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亿级大表冷热分级的工程实践
2、冷热分级存储 2.1 消费链路分析 如上文所说，旁路系统一般不直接和业务系统耦合，而是通过mq来进行解耦合。 3.提高数据管理效率：通过将冷热数据分开管理，可以更好地控制数据的生命周期，如定期清理冷数据等，从而提高数据的管理效率。 解决了热表读写慢的问题 3.1.2 性能提升 从观测效果来看，因为大表导致超时的接口（nginx监控>45s），在做了冷数据迁移后，响应时间降低到了1.76s，因此大表冷热数据分级的效果还是很明显的。 迁移前 迁移后 4、总结与展望 冷热数据分级是一种有效的解决单表大数据存储和查询问题的方案，可以优化存储资源分配和提高查询效率，在实施过程中需要考虑以下几点： 评估冷热表数据分界线（数据访问频率、重要程度和存储成本等方面 ） 制定冷热分表方案，并进行持续的监控和SQL优化 在可预测的未来，我们还有几个地方可以做的更好： 多级存储策略：未来可能会采用更复杂的分级策略，例如基于数据的访问频率、重要性或时效性进行多级划分，并采用不同的存储策略和介质
6.7K1226编辑于 2024-02-06 - 来自专栏杨平安的专栏
微信 PaxosStore:海量数据冷热分级架构
给大家列了一个海量存储架构的演进，大家可以看到这儿分别是支持单机十亿键值、支持冷热数据分离、支持分布式缓存、支持Paxos协议。 因为我们当时按照某核心业务数据量的增长速度，进行了一个预估， 大约等到2015年底的时候，该业务的数据量就会增加到3P，这大约就需要数千台SSD机型的机器来支撑。 它包括五个过程，1、2、3、4、5。 整个过程对服务而言，因为是两阶段提交，都是无损的，对客户端也是透明的。 转眼就来到了第四年。 具有冷热分明的业务特征，一天内数据的更新占了总更新的92%，一个月内的数据的更新占了95%。这就意味着数据冷却很快。这就给我们提供了一个思路：按照时间点来切换存储。 附件： 海量数据冷热分级架构.pptx
5.7K120发布于 2018-01-15 - 来自专栏OpenIM
微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践
在这种情况下，基于时间序的海量数据的冷热分级架构便应运而生。 通过如上工作的努力，环环相扣，我们的基于时间序的海量数据的冷热分层架构成功的应对了 PB 级数据、千亿级访问以及万亿级键值带来的挑战。 系统设计 数据模型 本文提及的海量数据的冷热分级架构是专门服务于基于时间序的数据，它们主要特征为： a). 数据键值带有时间戳信息 ; b). 单用户数据随着时间在不断的生成。 3、数据安全性要求高，这类数据通常是用户感知敏感数据，一旦丢失，转化成的用户投诉率高。 系统架构 系统由三个层次组成，如图所求，分别是内存层、存储层（热数据存储层）以及机械磁盘层（冷数据存储层）。 官方论坛：https://forum.rentsoft.cn/ 更多技术文章： 开源OpenIM：高性能、可伸缩、易扩展的即时通讯架构 https://forum.rentsoft.cn/thread/3
1K20发布于 2021-09-09 - 来自专栏IT技术精选文摘
微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践
在这种情况下，基于时间序的海量数据的冷热分级架构便应运而生。 该架构正是为了应对后台日益膨胀的这类数据，本着充分利用机器资源，发挥各种硬件介质特长的原则，结合数据的冷热分明、读多写少的访问特征而开发和设计出来的。 同时具有冷热分明、读多写少 (读写比例甚至可达 100：1) 的访问特征，比如节日期间倍增的访问通常是对节日期间生成的新增数据的访问。下图展示了该集群访问在各时间段的一个占比情况； ? 3. 3请求合并 既然单机的逻辑操作性能已经得到了极大的提升，那么前后端的网络交互阶段，包括接入层的打包解包、协议处理等环节，成为了资源的主要消耗点。 处理 SNS 类业务生成的数据，业界有多种的冷热分离架构可以参考。
1.7K60发布于 2018-06-22 - 来自专栏linux驱动个人学习
Linux内核的冷热缓存
缓存为什么会有冷热？ 究其原因，是因为对于内存的访问，可能是CPU发起的，也可以是DMA设备发起的。 如果是CPU发起的，在CPU的硬件缓存中，就会保存相应的页内容。 But 3: * we cheat by calling it from here, in the order > 0 path. 69: failed: 70: local_irq_restore(flags); 71: return NULL; 72: } buffered_rmqueue用于从冷热分配器中分配单页的缓存页
