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这个场景类似于实时数仓的结果宽表，如果我只使用polardb mysql，有好的更新方案吗？

我现在有这样的场景:
有一个商品宽表，字段100个，数据量1亿，更新频率较高，可能会有某字段的全量数据更新，现在的瓶颈主要在写入

这个场景类似于实时数仓的结果宽表，如果我只使用polardb mysql，有好的更新方案吗？

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三分钟热度的鱼 2024-07-11 08:52:33 13 0
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  • 小Lee

    分区设计：将表按照业务逻辑或时间戳等字段进行分区，分散写入压力，提高写入效率。
    批量写入：聚合小批量的数据进行一次性写入，减少事务的开销。
    使用异步更新：通过消息队列如RabbitMQ或Kafka，异步处理写入请求，减少直接写入数据库的频率。
    读写分离：配置读写分离，将写操作定向到主库，读操作分发到只读副本，减轻主库压力。
    优化索引：避免过多的全表扫描，只对必要的字段建立索引，减少写入时的索引维护成本。
    考虑存储计算分离：如使用MaxCompute进行离线处理，PolarDB处理在线事务，结合使用实现成本优化。参考此文档

    2024-07-12 16:10:48
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问答分类：
关系型数据库 PolarDB 分布式数据库 MySQL 云原生分布式数据库 PolarDB-X 实时数仓 Hologres 云数据库 RDS MySQL 版 云原生数据库 PolarDB
问答标签：
云原生数据库 PolarDB场景 实时数仓云数据库 RDS MySQL 版 实时数仓 Hologres mysql 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版mysql 数仓云数据库 RDS MySQL 版
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