和Dgraph都是用Go语言实现的图形数据库,Go语言最大的特点就是编译速度快,开发方便。Cayley和Dgraph都支持分布式存储,但都不支持SQL语言查询数据,Dgraph不支持事务,Cayley支持事务。但在开源社区中,Dgraph比Cayley更活跃,建议先用Dgraph作为物联网的存储数据库。
总的来说,在物联网时代,一定要学会使用图数据库,在分析大量数据之间的相关性时,图数据库可以派上用场。图形数据库最大的优势是分析不同数据之间的相关性。
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