2.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏数据库相关
clikchouse的冷热数据分离
参考了 juicefs这篇 虾皮的这篇 冷热分离的优势： 1、业务查询通常查近期数据（7天-14天），早期数据查询概率较低 2、降低成本 这个冷热分离实操起来很简单了。 1、阿里云后台申请一个bucket（aws的s3等也支持） 2、安装juicefs工具，并初始化 下载 juicefs-0.17.1-linux-amd64.tar.gz tar -zxf juicefs key如下： [0]> select 1 [1]> keys * totalInodes setting nextsession i1 sessions usedSpace sessionInfos 3、 >&1 5 2 * * * cd /usr/local/bin && bash purge.sh 30 tb2222 >> /tmp/purge.log 2>&1 # 移动5天前的数据到oss 1 3 * * * cd /usr/local/bin && bash archive.sh 5 tb1111 >> /tmp/archive.log 2>&1 3 3 * * * cd /usr/local/
1.5K10编辑于 2022-01-11 - 来自专栏Spark学习技巧
数据冷热分离技术
冷数据以Parquet的格式保存在AWS S3上，通过AWS Athena实现查询。 与此同时，实时数据也会备份到AWS S3。每天夜里，会启动一个Spark程序，加载前一天的备份数据进行处理并写入AWS S3，作为冷数据存储。 从Elasticsearch 5.0开始，便支持在一个集群中存放冷热数据，其核心思路是：在集群中放入不同配置的机器，将其打上不同的属性，比如下图中的Node 1/2/3便是高配置机器，用于存放热数据，属性为 众所周知，随着云计算的发展，未来最便宜的数据存储方式是存储到云对象存储中，比如AWS S3。 其基本思想跟上述相似，只是作为云服务，不再需要配置相应的机器属性，而是在创建集群时选择相应的UltraWarm机器，这类机器的数据存储在S3中。
4.4K10发布于 2021-03-05 - 来自专栏人人都是极客
GPU内存分级
DDR3存储芯片，其在显卡中相对与GPU的地位相当于电脑中内存条对于CPU，只是放在了显卡上专供GPU使用。 3. 时钟、电源等其他辅助功能的芯片。 ? 显卡的内存可以分为GPU片内（On-Chip）存储体和位于DDR3存储芯片中的存储体。 当核函数中有大数组、大结构体以至于寄存器区放不下他们，编译器在编译阶段就会将他们放到片外的DDR3芯片中（最好的情况也会被扔到L2 Cache中），且将他们标记为“Local”型。
8.2K41发布于 2018-07-26 数据分类分级
，降低法律风险; (3).能够提高数据安全管理的效率; 什么是分类分级？ 数据分级按照一定的原则和方法对数据进行分级，主要目的是便于数据开放和共享。数据分级是数据保护工作中的一个关键部分，是制定安全、准确、完善的数据策略的支撑。 是先分类还是先分级？ 分级则是根据数据的敏感度和数据遭到篡，破坏，泄露，非法使用等对国家和受害者的影响程度对各个类别数据再进行分级，然后根据分级的结果对数据进行相应的管理和保护。 如何进行分类分级？ 建议级别 字段 L4级 身份证号码、居住地址、手机号码、银行账户信息、消费金额等方面的数据 L3级 政治面貌、学历信息、职业、出生日期、身高、体重等信息 L2级 企业名称、社会信用代码、行政区划、注册金额等信息 数据定级：建立自身的数据分级规则，对数据进行分级。 审核标识：对数据资产分类分级结果进行评审和完善，最后批准发布实施，形成数据资产分类分级清单。
35110编辑于 2025-12-23- 来自专栏腾讯云Elasticsearch Service
Elasticsearch冷热分离原理和实践
，如下图为一个3热节点，2冷节点的冷热分离Elasticsearch集群： [fl8zseh7k1.png] 其中热节点为16核64GB 1TB SSD盘，用于满足对热数据对读写性能的要求，冷节点为8C32GB : warm //冷节点 ps:中文通常叫冷热，英文叫hot/warm 索引指定冷热属性 节点有了冷热属性后，接下来就是指定数据的冷热属性，来设置和调整数据分布。 可以看到该集群为三热二冷的冷热分离集群(当然要注意如果其中有专用主节点或专用协调节点这类无法分配shard的节点，即使设置了冷热属性也不会有分片可以分配到其上) 3. hot_data_index 0 r node3 hot_data_index 2 r node3 hot_data_index 0 p node5 [bpqas3sinc.png] Cold phrase: 可以设置当索引rollover一段时间后进入cold阶段，这个阶段也可以设置一个属性。
