MySQL与Redis协同作战：百万级数据统计优化实践
在处理大规模数据集时，传统的单体数据库解决方案往往力不从心。MySQL和Redis的组合提供了一种高效的解决方案，通过将数据库操作与高速缓存相结合，可以显著提升数据处理的性能。本文将分享一次实际的优化案例，探讨如何利用MySQL和Redis共同实现百万级数据统计的优化。 背景与挑战 随着业务的快速增长，我们面临着一个挑战&#x...
记录一次MySQL+Redis实现优化百万数据统计的方式
在处理百万级数据的统计时，传统的单体数据库往往力不从心，这时结合使用MySQL和Redis可以显著提升性能。以下是一次实际优化案例的详细记录。 背景介绍 随着业务的增长，我们的数据量迅速膨胀到了百万级别。这导致数据统计的查询速度变得非常慢，影响了用户体验。我们决定采用MySQL和Redis的组合来优化这一问题。 核心概念与联系 在分布式系统...
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；统计每天的新增与第二天的留存用户数；统计网站的对访客（Unique Visitor，UV）量最新评论列表根据播放量音乐榜单通常情况下，我们面临的用户数量以及....
实战！Redis 巧用数据类型实现亿级数据统计！
基数统计网站的 UV排序统计最新评论列表排行榜聚合统计交集-共同好友差集-每日新增好友数并集-总共新增好友小结在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；统计每天的新增与第二天的留存用户数；统计网站的....
微服务Spring Boot 整合 Redis 实现 UV 数据统计
@[TOC]⛄引言本文参考黑马 点评项目在各个项目中，我们都可能需要用到UV数据统计功能，这样可以使我们更加方便、快捷的查看网站的活跃度！一、HyperLoglog基础用法⛅HyperLoglog 基本语法、命令HyperLogLogPFADD ：将指定元素添加到HyperLogLogPFCOUNT：返回存储在HyperLogLog结构体的该变量的近似基数，如果该变量不存在,则返回0PFMARG....
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计 （三）
排行榜码老湿，对于最新列表的场景，List 和 Sorted Set 都能实现，为啥还用 List 呢？直接使用 Sorted Set 不是更好，它还能设置 score 权重排序更加灵活。原因是 Sorted Set 类型占用的内存容量是 List 类型的数倍之多，对于列表数量不多的情况，可以用 Sorted Set 类型来实现。比如要一周音乐榜单，我们需要实时更新播放量，并且需要分页展示。除此....
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计 （二）
基数统计基数统计：统计一个集合中不重复元素的个数，常见于计算独立用户数（UV）。实现基数统计最直接的方法，就是采用集合（Set）这种数据结构，当一个元素从未出现过时，便在集合中增加一个元素；如果出现过，那么集合仍保持不变。当页面访问量巨大，就需要一个超大的 Set 集合来统计，将会浪费大量空间。另外，这样的数据也不需要很精确，到底有没有更好的方案呢？这个问题问得好，Redis 提供了 Hyper....
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计 （一）
常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；统计每天的新增与第二天的留存用户数；统计网站的对访客（Unique Visitor，UV）量最新评论列表根据播放量音乐榜单通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以，我们必须要选择能够非常高效地....
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NoSQL数据库
阿里云NoSQL数据库提供了一种灵活的数据存储方式，可以支持各种数据模型，包括文档型、图型、列型和键值型。此外，它还提供了一种分布式的数据处理方式，可以支持高可用性和容灾备份。包含Redis社区版和Tair、多模数据库 Lindorm、MongoDB 版。
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