資料儲存優化 (二)：具體優化方式
通過上一篇文章的分析發現在大資料的應用中proto在儲存方面優於Json。資料都進行壓縮，proto約為json的1/3
資料來源
1、日誌由前端SDK收集，
2、格式為Json，Json有多種型別，子節的各異
3、不同版本的SDK，Json類別也不同
4、每天的資料量為1.5T(備份3份)
優化方式
1、原始資料保留1一個月（Json）
2、從原始資料中抽取可能用到的字端保留5個月（ProtocolBuffer）
具體實現
1、由前端SDK組提供具體Json格式
2、討論構建資料倉庫需要的Json的具體欄位
3、依據已定的格式進行儲存格式轉換Json->ProtocolBuffer
4、重跑歷史資料，儲存格式轉換ProtocolBuffer->Json
預期效果
1、相容歷史的程式
2、減少資料的儲存空間
3、可以實現歷史資料的重跑
測試結果
沒有達到預期的效果
分析原因：
1、pro格式的轉換的只是節點、符號
2、資料來源中某個字端的資料量過大佔據每條資料的95%
優化總結
1、優先分析日誌量大原因，分析方向：內容，結構
2、內容過多可以通過改變壓縮格式來降低儲存
3、結構原因可以通過改變結構來實現優化
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