交叉冷热数据库

作为数据库存储，历史订单信息状态修改频率低并占用大量数据库存储空间，期望历史数据与生产最新的数据进行分离，当前数据库保留最近一个月的数据作为热库，历史交易存在另一个库作为冷库。当然也可以是状态维度，比如订单的状态，已完结的订单定义为冷数据，未完结的订单定义为热数据。很高，如果更新状态时，需要进行进行冷热数据分离，删除热库中的数据，并将数据写入冷库中，需要使用到分布式事务。我的冷热数据怎么拆分的：已过起飞时间 + 订单状态=“完成”的数据都是冷数据，其余为热数据。当冷热数据存在冲突时，以热库的数据为准。

（转载）数据库冷、热备份 冷备份 冷备份发生在数据库已经正常关闭的情况下，当正常关闭时会提供给我们一个完整的数据库。冷备份是将关键性文件拷贝到另外位置的一种说法。对于备份Oracle信息而言，冷备份是最快和最安全的方法。冷备份的优点是： 1．是非常快速的备份方法（只需拷贝文件） 2．容易归档（简单拷贝即可） 3．容易恢复到某个时间点上（只需将文件再拷贝回去） 4．能与归...

热数据指的是需要即时对用户进行分发的数据，即从数据源抓取之后经过数据处理，需要即时存储到可快速分发的存储介质供API或直接面向用户的系统使用。热数据需要重点保障服务质量和稳定性，为了保证数据的时效性，在数据处理上也是优先级高的数据。关系数据库：是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。简单说来就是关系型数据库用了选择、投影、连接、并、交、差、除、增删查改等数学方法来实现对数据的存储和查询。可以用SQL语句方便的在一个表及其多个表之间做非常复杂的数据查询。

redis缓存穿透

使用mysql存储时，为了提升数据的查询效率，降低磁盘存储压力等，我们常常使用"冷热数据分离"分离的方案。在这篇文章中，我们将从整体上了解一下对数据做冷热数据分离需要考虑哪些因素？常见的方案有哪些？

单机数据库： 简介： 只能运行在单机上，不能提供网络功能的数据库。实现数据采集、保存、管理功能，实现信息共享、避免交叉采集数据。优点： 1. 减少数据冗余，节省存储空间 方便数据查询和管理 实现数据资源共享 方便编写数据库相关应用程序 缺点： 1. 不能进行网络通信 串行处理数据请求 单机存在性能瓶颈 随着业务规模扩大和联机事务增加性能大幅下降 单机数据库的比较： 数据库

腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，4月14日李跃森的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0414李跃森”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是李跃森，目前负责腾讯云TBase数据库研发的相关工作。 今天跟大家分享的内容主要分为两大章节。第一章：数据库技术的基本概念和基本架构。第二章：TBase产品的典型案例，以及在国产化上我们所做的具体工作。 PartⅠ数据库产品分类 首先，我们先来看一下数据库的分类。.

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​ 这个字段可以是时间维度，比如订单的****下单时间、创建时间****，可以把3或6个月前的订单数据当作冷数据，3或6个月内的订单数据当作热数据。当然，字段也可以是状态维度，比如根据订单状态字段来区分，将已完结的订单当作冷数据，未完结的订单当作热数据。​ 冷热分离就是在处理的数据的时将数据分成冷库和热库，冷库存放的是已经走到最终状态的数据，同时也是不常使用的数据；​ 3.2.2 用户能接受新旧数据分开查询，比如一些网站默认只让查询3或6个月内的订单，如果要查询3或6个月前的订单，还需要访问其他的页面.

数据冷热分离：根据数据的访问频率和业务重要性，将数据分为冷数据和热数据，冷数据存储在存储在低成本、低性能的介质中，热数据存在高性能存储介质中。热数据：经常被访问和修改且需快速访问冷数据：不经常访问，对当前项目价值较低，但需长期保存。

在开始探讨如何在 PostgreSQL 中实现冷热数据分层存储之前，我们先来了解一下什么是冷热数据分层存储。简单来说，冷热数据分层存储是将数据根据其访问频率和重要性分为热数据和冷数据，并将它们分别存储在不同的存储介质或数据库中。热数据是指经常被访问、对业务运营至关重要的数据，通常需要快速的读写性能；冷数据则是指访问频率较低、对业务运营影响较小的数据，可以存储在成本较低、性能相对较差的存储介质或数据库中。通过将数据进行冷热分层存储，我们可以在满足业务需求的前提下，降低数据存储成本，提高数据库性能。

对于任何一种数据库类软件来说，无论其基于传统数据库模型还是基于分布式结构，作为核心的永远是数据本身。而数据的生命周期，则体现在CRUD操作（创建、查询、更新、删除）上。任何一条数据从其生成的时刻开始，数据价值随着时间的推移而逐渐降低，直至成为无用数据，最终删除。作为使用数据的主体——用户，对于各种数据的需求程度是不同的，人们往往对重要的数据有更高效、稳定的访问需求；而对于不重要的数据则没有这么高的要求，而前者存储的代价往往是远高于后者的。...

一、概述 当前KV数据库从存储介质可以分为两种模式，一种是以内存为主持久化为辅，如memcache（无持久化）、redis等；一种是以持久化为主内存为辅，如ssdb（基于leveldb/rocksdb存储引擎）。这两种模式代表了两种不同的选择策略和哲学，适应不同的业务场景。简单地说，以内存为主的模式侧重高性能，信奉“内存是新的硬盘”的哲学；以持久化为主的模式则侧重大容量，兼顾性能。   对于

http://jishu.zol.com.cn/11379.html   web产品最重要的核心单元无疑是数据,而主流的存储容器则是Mysql,对于快速增长的数据,其性能可能会呈指数级的递减,为解决该问题,主流的做法基本是水平和垂直拆分,根据数据的特性将数据进行库和表级的拆分,实际上的理论还是数据分割,但是终有一天你会发现单表的数据还是越来越大,也许你可以说我再拆分,可拆分的代价可能就是部署...

场景：某网站需要对其项目做一个投票系统，投票项目上线后一小时之内预计有100万用户进行投票，希望用户投票完就能看到实时的投票情况这个场景可以使用redis+mysql冷热数据交换来解决。何为冷热数据交换？冷数据：之前使用的数据，热数据：当前使用的数据。交换：将Redis中的数据周期的存储到MySQL中业务流程用户进行投票后，首先将投票数据保存到Redis中，这些数据就是热数据，然后定期(如5s)将...

1.是分库而不是分表，分表即需要考虑引入分表算法，又影响后续查询。2.热数据只占全部数据的一部分，因此每次优先查询热库，以下情况才查询冷库  --a.当查询条件未命中（结果集为空）时，查询冷库。   --b.当查询条件部分命中时，查询冷库。3.为了区分部分命中和全部命中，可以在热库中建一张R表存放每次查询冷库的查询条件和查询结果数量，每次查询热库时，对比相同查询条件的查询结果数量是否一致。一致，则...

1. 前言相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼，那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚，同时也记录一下。2. 读写分离这个相对比较好理解一些，就是将数据库分为主从库，一个主库(Master)用于写数据，多个从库(Slaver)进行轮询读取数据的过程，主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步，是一种常见的数据库架构。下面这张图就展示了 “一主...