从数据库获取数据 cacheValue = getDataFromDB(); // 将数据写到缓存中 redisCache.put(cacheValue)}```#### 缺点由于数据仅在缓存未命中后才加载到缓存中,因此初次调用的数据请求响应时间会增加一些开销,因为需要额外的缓存填充和数据库查询耗时。#### 2.1.2 更新数据使用 `cache-aside` 模式写数据时,如下流程。![旁路缓存写数据](https://magebyte.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/redis/20220522212610.png...
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
### 1、场景介绍某银行业务人员想要查询某款理财产品中原财富1号9月销售额度,对于数据工程人员则会考虑写一个SQL语句:`Select sum(sale) from table_name where month= 9 and product_name =‘中原财富1号’`业务人员一般不具有SQL编程能力,而对于上述这些语句比较简单,但问题发散的场景,业务人员想要查询相应的结果需要找到数据工程人员完成相关流程。流程比较繁琐,而通过nl2sql技术,则可直接将问题转换成相对应的SQL语句用...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 在第一阶段可以分批多次写入任意数据,并且不可见。第二阶段对事务进行提交,提交成功之后所有写入的数据同时可见。下面以一个insert sql为例,描述了2阶段原子提交的一个详细流程。- 阶段1 - 1. a: 在kv里...
本文是字节跳动数据平台开发套件团队在Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲,着重分享了字节跳动数据湖技术上的选型思考和探索实践。本文重点分享字节的探索实践,对话框回复数字9可以阅读关于技术... 写入层的具体流程是:一条数据经过索引层后,来到了写入层,数据首先会在Flink的内存缓冲区积攒,同时通过内存监控来避免内存超出限制导致任务失败,到了Checkpoint的时候,数据会被导入到Hudi Client,然后Hudi Client会...
数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差错,数据库在所有IT系统中的地位都是重中之... 我们把选型方法论和火山引擎云数据库产品能力结合在一起,就可以得到了如下的一张选型流程图,按照流程可以确定应用需要的云数据库类型,供大家参考。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.c...
目前金蝶云系统暂时还无法实现存储物流相关数据的功能。随着亚细亚卫浴公司的业务螺旋式倍增,其负责人意识到如果可以将物流系统数据也加入到金蝶云系统中,这样,就形成了真正意义上的业务闭环,距离实现自动化业务流程又近了一步。 目前亚细亚卫浴公司还是采用人工手动操作录入数据的方式,但人工手动操作存在着一定的弊端: **一是人工操作出错率风险高,无法保证数据传输的完整性。**即使是看起来比较简单的ct...
数据加工、数据应用能力体系,以及DataOps,数据BP等数据管理体系,增长营销一体化的工具体系及方法论,助力华林证券的每个人更容易地以自身视角看到所需数据,完成从决策到运营的全链路业务流程,也满足了数据治理、数字... 火山引擎数据飞轮,可以有效打通海量的教学数据和用户旅程数据,促进数据消费,帮助教育机构打通从后端业务、运营到前台教研、老师、学生之间的壁垒,并通过数智化的工具为教学任务提供深度分析,辅助教学内容生产、难度...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群**在数据治理中,如何实现 SLA 保障一直是“老大难”问题。随着某房产 APP 稳定发展,楼盘、房源、经纪人、营销等数据不... 但当维表中数据缺失,在前台反映的结果则是分值不更新,对经纪人造成困扰。另外,之前还出现过这样的案例:小李在数据库中的核心维度是“经纪人”,但在维表中,可能测试数据误导入或重复数据导入,导致小李对应到多个门店...
**左边这个流程图,是一个传统的 Stateful 模式。**在这个模式下,大家要提交一个任务的数据流程通常是这样的,首先必须要有一个长时间运行的集群,有了集群以后,再将任务提交上去,接下来无论是通过 IO 的直接返回,还是把数据写入到 HDFS 或是对象存储,执行结束后都将拿到历史结果。站在大数据维护视角来看,在提交任务的流程结束以后,运维长时间运行的集群,无论是对它的运行状态进行监控,看看它是否出现了故障,还是对它存在...
**左边这个流程图,是一个传统的 Stateful 模式。**在这个模式下,大家要提交一个任务的数据流程通常是这样的,首先必须要有一个长时间运行的集群,有了集群以后,再将任务提交上去,接下来无论是通过 IO 的直接返回,还是把数据写入到 HDFS 或是对象存储,执行结束后都将拿到历史结果。站在大数据维护视角来看,在提交任务的流程结束以后,运维长时间运行的集群,无论是对它的运行状态进行监控,看看它是否出现了故障,还是对它存在的服务...
不管什么情况导致上传失败的数据就会丢掉(2)如果这个参数为true,所有的事件都会去存到storage里面,然后进行上报,上报成功就删除已上传的数据,不成功就一直在storage里存着,当SDK重新走初始化流程时会看看storage里... 实时埋点检测得数据是根据上报的数据实时读取并展示的,展示的逻辑会和实际落库不完全一样;实际落库的是准确的数据。实时埋点检测,看到的是作为参考用,有点类似于抓包的功能;数据库里会对很多信息进行补偿,以数据库...
不管什么情况导致上传失败的数据就会丢掉(2)如果这个参数为true,所有的事件都会去存到storage里面,然后进行上报,上报成功就删除已上传的数据,不成功就一直在storage里存着,当SDK重新走初始化流程时会看看storage里... 实时埋点检测得数据是根据上报的数据实时读取并展示的,展示的逻辑会和实际落库不完全一样;实际落库的是准确的数据。实时埋点检测,看到的是作为参考用,有点类似于抓包的功能;数据库里会对很多信息进行补偿,以数据库...