10.5K92发布于 2019-11-26 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Google Play】IARC 年龄分级 ( IARC 国际年龄分级联盟 | Google Play 设置应用年龄分级 )
( IARC 国际年龄分级联盟 | Google Play 设置应用年龄分级 ) ---- 文章目录 Google Play 上架完整流程 系列文章目录 一、Google Play 开放式测试 二、IARC 国际年龄分级联盟 简介 三、Google Play 设置应用年龄分级 一、Google Play 开放式测试 ---- 上周向 Google Play 中提交了开放测试版本文件 , 刚通过了审核 , 并收到如下邮件 ; 今天收到一封邮件 , 关于应用的内容分级政策相关的 : 此产品的评级现在在上面列出的店面上实时显示。 开始评级检查需要1-3个工作日，此过程可能需要您提交其他材料。 , 其中的 " 内容分级 " 显示了 , 当前 IARC 评级 ; 表示年龄评级在最低档 , 适合 3 岁以上的用户 ; 如果要修改 评级 , 点击 " 管理 " 按钮 , 选择 " Start
3.7K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏企业容器化之路
Kubernetes 部署冷热架构 Elasticsearch「Helm 部署案例」
使用 ILM 的前提是具有冷热架构的 ES 集群，本篇就来介绍如何在 Kubernetes 部署这样的集群。 「冷热架构」官方的说法是「热温冷架构」 今天我们讨论 2 个案例，单节点集群和大型多节点集群。 true" \ sir5kong/elasticsearch 卸载 helm uninstall elasticsearch --namespace es-demo 部署大型多节点集群 我们将会部署 3 组节点: 3 个 master 节点 3 个 data_hot 节点 2 个 data_cold 节点 master 可以跟其他节点部署在一起，但是不建议这么操作；data_cold 是可选的，不部署也没有关系 " \ --set nodeGroup="master" \ --set "roles={master,remote_cluster_client}" \ --set replicas="3"
1.3K10编辑于 2023-08-02 - 来自专栏PingCAP的专栏
极简实现 TiDB 冷热数据分层存储 | He3 团队访谈
在刚刚收官的 TiDB Hackathon 2021 中， He3 团队就选择了冷热数据分层存储来降低 TiDB 的存储成本。 He3 开发的 TiDB 冷热数据分层存储项目，能够以极简的方式实现冷热数据分离： [modb_20220125_4ba70628-7d78-11ec-8701-38f9d3cd240d.png] 针对普通表 来自性能测试的挑战 He3 最初设定的目标有两个：一是希望数据能够以比较简单的方式直接实现冷热数据分离；二是希望冷数据分离到 S3 后，它的查询性能能够在合理的时间范围内。 ，将 LSM-tree 和 S3 集成；第三种就是现在的冷热数据存储分层方案。 对这次项目的最终实现， He3 其实还有一些遗憾，一开始设计的时候他们想过现在冷热数据分离还需要 DBA 来做一些操作，如果能将这个工作进一步实现自动化操作，就可以让冷热数据分离应用性再上一个台阶，不过由于时间比较有限的原因没能实现
1.2K40编辑于 2022-01-25 - 来自专栏wym
车站分级 拓扑排序
车站分级 从起点到终点，只会在大于等于它等级的站点停靠，则小于它的不停靠 就从小于它的连一条边到它，然后拓扑 #include <bits/stdc++.h> #define pir pair<int
66710发布于 2019-04-17 数据分类分级 数据识别-excel分类分级模版文件导入、解析
前面讲了数据分类分级 数据识别-实现部分敏感数据识别，本次针对模版导入展开，excel导入采用的是easyexcel easyexcel介绍 之前的excel导入解析采用的是Apache poi， (value="一级分类",index = 2) private String secondClass; @ExcelProperty(value="一级分类描述",index = 3) ExcelProperty(value="一级分类描述",index = 7) private String fourthClassDesc; } 读取的数据内容如下示例： 数据安全-数据分类分级 templateData.getThirdClass()); String sql = getSql(null == templateData.getFourthClass(), 3L 数据识别-excel分类分级模版文件导入、解析的操作就到这里，如果有不解或需要帮助的，欢迎讨论！
