如何实现百万级数据实时统计，并保证 1 秒内返回结果？

百万级数据实时统计优化方案

面对海量数据的实时统计难题，存在多种优化方案。本文将探究如何实现 1 秒内完成结果返回。

MySQL 优化

• 使用分区表：将数据分割成多个分区，查询时仅扫描相关分区。
• 创建索引：为查询涉及的列创建索引，以加快数据检索。
• 查询缓存：启用 MySQL 查询缓存，将常用查询结果缓存起来，以减少查询时间。

ClickHouse 集成

• ClickHouse MySQL 后端：使用 ClickHouse 的 MySQL 后端将数据直接导入 ClickHouse，利用其针对大数据分析的高效引擎。
• 同步到 ClickHouse：将 MySQL 数据定期同步到 ClickHouse 中，以减少对 MySQL 实时性的影响。

其他技术

• Redis 缓存：仅统计行数时，可使用 Redis 缓存行计数。数据插入时更新缓存，查询时直接从缓存中读取，速度最快。
• 异步任务处理：将统计任务分配给异步任务处理器，避免与主查询竞争资源。
• 松弛一致性原则：牺牲部分数据一致性以换取更快的统计速度，例如使用近似算法或采样技术。

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