使用Python/PHP非持久性数组在RAM中存储6GB+数据和800+百万行数据有什么好处，而不是在简单查询执行的速度/延迟方面使用MySQL/MongoDB/Cassandra/BigTable/BigData(PersistenceDatabase)数据库？例如，在1秒内在800+百万行中找到一个名称:这可能吗？有没有人有处理超过1-20亿行的数据集并在1秒内获得简单搜索查询结果的经验？是否有更好的、经过验证的方法来处理数十亿行？ 最佳答案 应该会有很大的不同，大约快4-5个数量级。数据库将记录存储在4KBblock中(通常)

我正在努力寻找为大文件创建可扩展存储的最佳解决方案。文件大小可以从1-2兆字节到500-600兆字节不等。我找到了一些关于Hadoop和它的HDFS的信息，但它看起来有点复杂，因为我不需要任何Map/Reduce作业和许多其他功能。现在我正在考虑使用MongoDB和它的GridFS作为文件存储解决方案。现在是问题:当我尝试写几个文件时，gridfs会发生什么同时。读/写操作会有任何锁吗？(我只会将它用作文件存储)gridfs中的文件是否会缓存在ram中，以及它将如何影响读写性能？也许还有其他一些解决方案可以更有效地解决我的问题？谢谢。 最佳答案

我正在努力寻找为大文件创建可扩展存储的最佳解决方案。文件大小可以从1-2兆字节到500-600兆字节不等。我找到了一些关于Hadoop和它的HDFS的信息，但它看起来有点复杂，因为我不需要任何Map/Reduce作业和许多其他功能。现在我正在考虑使用MongoDB和它的GridFS作为文件存储解决方案。现在是问题:当我尝试写几个文件时，gridfs会发生什么同时。读/写操作会有任何锁吗？(我只会将它用作文件存储)gridfs中的文件是否会缓存在ram中，以及它将如何影响读写性能？也许还有其他一些解决方案可以更有效地解决我的问题？谢谢。 最佳答案

目录​​状态概述​​​​算子状态​​​​键控状态​​​​状态后端​​状态概述在目前所有流式计算的场景中，将数据流的状态分为​​有状态​​​和​​无状态​​两种类型。无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件，并且只根据最后一个事件输出结果。举个栗子：一个流处理程序，从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。有状态的计算则会根据多个事件输出结果。举个栗子：计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数，则发出警告等等。对照上图可以看出：无状态流处理分别接收每条数据记录，然后根据最新输入的数据生成输出数据。（每次只转换一条输入记录，并且仅根

目录​​状态概述​​​​算子状态​​​​键控状态​​​​状态后端​​状态概述在目前所有流式计算的场景中，将数据流的状态分为​​有状态​​​和​​无状态​​两种类型。无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件，并且只根据最后一个事件输出结果。举个栗子：一个流处理程序，从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。有状态的计算则会根据多个事件输出结果。举个栗子：计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数，则发出警告等等。对照上图可以看出：无状态流处理分别接收每条数据记录，然后根据最新输入的数据生成输出数据。（每次只转换一条输入记录，并且仅根