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在磁盘空间允许的情况下,建议源数据库binlog保存时间越长越好,建议为7天。否则DTS在增量迁移时可能因无法获取Binlog而导致任务失败。由于您所设置的Binlog日志保存时间低于DTS要求的时间进而导致的问题,不在DTS的SLA保障范围内。 目标实例及关联RDS实例的运行状态必须正常,若关联RDS实例是主备实例,复制状态也必须正常。 标库关联RDS实例必须有足够的磁盘空间,建议至少为待迁移数据量的2.5倍。
源数据库GTID状态建议为开启状态,源数据库实例没有开启GTID的情况下DTS不支持主备HA切换,因为DTS任务会因为位点不续接而中断导致无法恢复。 目标库若已存在数据,DTS在增量同步过程中源库相同主键的数据将覆盖目标库已存在的数据,因此在同步前需要用户自行判断数据是否需要清除,建议用户在同步前自行清空目标库。 目标实例及关联RDS实例的运行状态必须正常,若关联RDS实例是主备实例,复制状态也必须正常。 目标库关联RDS实例必须有足够的磁盘空间,建议至少为待同步数据量的2.5倍。
目标库若已存在数据,DTS在增量同步过程中源库相同主键的数据将覆盖目标库已存在的数据,因此在同步前需要用户自行判断数据是否需要清除,建议用户在同步前自行清空目标库。 目标实例及关联RDS实例的运行状态必须正常,若关联RDS实例是主备实例,复制状态也必须正常。 目标库关联RDS实例必须有足够的磁盘空间,建议至少为待同步数据量的2.5倍。
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分布式技术：分布式数据库和分布式缓存技术将成为大数据量分页查询优化的重要手段，能够显著提高系统的并发处理能力和数据访问速度。 AI与机器学习：AI和机器学习技术将被应用于大数据量分页查询优化中，通过预测和分析用户行为来优化查询策略和缓存策略。 数据治理与数据安全：随着数据量的增加和数据重要性的提升，数据治理和数据安全将成为大数据量分页查询优化中不可忽视的重要方面。 五、结论 大数据量分页查询优化是开发工程师们面临的一大挑战。
未来可能出现更通用的流式处理框架，支持多种数据格式（包括 JSON）和复杂处理逻辑。 6.4 安全与隐私保护 在分块传输和流式处理过程中，如何确保数据的安全性和隐私性是一个重要挑战。例如，如何在不泄露敏感信息的前提下实现流式加密和解密，或如何在分布式环境中保护数据一致性。 七、结论 大数据量 JSON Object 的分块传输与流式处理是解决内存、网络和性能瓶颈的有效手段。通过合理设计分块策略、采用流式解析技术，并结合并行处理、缓存优化等方法，可以显著提高大数据量 JSON 的处理效率。
大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时，如果一下子将数据全部加载出来到内存中，很可能会发生OOM(内存溢出)；而且查询会很慢，因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象（实体类）。 举例：在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理，应该怎么做？
一、大数据量下的数据库性能挑战 在大数据背景下，数据库面临的性能挑战主要体现在以下几个方面： 查询效率低下：随着数据量的增长，复杂查询的执行时间显著增加，影响用户体验。 写入性能受限：高并发写入操作可能导致数据库锁争用、事务冲突，进而影响写入速度。 存储成本上升：海量数据的存储不仅需要大量的物理空间，还增加了备份和恢复的复杂度。 扩展性难题：单一数据库实例难以满足持续增长的数据存储和处理需求，横向扩展成为必须面对的问题。
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工业大数据解决方案 播放视频 通过促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理,打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系 服务咨询 业务挑战 解决方案场景 方案优势 方案架构 业务挑战 数据量大且增速快 当前企业非结构化数据占总数据量的80%-90%,增长速度较结构化数据增长10-50倍,数据的快速增长为企业带来了数据存储、存储容量扩容上的诸多困难 数据采集汇聚难
生态环境大数据解决方案 播放视频 以国家、生态环境部、省政府关于“生态环境监测网络”等有关要求为依据,依托混合云、专属云部署生态环境大数据平台,全面提升生态环境综合监管能力,为打好污染防治攻坚战提供有力支撑。
检测 业务概述 需要针对各个场站的机组、逆变器、组串的关键性数据进行汇聚存储、以及实时上报 针对不同的机组进行寄存器点位的实时数据监控 通过获取告警信息、预警信息、故障结论、监控数值进行AI模型训练 需要汇总业务系统数据,提供统一的数据服务能力 具备全链路数据的安全性、稳定性 业务痛点 数据量巨大,需要秒级的实时数据处理能力 传输数据不同于传统业务系统,具备特殊的协议规则,且数据存在单条数据小,数据条数多的特性 数据需要强保密性
