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在上一篇文章中，详细分析了设计一个千万级并发架构所需要思考的问题，以及解决方案。在这一片文章中，我们主要分析如何在职场足够用户数量的情况下，同步提升架构的性能降低平均响应时间。如何降低RT的值继续看上面这个图，一个请求只有等到tomcat..
如图所示，表示发起一个请求时，涉及到数据库的相关操作，在前面的文章中我们说过，如果服务端要提升整体的吞吐量，就必须要减少每一次请求的处理时长，那么在当前这个场景中，数据库层面哪些因素会影响到性能呢？图2-1池化技术，减少频繁创建数据..
随着互联网的高速发展，带来了海量数据存储的问题，比如像物联网行业，每个智能终端每天进行数据采集和上报，每天能够产几千万甚至上亿的数据。在互联网电商行业，或者一些O2O平台，每天也能产生上千万的订单数据，这些量级的数据在传统的关系型数..
1. 数据太多。放在一个表肯定不行。 比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索..
目录百万级数据处理方案数据存储结构设计查询语句优化千万级数据处理方案数据存储结构设计数据库表主键设计MySQL面试题MySQL数据库千万级数据查询优化方案你用过MySQL那些存储引擎他们都有什么特点和区别？那他们都有什么特点和区别呢？MyISAM和Inn..
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