百万级数据实时统计优化方案
面对海量数据的实时统计难题，存在多种优化方案。本文将探究如何实现 1 秒内完成结果返回。
MySQL 优化
- 使用分区表：将数据分割成多个分区，查询时仅扫描相关分区。
- 创建索引：为查询涉及的列创建索引，以加快数据检索。
- 查询缓存：启用 MySQL 查询缓存，将常用查询结果缓存起来，以减少查询时间。
ClickHouse 集成
- ClickHouse MySQL 后端：使用 ClickHouse 的 MySQL 后端将数据直接导入 ClickHouse，利用其针对大数据分析的高效引擎。
- 同步到 ClickHouse：将 MySQL 数据定期同步到 ClickHouse 中，以减少对 MySQL 实时性的影响。
其他技术
- Redis 缓存：仅统计行数时，可使用 Redis 缓存行计数。数据插入时更新缓存，查询时直接从缓存中读取，速度最快。
- 异步任务处理：将统计任务分配给异步任务处理器，避免与主查询竞争资源。
- 松弛一致性原则：牺牲部分数据一致性以换取更快的统计速度，例如使用近似算法或采样技术。
以上就是如何实现百万级数据实时统计，并保证 1 秒内返回结果？的详细内容，更多请关注慧达安全导航其它相关文章！
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