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对于用户自建型视频服务,需要投入大量的开发人员、时间来满足业务需求,自建过程中投入的成本和维护成本过高。 二、资源利用率低 随着企业业务的快速增长,基于用户自建的普通 视频点播 服务无法做到资源按需弹性伸缩,难以支撑大并发的访问。 三、无法实现简单编辑 视频点播中视频的存储和发布过程中无法实现简单的视音频编辑来自:百科常高的要求。如果使用关系型数据库,会涉及到按评论时间逆排序,随着评论越来越多,排序效率越来越低,且并发频繁。 解决方案 使用分布式缓存服务(D CS )的Redis缓存,可以从不同的维度,对某个key-value的列表进行降序显示。例如,直播弹幕中的弹幕列表,可以采用zset有序集合来自:百科DDS 提供二级索引功能满足动态查询的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架进行多维度的数据分析。 优势: 写性能:文档数据库的高性能写入,基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求。 高性能和扩展性:对高QPS应用有很好的支持,同时分片架构可以快速进行水平扩展,灵活应对应用变化。来自:百科