海量数据存储和高并发解决方案总结

 

    现在，随着劳动力市场变得低迷，竞争日趋激烈，对于大多数人来说找到一份好工作很难，所以，我们就要多多了解现代科技，了解海量数据存储就十分必要了。废话不说，直接进入正题，我们来说一下有关海量数据存储应用的实例。

    海量数据存储要进行数据分割，为什么数据分割，举个例子，现在有数据，例如文章5000字，在这个时候，我们需要添加插入新的数据在此表中，5000瓦特行数据开销索引，或者不能被忽略。但是可以反过来，假如需要我们将这个表分成100 个table呢，5000w行数据进行平均发展下来，海量数据存储把每个公共子表里边学生就只有50万行以上数据，insert完毕后，数据库会针对中国这张表重新开始建立一个索引，这时候如果我们向一张企业只有50w行数据的table中insert数据后建立信息索引的时间问题就会呈数量级的下降，海量数据存储极大了提高了DB的运行时工作效率，提高了DB的并发量。当然，这些子表的好处仍然不知道，有这样一个写锁定操作，显然会带来很多的好处。

    我们用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群，海量数据存储的Oracle的DB确实很成熟很稳定，但是高昂的使用费用和高端的硬件支撑不是每一个公司能支付的起的。海量数据存储达到小型机+大型商业DB的效果，减少大量的资金投入，降低运营成本，何乐而不为呢？所以，我们可以选择Sharding 

    海量数据存储怎么数据切分，数据切分可以是物理上的，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，海量数据存储对数据通过一系列的切分规则将数据分布到不同的DB服务器上，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。

    海量数据存储的数据切分也可以是数据库，比如将article分为article 001,article 002等子表，对数据通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中，若干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的article表，这样做的目的其实也是很简单的。 

    海量数据存储子库减少了单点机的负载；子表提高了数据操作的效率，特别是写操作。 人生的幸福并非仅仅在于拥有金钱，他也在于获得知识的喜悦。了解了有关海量数据存储的相关知识是十分重要的，我为你而感到高兴。

 

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