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flink维表关联,redis和tablestore,点查性能差多少?

flink维表关联,redis和tablestore,点查性能差多少?

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三分钟热度的鱼 2023-12-28 16:43:06 110 0
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  • 在Apache Flink中,维表关联的性能很大程度上取决于维表存储系统的查询效率。Redis和TableStore(阿里云表格存储服务)都是常用的在线数据存储服务,它们在点查性能上的差异主要基于以下几个因素:

    1. 数据结构和索引

      • Redis以键值对形式存储数据,并且支持丰富的数据结构如字符串、哈希、集合、有序集合等,它的点查速度非常快,尤其是当数据通过主键访问时,因为Redis是内存数据库,查找时间复杂度接近O(1)。
      • TableStore(OTS)提供的是表格型存储服务,它有主键索引,并且支持二级索引,但是其数据不是全部存储在内存中,而是存储在磁盘并利用LSM树结构进行高效读写操作。对于点查,如果只通过主键查询,其性能也相当高,但相比纯内存操作的Redis,理论上延迟会稍大一些。
    2. 网络延迟与吞吐量

      • 从Flink到两个服务的数据中心之间的网络延迟也可能影响查询性能,通常本地或同区域内的网络延迟较小。
    3. 并发处理能力

      • Redis提供了很高的并发处理能力,可以同时处理大量请求。
      • TableStore作为分布式数据库,也具备良好的扩展性和并发处理能力,但在大规模并发场景下,需要考虑分区键的设计以及负载均衡等因素。
    4. 缓存策略

      • Redis通常用于缓存层,可以进一步提高热点数据的查询速度。
      • TableStore虽然本身不强调做缓存,但如果业务架构中有缓存设计,也可以结合使用提高查询性能。

    综合来看,在实际应用中,如果你的维表数据适合内存存储并且数据量不大,或者大部分数据经常被访问(热数据),Redis的点查性能可能更优。而TableStore适用于存储海量结构化数据,并且能够提供强一致性和高可用性保障的场景,即使点查性能略低于Redis,也能保证在大数据量下的稳定性和扩展性。具体选择哪种服务还需要根据实际业务需求和技术栈来决定。

    2023-12-30 23:04:59
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  • 几乎是内存和硬盘的区别。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

    2023-12-28 16:59:30
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