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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。 2.4.1.3 冷热数据分界线 冷热分界线是一个在业务层面定义区分数据冷热的分界线，一般按数据量和查询时间覆盖范围，确定多长时间之前的数据需要转移到冷存储。 有效缓解了大表膨胀的压力 热表的可读写性能提高了巨大，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
6.6K1226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。 首先要做的是数据按块进行压缩，在改造之前，冷热数据混杂，是没办法实现按块压缩的，只能以单用户数据为基本单位进行压缩，只可以达到30%左右的压缩率。而通过按数据块进行压缩，则将压缩率提高到了60%左右。 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。 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。 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。 ――这样就意味着，如果在存储层中数据是平坦的，冷热数据混杂在一起，那么我们在抽离冷数据的时候，就要把硬盘中所有的数据遍历一轮，无疑会消耗比较多的系统资源。
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。 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。 2、系统设计 1数据模型 ? 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。 我们以 Facebook 的 Cold Storage 系统举例而言，它也是基于冷热分层的想法，设计出了服务它们照片业务数据的存储方案。
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。 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。
1.5K10编辑于 2022-01-11 - 来自专栏Spark学习技巧
数据冷热分离技术
而随着冷热分离方案的普及，很多框架也开始考虑类似的事情，尝试在自己的体系下支持将数据进行冷热分离，避免两套系统带来的复杂性。 我们姑且将这两种方案分别称为“冷热分离异构系统”和“冷热分离同构系统”，本文将分别介绍几个相关的具体案例。 ? 冷热分离异构系统 相比单体系统而言，将冷热数据分离到两个系统中，必然会带来整体的复杂性，需要在性能、成本、复杂度等因素之间做的一个权衡。 这里介绍两个冷热分离的实践方案，供大家参考。 很多开源框架在看到这一痛点后，开始在自己的体系下引入冷热分离的特性，试图以透明、统一的方式来应对冷热分离的需求。这里以Elasticsearch为例，来探讨下业界在冷热分离同构系统的诸多方案。
4.4K10发布于 2021-03-05 - 来自专栏人人都是极客
GPU内存分级
在NVIDIA的GPU中，内存（GPU的内存）被分为了全局内存（Global memory）、本地内存（Local memory）、共享内存（Shared memory）、寄存器内存（Register memory）、常量内存（Constant memory）、纹理内存（Texture memory）六大类。这六类内存都是分布在在RAM存储芯片或者GPU芯片上，他们物理上所在的位置，决定了他们的速度、大小以及访问规则。
8.2K41发布于 2018-07-26 数据分类分级
企业数据共享开放的基础是数据分类分级，对数据进行分类分级并定义合适的开放策略才能确保数据共享和开放的安全和效率。 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？ 《实践指南》提出，数据分类分级原则包括合法合规原则、分类多维原则、分级明确原则、从高就严原则以及动态调整原则；数据分类分级实施流程包括数据资产梳理、数据分类、数据定级、审核标识管理、数据分类分级保护。 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。
30510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
: 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。 冷热分离方案中数据冷热分布的基本单位是索引，即指定某个索引为热索引，另一个索引为冷索引。通过索引的分布来实现控制数据分布的目的。 2.1 集群规格选型 根据业务数据量及读写性能要求选择合适的冷热节点规格 存储量计算：根据冷热数据各自数据量及要求保留时间，计算出冷热数据源数据量，然后使用如下公式计算出冷热节点各自的磁盘需求量实际空间 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. 从冷热分离架构可以看出冷热属性是具备扩展性的，不仅可以指定hot, warm, 也可以扩展增加hot, warm, cold, freeze等多个冷热属性。
10.4K92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 )
Play 上架完整流程 系列文章目录 【Google Play】创建 Google 开发者账号 ( 注册邮箱账号 | 创建开发者账号 ) 【Google Play】创建并设置应用 ( 访问权限 | 内容分级 Google Play 签名机制选择 | 签名更新 ) 【Google Play】Google Play 开放式测试 ( 简介 | 发布开放式测试版本 ) 【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 ) ---- 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。
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。
1.3K10编辑于 2023-08-02 - 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， version> </dependency> 读取数据 easyexcel读取文件数据需要设置监听器，通过实现监听器，就可以实现数据的单行读取操作， 以下面的这个数据对象为例： /** * 分类分级模版数据 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.class, new TemplateDataListener(dataSource, templateId)).sheet().doRead(); } 读取结果 查看数据库 数据分类分级 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！
44800编辑于 2025-04-07- 来自专栏架构进阶
数据架构：数据冷热分离实践思考
系列文章： 数据架构：概念与冷热分离 公众号：程序员架构进阶 一 概述 上一篇文章数据架构：概念与冷热分离中介绍了数据架构的概念和意义。并抛出了数据冷热分离的问题。 微软云有冷热 blob 存储，阿里云有 ots，都是为了在云服务层面提供冷热存储的解决方案。尽管有这些工具，如果很好地实现冷热分离，仍然是值得仔细思考和玩味的。 二 冷热分离核心问题与案例 2.1 关键问题 回归话题，无论我们怎样选择冷热存储方案，首先，都还是需要一种存储介质。哪怕是云上的存储方案。冷热分离的具体实现，也会与存储介质的选择直接相关。 注意冷热数据与数据库主从的区别，冷热数据库会要求表/集合的结构一致，但索引可以有所区别。 从冷热分离架构可以看出冷热属性是具备扩展性的，不仅可以指定 hot, warm, 也可以扩展增加 hot, warm, cold, freeze 等多个冷热属性。
92320发布于 2021-05-08 - 来自专栏房东的猫
Elasticsearch探索：实现数据自动冷热分离
在es中经常按日或按月建立索引，我们很容易想到，历史索引被查询命中的概率越来越低，不应该占用高性能的机器资源(比如大内存，SSD)，可以将其迁移到低配置的机器上，从而实现冷热数据分离存储。
2.7K11发布于 2021-01-11 - 来自专栏Juicedata
Shopee x JuiceFS：ClickHouse 冷热数据分离存储架构与实践
本文将主要介绍 Shopee ClickHouse 的冷热分离存储架构和支持公司业务的实践。 因为我们用同一个 ClickHouse DB 集群支持多个团队的业务，不同团队甚至相同团队的不同业务之间对数据的冷热划分基准可能都不同，所以在做冷热分离时策略需要做到 ClickHouse 的表级别。 为了做到表级别的冷热分离，我们依照提前编辑好的存储策略，针对存量需要做冷热隔离的业务表，修改表的存储策略。 因此，冷热存储分离的方案采用 JuiceFS+S3 实现，下文将简述实现过程。 冷热存储架构收益总述 冷热数据存储分离后，我们更好地支持了用户的数据业务，提高了整体集群的数据存储能力，缓解了各个机器的本地存储压力，对业务数据的管理也更加灵活。
1.3K20编辑于 2021-12-10 - 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。 接下来，我们尝试在 esProc 中完成冷热数据混合计算。业务中将本年和去年可能变化的订单数据归类为热数据，放置到 hotdb 库中，将去年以前不再变化的冷数据放到 colddb 库中。 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。
23100编辑于 2025-04-14 - 来自专栏生信技能树
肿瘤免疫仅仅是看冷热吗？
绝大部分的肿瘤研究单细胞研究我介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这个第一次分群规则是 ：
60410编辑于 2022-07-26 - 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
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