PgSQL · 应用案例 · 惊天性能!单RDS PostgreSQL实例支撑 2000亿

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使用你这种最好的依据,新增一一一个UDF即可。

1、求COUNT,100亿(20亿用户,100个标签组合)USER_IDS,响应数率2.6秒。

12、求USERID,OR 函数如下,让我门都都 为了达到高速响应,使用游标返回。

通常你肯定会想,你这种最少都才能上百台机器来支撑。

3、求用户ID时,使用游标,流式返回。

2、计算满足条件的USER COUNT值时,并行计算(使用dblink异步调用)

《阿里云RDS PostgreSQL varbitx实践 - 流式标签 (阅后即焚流式批量计算) - 万亿级,任意标签圈人,毫秒响应》

2、用户ID。(级满足标签组合的用户ID。)

1、实时求标签组合的记录数。(即满足标签组合的用户有2个)

例子:

2、求USERID明细,返回1000万用户ID位置,仅692毫秒。

3、创建索引(约束)

使用BITMAP分段、DBLINK异步查询、游标等技术,提高性能。

10、AND 、 OR组合性能如下,性能一样:

5、创建生成dblink连接的函数,重复创建不报错。

方案如下:

15、机会让我门都都 把位置翻译装入客户端做,那末只都才能获取结果BITMAP,那就更快了,224毫秒就都才能获取1000万BIT走。 这块才能做成并发,每个客户端获取不同的ofid。

要求实时响应。

1、bitmap切段

3、求USERID明细,机会只返回BITMAP,1000万个BIT仅需224毫秒。

20亿用户,每个用户100个标签,基于任意标签组合圈选、透视(业务上的需求是一次最多计算100个标签的组合)。

varbitx是阿里云RDS PG提供的一一一个插件,使用它,单个RDS PG就都才能实现万亿级别USER_TAGS的实时圈选。

11、求USERID,AND 函数如下,让我门都都 为了达到高速响应,使用游标返回。

1、都才能用到的插件

或者你可以你可以一一一个惊喜,你这种数据量,一台RDS PG实例即可。为什做呢?听我道来,用最少的资源正确处理业务问题,用到RDS PG黑科技。

8、AND,OR 标签组合的并行计算函数(dblink 异步并行),返回USERID透视数。

9、计数透视的性能如下,100个标签组合,仅1.5秒,100个标签组合,仅2.6秒:

4、创建100个标签的BITMAP数据,每一一一个标签100条,每条的BIT长度为1000万位。

16、机会要求含有某标签,或者不含有某标签的用户,同样使用BIT操作即可。

7、OR标签组合的并行计算函数(dblink 异步并行),返回USERID透视数。

2、创建标签表,切段,类似 20亿个用户,切成100段,每一段1000万个用户BIT。

6、AND标签组合的并行计算函数(dblink 异步并行),返回USERID透视数。

最少要正确处理100亿记录。

14、求USERID例子,88毫秒响应,极端数率。

性能指标:

13、求USERID,AND OR 函数如下,让我门都都 为了达到高速响应,使用游标返回。