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Shengliang Guan 2020-08-01 10:02:44 +08:00 committed by GitHub
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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@ -22,8 +22,8 @@ Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10Mb) + numOfTables * (tagSize
CPU的需求取决于如下两方面
- 数据插入:TDengine单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录一次插入一条记录与插入10条记录消耗的计算资源差别很小。因此每次插入条数越大插入效率越高。如果一个插入请求带200条以上记录单核就能达到每秒插入100万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高因为需要缓存记录然后一批插入。
- 查询需求:TDengine提供高效的查询但是每个场景的查询差异很大查询频次变化也很大难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景写一些查询语句才能确定。
* __数据插入__ TDengine单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录一次插入一条记录与插入10条记录消耗的计算资源差别很小。因此每次插入条数越大插入效率越高。如果一个插入请求带200条以上记录单核就能达到每秒插入100万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高因为需要缓存记录然后一批插入。
* __查询需求__ TDengine提供高效的查询但是每个场景的查询差异很大查询频次变化也很大难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景写一些查询语句才能确定。
因此仅对数据插入而言CPU是可以估算出来的但查询所耗的计算资源无法估算。在实际运营过程中不建议CPU使用率超过50%,超过后,需要增加新的节点,以获得更多计算资源。