Вопрос или проблема
Итак, у меня есть таблица в MySQL, которая хранит интересы пользователей, изначально это были просто данные для анализа при необходимости. Таблица users_interests — это таблица, которая хранит user_id, section_id, location_id, property_type_id, минимальную цену и максимальную цену. Сейчас эта таблица содержит около 6 миллионов записей, и теперь нам нужно анализировать ее в реальном времени, но MySQL не помогает (очень медленно и иногда перегружается)…. Что мне нужно сделать, так это создать форму с множеством фильтров (которые являются необязательными), с помощью которых пользователь может фильтровать (каждый раз, когда пользователь выбирает фильтр, он отправляет API в базу данных для подсчета уникального числа пользователей, которые имеют интересы с этими критериями).
Форма должна содержать поля для section_id, property_type_id, location_id, min_price, max_price и country code…. И каждый раз, когда пользователь выбирает фильтр, например section_id = 1, он должен отправлять API для подсчета уникальных пользователей в реальном времени, которые имеют интересы в section_id = 1 и отвечать менее чем за секунду в оптимальном случае, затем, когда пользователь выбирает property_type_id = 4, мы отправляем другой API для подсчета уникальных пользователей в реальном времени, которые имеют интересы в section_id = 1 и property_type_id = 4, и так далее, пока пользователь продолжает фильтровать.
Как я уже упомянул, я пробовал с MySQL и это было действительно медленно и иногда перегружалось (даже с индексацией, я также пробовал составную индексацию, но они не работают, так как все мои фильтры являются необязательными)… Я прочитал об этой проблеме, и многие люди упоминали алгоритм HyperLogLog, который, как я узнал, приближает подсчет уникальных значений для оптимизации производительности. Так что, существуют ли решения big data, которые поддерживают алгоритм HyperLogLog? И достаточно ли они помогут мне решить мою проблему?
Вы рассматривали решения для big data, такие как Hive/Hadoop для хранения данных, Spark для потоковой обработки и Kafka для обмена сообщениями? Вы могли бы использовать существующие решения, такие как Big Table от Google.
Ответ или решение
Решение задачи в реальном времени по подсчету уникальных значений на основе больших данных требует подхода, который может обрабатывать и агрегировать данные более эффективно, чем традиционные реляционные базы данных, такие как MySQL. В данной ситуации стандартные методы действительно могут оказаться недостаточными из-за большого объема данных и разнообразия фильтров. Давайте рассмотрим, как наилучшим образом подойти к решению этой задачи, принимая во внимание использование алгоритма HyperLogLog и соответствующих технологий больших данных.
Определение задачи
Вы сталкиваетесь с необходимостью агрегирования данных о пользовательских предпочтениях в реальном времени из таблицы с количеством записей около 6 миллионов. Пользовательский интерфейс требует динамического подсчета уникальных пользователей, соответствующих множеству фильтров, таких как section_id, property_type_id, location_id, наряду с диапазонами цен и кодом страны. Главная цель — обеспечить высокую скорость обработки данных, что делает актуальными вопросы оптимизации и использования соответствующих технологий.
Алгоритм HyperLogLog
HyperLogLog — это подходящий алгоритм для данной задачи, так как он позволяет выполнять приблизительный подсчет уникальных элементов с предсказуемой точностью и низким использованием памяти. Это делает его эффективным для систем, в которых необходимо обрабатывать большие объемы данных в реальном времени.
Технологический стек
-
Apache Kafka: Используйте Kafka в качестве системы обмена сообщениями для стриминга данных изменений в пользовательских интересах. Kafka позволит эффективно обрабатывать входящие потоки данных и обеспечит поддержку работы в реальном времени.
-
Apache Spark: Spark обеспечивает высокую скорость обработки, что делает его подходящим для выполнения вычислений на лету. Вы можете внедрить Spark Streaming для обработки потоков из Kafka, используя поддержку алгоритма HyperLogLog для подсчета уникальных значений.
-
Система хранения данных:
- Apache Hive/Hadoop: Может быть использован для долгосрочного хранения и запроса обобщенных данных. Hive поддерживает обработку больших объемов данных и может выполняться поверх HDFS.
- Google BigTable: Альтернативой является использование управляемых облачных решений с поддержкой больших данных. BigTable обеспечивает высокую производительность и масштабируемость.
-
Dashboards и API: Используйте подходы, такие как RESTful API, позволяющие интерфейсу динамически взаимодействовать с системой аналитики. Для визуализации и пользовательского взаимодействия рекомендуется инструменты создания дашбордов, например, Tableau или Power BI.
Вывод
Внедрение решения с использованием алгоритма HyperLogLog в контексте Apache Kafka и Spark позволит вам достичь вовлеченности клиентов, которая требует обработки больших объемов данных с минимальными задержками. Такая система обеспечит необходимую гибкость и надежность, позволяя в реальном времени анализировать данные о пользовательских интересах. Это будет способствовать аналитике и позволит принимать более обоснованные решения.
Учтите малейшие детали, обращая внимание на соответствие характеристик вашей инфраструктуры и ресурсов, с которыми вы располагаете. Грамотный выбор технологий и алгоритмов критически важен для достижения нужных результатов.