求[读多写少、大字段]数据库技术推荐

[OysterQAQ]

用于存储样本的特征，几千维的浮点数据和文本数据。仅按照 id 查询，修改很少。目前用 mysql 存储（ longblob ），由于近期有图的需求，需要在一个请求里一次性查几百个 id ，耗时在 1min 左右。

[815979670]

@Desdemor ClickHouse 快 但应该不符合 op 的需求，ClickHouse 是做 OLAP 场景的 如果是条数多还行，但是单条的内容多 可能不是很合适

[OysterQAQ]

@8355 我不知道算不算大文本 三个 longblob 字段分别是 1024 维的 float 数组 512 维 float 数组 256 维 flost 数组

@Desdemor olap 适合数据聚合分析而不是单条查询吧

[MidGap]

想判断是否是字段太大，这个思路靠谱么？建一张一样的表，存小的数据同样的查询比较一下，感觉光“觉得”没法找到有效解决办法呢~

[flmn]

这种场景，很明显是 HBase 最适合的。

但是 HBase 的开销不小。

我想问下，在一个请求里一次性查几百个 id ，是查所有维度，还是单个或者几个维度？

[thevita]

数千个维度 大概 数 K-数十 k, 典型小对象，存取, 数百个 也就 几十 MB ，mysql 要一分钟, 应该就是 io 次数多一点.
用 object store 或者 kv ？

好处在于有现成的云或分布式方案，对 ssd 优化也好，能承担更大量的并发读

再，看读上是否有写 固定模式，可以适当做一些读优化设计（毕竟说 读多写少）

[charslee013]

> 主要是反过来用向量查 id 的 #22

有个疑惑，为什么不在 Milvus 新增一个 ID 字段用来映射 mysql 数据库？

在 milvus 进行向量查询之后根据返回的 ID 字段来反向查询 mysql 数据库 🤔