【发布时间】:2017-09-07 07:20:45
【问题描述】:
问题: 我的应用程序每 5 分钟收集约 1000 个不同测量值的数据集。 所以我每小时收集 12.000 个新数据集。
我需要为图表导出这些数据:1 小时、24 小时、1 天、1 周、1 个月、3 个月、6 个月、1 年、所有时间
为了更好的性能和安全的一些存储,我想压缩这些数据。
想法: 1天后,我可以分解这些数据。因此,我想计算 12 次“5 分钟测量”的平均值以获得 1 小时的值。
大概 1 周后,我可以对所有“1h 测量”执行相同的操作,并计算其中 24 个的平均值以获得当天的平均值。
我在 laravel (5.4) 中工作。 数据库如下:
id | identifier (unique) | value (float) | created_at (date)
服务器有 4 个 CPU 3.0 Ghz,32 GB DDR3 RAM
现在我正在寻找一种高性能算法来处理大量数据。
编辑: 一个想法可能是提取大量数据并将其计算的 SVG 图表到 Google 平台(https://cloud.google.com/products/).the 结果可以发布到实时服务器 - 所以这个不计算任何东西。
您如何看待这个想法/(可能的)解决方案?如果是这种情况,您会推荐哪种谷歌产品?
【问题讨论】:
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性能有问题吗?
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@Strawberry 图表用于 web 应用程序的使用 - 有很多活跃用户。此应用程序需要速度。
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而速度目前是个问题?
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目前该应用程序非常快。所以这不是一个真正的问题atm
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在这种情况下,不用担心。当它成为一个问题时,要么你足够有钱聘请专业人士来解决它,要么太富有而无法在意。
标签: php mysql database laravel-5