处理大数据量

使用Elasticsearch客户端导入数据至Elasticsearch实例

批量数据导入:通过客户端库可以实现大规模数据的分块导入,并发写入,适用于处理大数据量的场景。 动态数据处理:如果数据在导入前需要复杂的逻辑处理,可以通过编程语言和客户端实现定制的数据流。 前提条件 已经开通天翼云云搜索Elasticsearch实例。 能够通过HTTP访问Elasticsearch实例。 客户端使用实例 这里以Python和Java客户端为例。

使用OpenSearch客户端导入数据至OpenSearch实例

本文为您介绍使用OpenSearch客户端导入数据至天翼云云搜索服务OpenSearch实例的方法。 OpenSearch提供官方的客户端库,支持多种编程语言,如 Java、Python、JavaScript 等。 适用场景 编程场景:当你有自定义应用程序,需要通过代码直接与OpenSearch交互时,OpenSearch客户端提供了灵活的 API 进行复杂查询和批量导入数据。 批量数据导入:通过客户端库可以实现大规模数据的分块导入,并发写入,适用于处理大数据量的场景。

exists子句在大数据量场景调大work_mem性能更好

exists子句在数据量比较大的情况下,优化器选择走Hash Semi Join,而在调大work_mem后,优化器执行走Hash Join,性能会更好。本文为您介绍该场景下的详细测试情况。 以下是关于该场景的测试情况: work_mem默认4MB时,SQL执行计划和耗时情况如下: 可以看到,优化器选择走了Hash Semi Join,耗时3.7秒。

大数据型

天翼云大数据型物理机提供高带宽、大容量的存储和计算资源,是低时延、高性能、高可靠的大数据业务基础资源,用于提升大数据分析业务资源利用率,满足大规模数据处理、分布式计算和实时分析的需求,助力企业做出准确决策和优化业务运营,挖掘数据中的价值。

大数据量 JSON Object 分块传输与流式处理优化

1.3 解析与处理延迟 即使系统内存足够，解析大数据量 JSON 也需要消耗大量 CPU 资源，导致处理延迟增加。对于需要实时处理的应用场景（如日志分析、实时监控等），这种延迟是不可接受的。 二、分块传输策略 2.1 分块传输的基本原理 分块传输的核心思想是将大数据量 JSON 拆分为多个较小的块（chunks），每个块独立传输和处理。这种方式可以降低单次传输的数据量，减少内存占用，并允许并行处理多个块，从而提高整体效率。

列式数据库与行式数据库的比较：一场数据存储与查询的革命

然而，行式数据库在处理大数据量和高并发查询时，性能可能会受到限制。由于数据以行为单位存储，当需要查询特定字段时，数据库需要读取整行数据，这可能导致不必要的I/O开销。此外，行式数据库在扩展性和灵活性方面也存在一定局限性，难以适应快速变化的数据需求。 二、列式数据库概述 列式数据库是一种新兴的数据库类型，旨在解决行式数据库在处理大数据量和高并发查询时的性能瓶颈。在列式数据库中，数据以列为单位存储，即相同字段的数据被组织在一起。

MyBatis-Plus 在天翼云大数据量查询场景下的分页优化方案

一、引言 在当今数字化时代，数据量呈爆发式增长，大数据量查询场景在各类应用系统中变得极为常见。对于基于天翼云台开发的应用而言，高效处理大数据量查询是确保系统性能和用户体验的关键。MyBatis-Plus 作为一款优秀的持久层框架，在简化数据库操作方面发挥了重要作用。然而，当面对大数据量分页查询时，其默认配置和常规使用方式可能会出现性能瓶颈。

关系数据库与NoSQL数据库的区别和适用场景

随着互联网数据量的快速增长，传统的关系数据库在处理大数据量和高并发访问时效率较低，这为NoSQL数据库的出现提供了机会。 关系数据库与NoSQL数据库在设计理念和数据模型上有明显区别： 关系数据库遵循关系模型，使用表格来组织数据，通过SQL语句进行操作。它强调结构化数据，有明确的定义和完整性限制。 NoSQL数据库没有固定的查询语言，而是提供key-value、文档、列存储和图形数据库等多种数据模型。它强调扩展性、可用性和性能，数据结构更灵活。

工业大数据解决方案

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

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。

存算一体大数据平台

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

大数据安全治理

根据调研统计,2020年全球个人信息泄露事件超出过去15年总和,成为影响个人权益、组织发展甚至国家安全的重要因素,全球数据泄露达360亿条,创历史新高,涉及工业、政务、金融、教育、医疗、个人信息等多个领域 业务挑战 缺少数据安全治理运营体系 对大数据全生命周期安全现状不了解,缺少专业的数据安全团队,缺少数据安全顶层设计,缺少完善的数据安全治理和运营体系,不能从组织、制度、运营等方面队数据安全工作进行规范指导 大数据敏感信息全貌不了解 对敏感数据情况认识不清晰