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    数据增加时,如何提升数据库性能?

    数据库优化--当写入数据增加时,如何实现分库分表? 高并发下数据库的一种优化方案:读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份,增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。...随着数据量的增加,这时要考虑如下问题: 系统数据不断增加,单表超过千万甚至上亿级别,这时就算使用了索引,索引的占用空间也将随着数据量的增大而增大,这样会影响到查询性能。如何提升查询性能?...数据量的增加也占据的磁盘空间,数据库备份和恢复时间变长,如何让数据库系统支持如此大的数据量? 不同模块的数据,如果全部存在一个库,一旦发生故障,所有模块都将受到影响,如何做到不同模块是故障隔离的?...4核8G 的服务器,大体可以支持500 TPS 和10000QPS ,数据库的写能力弱于数据查询能力,随着数据量的增加,如何提高系统的并发写入请求?...从而实现数据层面的故障隔离。 如果单一数据库或者数据表无法满足存储和查询需求,这个时候对数据库数据表做水平拆分。

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    数据库优化方案(二):写入数据增加时,如何实现分库分表?

    前一节课,我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案:读写分离,它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份,增强了抵抗大量并发读请求的能力,提升了数据库的查询性能的同时,也提升了数据的安全性,...数据量的增加也占据了磁盘的空间,数据库在备份和恢复的时间变长,你如何让数据库系统支持如此大的数据量呢?...比如微博关系量早已经过了千亿,单一的数据库或者数据表已经远远不能满足存储和查询的需求了,这个时候,你需要将数据拆分到多个数据库数据表中,也就是对数据库数据表做水平拆分了。...比如,在用户库中我们使用 ID 作为分区键,这时如果需要按照昵称来查询用户时,你可以按照昵称作为分区键再做一次拆分,但是这样会极大的增加存储成本,如果以后我们还需要按照注册时间来查询时要怎么办呢,再做一次拆分吗...而且,你需要了解的是在实现分库分表过程中,数据从单库单表迁移多库多表是一件即繁杂又容易出错的事情,而且如果我们初期没有规划得当,后面要继续增加数据库数或者表数时,我们还要经历这个迁移的过程。

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    python爬虫增加多线程获取数据

    Python爬虫应用领域广泛,并且在数据爬取领域处于霸主位置,并且拥有很多性能好的框架,像Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架可以实现爬行自如的功能,只要有能爬取的数据...数据信息采集离不开Python爬虫,而python爬虫离不开代理ip,他们的结合可以做的事情很多,如广告营销、各种数据采集大数据分析,人工智能等,特别是在数据的抓取方面可以产生的作用巨大。...比如在有优质代理IP的前提下使用python实现百度网页采集,增加多线程处理,同时对百度返回的内容进行分类统计,实现代码如下: import asyncio import aiohttp import...,我们也可以简单的根据数据来分析下代理ip池要求。...在我们使用代理ip时,如何使爬虫更有效的进行,在爬虫采集数据信息需要注意哪些地方,我们一起来分析如何更有效的采集到数据信息,提高工作效率,下一次分享给大家参考。

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