46400编辑于 2025-04-07- 来自专栏喵叔's 专栏
存储优化--分区与冷热分离
开发人员收到反馈后，分析如下： 工单数量每天的增长量是原来的3倍； 工单总量已经超过3000万； 工单处理记录已经过亿。 3.2 冷热分离方案 冷热分离方案有两种，一种是冷热数据都使用同一种类型的数据库，另一种是将冷数据存储在NoSQL数据库中。下面们我来分别讲解一下。 和数据库分区一样，我们在实行这个方案前，需要考虑这几个问题： 如何判断数据冷热； 冷热数据分离如何触发； 冷热数据分离如何实现； 冷热数据如何使用。 3.2.1.3 冷热数据分离如何实现 已经有了冷热数据分离的解决方案了，那么在这一小节里我们来看看如何实现冷热分离。 例如我们的工单系统中的标注的冷数据有1000万条，那么我们可以按照如下的步骤进行处理冷热分离： 取出前1万条冷数据； 将这1万条冷数据存储到冷库中； 从热库中删除这1万条冷数据； 循环1到3，直至说有冷数据迁移完成
1.4K30编辑于 2022-05-25 - 来自专栏架构进阶
数据架构：概念与冷热分离
4.3 冷热分离 4.3.1 数据的冷热划分 首先，绝大部分场景，数据都可以分为“冷数据”和“热数据”。数据划分的原则，可以根据时间远近、热点/非热点用户等等。 4.3.2 冷热分离好处 通过合理的冷热分离设计，可以达到的好处： 降低单表数据量，提升单表性能； 大量业务冷数据转冷存，存储成本可以降低很多，至少 50％＋。 五 冷热分离方案 需要考虑的包括存储方案、数据迁移方案，另外需要做历史查询时也需要支持聚合查询和自动的冷热查询路由。 5.1 存储方案 存储方案，包括本地方案和云方案。 这里又涉及到几个问题： 冷热数据标记 迁移方法。 总结 本文介绍了数据架构的概念、意义，以及数据的冷热分离，并阐述了冷热分离方案和注意事项。本篇作为综述，在后续系列文章中会通过实际案例来进一步探究数据架构的内容。
1.2K01发布于 2021-05-09 - 来自专栏数据库相关
es数据的冷热分离实验
PS：这里就没分 hot warm cold 这种三级存储，我们一般使用 hot warm 2种即可。
1.2K30发布于 2019-12-24 - 来自专栏架构进阶
数据架构：概念与冷热分离
4.3 冷热分离 4.3.1 数据的冷热划分 首先，绝大部分场景，数据都可以分为“冷数据”和“热数据”。数据划分的原则，可以根据时间远近、热点/非热点用户等等。 4.3.2 冷热分离好处 通过合理的冷热分离设计，可以达到的好处： 降低单表数据量，提升单表性能； 大量业务冷数据转冷存，存储成本可以降低很多，至少 50％＋。 五 冷热分离方案 需要考虑的包括存储方案、数据迁移方案，另外需要做历史查询时也需要支持聚合查询和自动的冷热查询路由。 5.1 存储方案 存储方案，包括本地方案和云方案。 这里又涉及到几个问题： 冷热数据标记 迁移方法。 总结 本文介绍了数据架构的概念、意义，以及数据的冷热分离，并阐述了冷热分离方案和注意事项。本篇作为综述，在后续系列文章中会通过实际案例来进一步探究数据架构的内容。
1.3K30发布于 2021-05-24 - 来自专栏数据分析
怎样用 esProc 实现冷热混合运算
冷热数据分库以后再混合查询就比较麻烦。很多数据库都不支持，部分支持的能力也有限，还涉及大量数据复制效率也不高；如果分别读出在 Java 里计算又太复杂。 esProc 是个不依赖数据库的计算引擎，支持各种数据源，有丰富的计算类库，还能嵌入 Java 使用，天然适合在应用中做冷热数据库混合计算。 脚本：脚本分别根据输入参数从热库（A3）和冷库（A4）查询数据，SQL 先汇总了一下，这样可以避免取全部明细太慢。然后在 A5 里进行了合并再汇总，整个过程很简单。 下面是运行结果：这里只是以一个简单的分组汇总来说明 esProc 在 Java 应用中完成冷热混算的过程，esProc 的计算能力还远不止于此，尤其擅长复杂计算。 任何数据源对 esProc 都是等同的，只要能访问到就能混算，同构异构都可以，这就意味着冷数据可以采用任意存储（比如文件系统）通过 esProc 都能实现冷热数据混算。
23400编辑于 2025-04-14
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