存储亿级商品需要考虑以下几个方面问题:
存储方式:亿级商品的存储一般使用分布式存储技术,例如分布式文件系统、分布式对象存储或者分布式数据库。这样可以保证数据的可靠性和高可用性。一般可以考虑像TiDB、Oceanbase等。
数据分片:当数据量达到亿级时,需要考虑数据的分片,将数据分散存储在多个节点上,以提高查询效率和并发处理能力。可以根据商品的属性(如品牌、类别、价格等)进行分片,或者按照商品ID的哈希值进行分片。常见的做法就是分库分表。
数据缓存:对于热门的商品数据,可以将其缓存在内存或缓存数据库中,以提高查询速度和响应时间。常用的缓存技术包括Redis、Memcached等。
数据备份与恢复:需要建立完善的数据备份和恢复机制,以保证数据的安全性和可靠性。可以采用冷备份、热备份或者增量备份等方式进行备份,以便在数据出现故障或丢失时能够及时恢复。
数据索引与优化:对于亿级商品的查询,需要进行索引优化和性能调优,以提高查询效率和响应速度。可以采用多种索引技术(如B+树、哈希索引等),或者进行数据的预处理、缓存、批处理等优化方式。
适当归档:对于一些非热点数据,如过期商品等内容,可以适当的做一些归档存储。
数据压缩:对于一些可以被压缩的数据,可以采用压缩技术来减少数据存储空间,降低存储成本。