有没有把 oss 当数据库用的?

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为了将来节省 mysql 压力,现将部分表移到 oss 上,并做 redis 缓存处理, 这会不会有什么问题? 个人觉得有缓存了, 将来数据量大了放 mysql 也不会有压力,但有什么理由拒绝这种建议呢?

OSS

来节省

MySQL

Redis

23 条回复 ? 2021-09-03 21:17:43 +08:00

myd

2021-09-03 09:48:58 +08:00

OSS 好像不支持随机写吧

DollarKiller

2021-09-03 09:51:51 +08:00

juicefs 挂载一个硬盘

Mithril

2021-09-03 09:53:18 +08:00

做过，没什么问题。文件存 OSS，属性挂 metadata 。非常轻量的读写问题不大。
适合以文件操作为主要流程的场景。

JingKeWu

2021-09-03 09:58:36 +08:00

什么神仙操作

cheng6563

2021-09-03 10:00:54 +08:00

除非你 100%缓存，否则没缓存的那点数据就能要你老命

securityCoding

2021-09-03 10:06:30 +08:00 via Android

连野路子都算不上

lscexpress

2021-09-03 10:10:26 +08:00

请用 oss 来做一次事务让我瞧瞧

rogwan

2021-09-03 10:25:50 +08:00 via Android

对象存储要计算请求次数费用的，确定 MYSQL 是低频数据 IO

xsm1890

2021-09-03 10:32:14 +08:00

写到 oss 不就是一个文件了。最最开始的时候，数据就是写到磁盘上的，为了方便管理搞了一个数据管理系统，也就是最原始的数据库了，然后这个系统慢慢发展才有了现在的数据库的各种功能。这么一搞直接回到了解放前???

wellsc

2021-09-03 10:32:34 +08:00

看需求，如果你只是给个人博客用用的话完全可以，毕竟日活大概率不到 10，以前还有人把 github repo 当 kv store 用呢

liprais

2021-09-03 10:59:11 +08:00

自己搞个 snowflake

zhangxudong

2021-09-03 11:28:11 +08:00

有，然后因为请求量过大，被阿里云警告了

BBCCBB

2021-09-03 11:32:43 +08:00

你该看看 table storage, 而不是 oss..

Exdui

2021-09-03 11:39:00 +08:00

试过，高频读低频写的数据放在 oss，走内网请求数据
这种算是野路子，主要看你是用在什么场景的

koolob

2021-09-03 11:41:13 +08:00

我这边把 oss 当作一种可批量覆盖数据的只读数据库来用的。
文件形式组织好，然后数据湖建立外表。读取就跟 mysql 一样。而更新数据时，就批量把文件替换就行。
适合大数据原始数据处理。

ClutchBear

2021-09-03 11:41:25 +08:00

同楼上,
用阿里云的表格存储呗,
价格也不贵.
我测试过, 通过主键读 10000 条数据, 大概 35 秒.

gancl

2021-09-03 11:46:14 +08:00

@Exdui 暂时先用在自定义字段上, saas 系统不是要设置很多自定义字段给各种行业自己用, 有自定义模板、自定义字段类型、自定义字典列表、关联各业务的中间关联表等

yrj

2021-09-03 13:43:46 +08:00 via iPad

你确定内存比硬盘更便宜？这不就是钱包负优化嘛

THESDZ

2021-09-03 15:14:06 +08:00

见过用 cdn 的,商品 sku 这种.

joesonw

2021-09-03 15:31:48 +08:00

https://github.com/phiresky/sql.js-httpvfs 这个就是, 不过是只读的.

tojike

2021-09-03 19:57:22 +08:00

如果是流水表的话完全可以，我们几十亿的流水记录表，跑存储脚本跑了 1 个多月，路径 "uid+date(Ymd).json" 存储到 oss，前端那边只有当天的数据才会查询接口，之前的数据全部先从 oss 里面取，拿不到再拿接口那边的数据。减轻了服务器很多压力

whileFalse

2021-09-03 20:32:07 +08:00 via iPhone

遇上并发写操作那不是废了吗

whileFalse

2021-09-03 21:17:43 +08:00

当然 ls 的各种大数据用法是合适的。