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背景 在海量大数据场景下,时序数据冷热分明,即随着时间推移历史的时序数据被查询和分析的概率越低,同时因为这些数据占用量比较大,降低这部分冷数据的存储容量将会极大的节省企业的成本。
GeminiDB Redis持久化机制是怎样的,会丢数据吗 开源Redis定期持久化,因此异常场景数据丢失风险概率比较大。GeminiDB Redis数据实时刷新至存储池,数据安全性更高。
开启冷存储 冷存储主要用于存储一些查询频率较低的历史数据,随着时间的推移,这些历史数据被查询和分析的概率越来越低,同时因为这些数据占用量比较大,消耗的存储成本居高不下,降低这部分冷数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。
": "stresstable", //表名 "partition_key": "85897376" //产生热点分区键的值 } 总结 在线业务在使用Cassandra时,必须执行相关的开发规则和使用规范,在开发设计阶段就降低使用风险,合理的设计会降低大部分风险发生的概率
RocksDB到GeminiDB Redis的迁移 RocksDB是FaceBook基于LevelDB开发的一个持久化KV单机数据库引擎,具有强大的顺序读写及随机写性能。相对于LevelDB,RocksDB做了许多优化,性能有了很大提升, 而且解决了LevelDB主动限制写的问题。
LevelDB到GeminiDB Redis的迁移 LevelDB是一个开源的持久化KV单机数据库引擎,具有很高的随机写,顺序读/写性能,适合应用在写多读少的场景。其内部没有设计成C/S网络结构,使用时必须和服务部署在同一台服务器,对于服务的部署、使用有较大的限制。相比于在LevelDB
通过FastLoad极速导入实现广告投放业务RTA 应用场景 广告投放是企业宣传营销不可或缺的一部分。尤其是在新媒体发展白热化的当下,不仅广告渠道多样化,投放模式也更细节化和个性化。 随着客户广告投放产出比意识的加强,以短视频平台为例,在投放目标选择上,广告主通常需要通过配置年龄、
Pika到GeminiDB Redis的迁移 Pika是一个可持久化的大容量Redis存储服务,解决了Redis由于存储数据量巨大而导致内存不够用的容量瓶颈。但其集群管理功能较为薄弱,需要使用twemproxy或者codis实现静态数据分片。同时由于数据全部存储在磁盘中,相比于社区版
如何使用Lucene搜索索引 GeminiDB Cassandra支持Lucene搜索索引已实现多维查询、文本检索、统计分析等能力,在使用体验上和原生二级索引相似,但同时拥有了更为丰富的语法支持。 当前Cassandra二级索引的痛点 原生Cassandra中二级索引的实现其实是创建了一张隐式的表
通过exHash实现广告频控业务方案概述 exHash类型是一种支持Field过期的新型数据类型,它在原先的Hash类型基础上进行了扩展:在支持Hash类型的通用功能以外,exHash类型还支持为Field设置过期时间和版本,增强了数据结构的灵活性,从而简化了很多复杂场景下的业务开发工作