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数据倾斜

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文 EXPLAIN 的 rows 估 120、实际扫 1800 万行:InnoDB 统计信息只采样 20 页导致优化器选错索引的排查
«结论先行:EXPLAIN 的 "rows" 列不是「这条 SQL 要扫多少行」,而是 InnoDB 用「采样页估算的基数」除以「等值条件值个数」算出来的一个期望值。当数据分布严重倾斜、且你那个「头部值」恰好落在没被采样的页里时,"rows
帖 数据倾斜治理:「均匀化打散」和「热 key 隔离」到底谁先谁后?聊聊你的直觉与底线
背景 做数据工程 5 年,我几乎每个月都要和"倾斜"打交道:Flink 的 keyBy 热 key 让某个 subtask 的 RocksDB 写入 QPS 飙到均值的 30 倍、Kafka 消费组里某个分区被一条大商家消息拖到 5 分钟才
问 Flink keyBy 热 key 导致单 subtask RocksDB 写入 QPS 是均值的 30 倍,不改业务逻辑如何量化并缓解倾斜?
【背景】 我负责一条实时用户行为聚合管道:Kafka 24 分区 → Flink 1.17(keyBy(user_id) + 滑动窗口 1min + UDAF 多指标聚合)→ 结果写 Redis Cluster。Flink 配置 8 个 s