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我正在从网站上抓取一系列产品并将它们存储在数据库中。目前,我使用的是mysql,有两个表:
products (product_id, site, product_description, etc)
e.g. (1234, "xyz.com", "nice product", etc)
product_history (product_id, scrape_timestamp)
e.g. (1234, 2012-01-02 10:53:09)
(1234, 2012-01-03 11:02:09)
product_id, site, product_description, scrape_timestamp
1234, "xyz.com", "test product", {2012-01-02 10:53:09, 2012-01-03 11:02:09}
keep both tables as above with the relational schema
最佳答案
您说您正在尝试解决以下数据存储问题:
每年1000万左右的历史数据点
异构数据点
每年1000万左右的历史数据点
正如评论中指出的,每年1000万个数据点并不是一个大数据集。包括mysql在内的大多数数据库都能够支持这一点,只要您知道如何优化它们,所以不要仅仅为了解决这个问题而切换技术。如果您对如何优化mysql有特定的问题,那么我建议您单独提出一个问题。
对于基于MongoDB的历史数据问题的解决方案,您可能会有一个product_history
数据的集合,您只需决定每个文档中要放入多少个条目。一些选项:每个产品一个;每个产品/时间戳一个;特定时间段内每个产品/时间戳一个,例如一天或一个月。更多细节:
The mongo docs建议将数据嵌入到数组中“对于某些用例”是有意义的。您的用例听起来像这样的用例,即我不会为每个产品/时间戳创建一个文档。
您也不希望每个产品都有一个文档,因为mongo不太擅长增长非常长的数组。
所以,剩下的选项是在特定时间段内每个产品/时间戳一个。跟这个走。不幸的是,您将不得不尝试一些事情,以确定如何确切地组织此文档。以下是一些尝试:
使用“period”属性指示所讨论期间的开始时间。在产品/期间上创建索引。
当您附加到此文档中的数据结构时,可以使用mongo的upsert功能简化代码。
根据新数据点进入的频率选择时段的持续时间(每小时、每天、每月等)。您可能需要根据负载测试调整此持续时间。
每个周期构造文档的最简单方法是使用一个数组保存数据。但是,mongo不擅长附加到很长的数组,因此有些人通过在文档中创建一个简单的树来提高性能。例如,如果您有一个每日文档,则可以在一天中每小时使用一个单独的数组:
{
"0" : [ 123, 456 ],
"1" : [ 789 ]
}
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