对于数据量很大的模型如何设计优化更合理,查询速度更短:
- 每分钟数据量在1千万行,7GB左右
- 只有一台服务器
**当前结构:按天建数据库,按分钟建集合,查询1天的数据耗时在2s,但是查询2天耗时要6s **
**当前结构:按天建数据库,按分钟建集合,查询1天的数据耗时在2s,但是查询2天耗时要6s **
想问下你这个是生产环境下的场景吗?每分钟1000w的数据量,单台服务器?这写入速度机器能撑的住吗?如果真的是这种量级的话,最好的方案
就是扩大集群的规模了,对于数据的拆分上,如果你的数据可以按某种维度来隔离,那可以分开来存储;或者水平拆分,基于hash、range或者
时间都可以,具体看你的业务查询场景了。希望可以帮到你。