【云视厅】第126期 DB Load功能介绍

在互联网高速发展的浪潮中，广告与推荐业务迎来爆发式增长。随着大数据与人工智能技术的不断演进，广告投放模式正经历着深层次的变革。

从传统“签约固定互联网广告位”的粗放式投放，逐步演进为基于RTA（Real-Time Advertising）的实时广告与推荐系统。这种模式能够结合用户画像、行为特征等多维数据，在毫秒级时间内完成精准匹配，大幅提升了广告投放的准确性和转化效率。

然而，传统Redis数据导入方式存在明显瓶颈：依赖于Redis标准协议，需将大数据平台中的数据逐条写入，并通过计算层执行复杂的计算逻辑。这一过程效率不高，尤其在业务高峰期进行批量导入时，常会导致慢请求、分片不均、内存溢出（OOM）等问题，严重影响在线业务的稳定性和用户体验。

为了解决“海量数据导入慢”这一核心痛点，GeminiDB推出云数据极速入库（DB Load）功能。

该功能可显著提升海量数据的导入效率，同时有效降低对在线业务的影响，助力系统稳定运行与高效处理。

DB Load功能的核心价值在于实现快速的数据导入。
依托大数据平台的高并发处理能力，结合自身存储引擎的数据编排优势，GeminiDB提供DB Load功能。该功能通过客户侧的Spark大数据集群，直接生成底层存储文件，并以文件形式快速导入至GeminiDB数据库，实现高效、快速的数据加载。 DB Load功能的实现主要包括以下两个方面。

• 利用业务侧大数据分布式集群算力优势，将大数据结果高效转换成底层数据文件。
• 避开离散数据写入长链路，通过数据高速持久化通道，将数据文件直接导入GeminiDB Redis数据库，实现高效的大批量数据导入功能。