极限存储设计：全量数据对比与实时更新

“全文对比-极限存储设计原理与实践（淘宝网）” 在极限存储设计中，主要关注如何高效地处理和存储大规模数据，特别是在面对数据仓库的历史数据管理和快速查询方面。淘宝网的数据平台与产品部提出了相关的解决方案，涉及到数据分类、数据特点、典型操作以及存储策略。 1. 数据分类： - 商品表：包含了商品的基本信息，如商品ID、商品名、商品状态等，主要用于记录商品的静态属性和状态变化。 - 交易表：包括订单ID、支付ID等，用于跟踪交易状态和相关信息。 - 评价增量表：存储用户的评价信息，无业务主键，数据重复度低。 - 点击流日志：记录用户行为，数据量大但重复度低，每个记录基本唯一。 2. 数据特点： - 商品表和交易表有业务主键，保证记录唯一性，数据量大，但每日变更量少，数据冗余度高。 - 评价增量表和点击流日志没有明显的业务主键，数据每天新增，重复度低。 3. 典型操作： - 新增：如添加商品、创建订单。 - 更新：商品或订单状态改变。 - 删除：商品下线、订单撤销。 4. 存储策略： - 对于商品表和交易表这类数据，可以采用分区策略，例如按日期进行分区，方便快速获取历史快照数据。 - 评价增量表和点击流日志由于数据新增且重复度低，可以只保留最近的数据，以节省存储空间。 5. 极限存储解决方案： - 使用Hive进行全量数据对比，例如在上面的SQL示例中，通过全外连接比较相邻两天的数据，找出活跃与死亡数据。 - 分区策略的应用，如“latest分区”，可能是指只保留最新数据的分区，对于评价增量表，每天只需要保留当天新增的评价。 6. 云梯架构： - 云梯1是前端RDBMS和其他集群的组成部分，负责接收和处理前端交易系统、商品中心和用户中心的数据。 - LogServer用于收集点击流日志，提供日志数据的存储和处理。 7. 存储挑战： - 随着时间推移，数据量持续增长，如何有效存储并快速访问成为关键问题。 - 数据冗余度高的业务数据需要优化存储，减少不必要的存储开销。 综上，极限存储设计原理与实践主要涉及如何利用分区、日志处理、数据对比等手段，对大规模数据进行高效存储和管理，以满足数据分析和业务需求。这在大数据背景下，对于企业来说具有重要的战略意义。