这是一个创建于 2790 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
大家好，我遇到过一个任务。需要在数据库里面通过用户指定的时间段读取数据，但是如果用户指定的时间跨度大的话，数据量就超大，读取得是分钟级别的。
这个时候，如果我需要的数据可以分页显示的话，我可以分页查询，这个非常好好解决。
但是，如果我需要某种计算，非得需要全部的数据才能完成计算，这个时候，用户就需要在网页前面等数分钟，这种情况，用户体验，内存占用都是不可用级别的。
这种情况，大家一般怎么解决呢？非常感谢！
 |
1
chenqh 2017-04-07 17:54:48 +08:00
加个小时统计，或者按天统计表
|
 |
3
kingmo888 2017-04-07 17:57:41 +08:00
需要计算的指标条目应该是固定的吧， 有变动的应该是时间？
如果上述属实，那应该有最短统计周期吧，比如看 1 小时的数据变化， 1 天的变化等等。 你在原始数据基础上应该增加计算好的数据项目。比如原始数据是分钟级的，你可以按照最低统计周期为频率，计算需要计算的指标，在用户需要调用时，只是把统计指标加总即可。 |
 |
4
amghost 2017-04-07 18:07:32 +08:00 via iPhone
这不是典型的类 mapreduce 场景吗？大数据量还需要快速的处理结果，似乎是矛盾的吧？所以要么你把计算并行化能加快实时处理的速度，要么提前批处理好。
|
 |
5
ovear 2017-04-07 18:13:02 +08:00
通过时间颗粒度控制总数据，就是所谓的抽样了
|
 |
10
Actrace 2017-04-07 18:43:01 +08:00
不歪需求的情况下。
本来我想说需要实时的话，多个几个读取用的从数据库来搞。不过看你的描述每次都要等数分钟，那么其实需要把一些关键的指标提取出来预处理完成。 类似于搜索引擎的做法，比如 sphinx 。这类组件叫做索引器，只做条件匹配的部分，并且针对具体的业务有合适的高速算法（或者是解决方案）。 这样，你的业务中计算的部分通过索引器解决通常是毫秒级别，再通过传统的数据库取出对应的条目，速度应该是非常快的。 |
 |
11
ichou 2017-04-07 19:23:16 +08:00 via iPhone
如果需求不可控（搞不清产品想怎么玩），粒度不可控，这种实时还是上搜索引擎吧， ES 一类的
如果你能撕逼撕赢产品，不想增加额外成本，按楼上各位说的，按时间粒度做预处理 |
 |
12
snnn 2017-04-07 20:24:42 +08:00 via Android
实在不行就上 spark
|
Select Language