Firebase存储构件非常庞大，而且还在不断增加
我刚刚注意到，我的应用程序的存储在过去的几周内几乎达到了5GB的免费使用限制。经过更多细节的检查，似乎这是“神器”桶造成的。
我看到了这个SO问题，它说“工件”桶与节点10环境相关。
我确实在一个月前移动到了节点10，但在发现日志不再在firestore functions console中进行结构化之后，几天后我又回到了节点8，并且从那以后只使用节点8。
我还使用了pubsub.schedule函数，以备此处所需。
我还注意到“工件”的带宽意外地增加了，我想这也会带来成本上的影响，我希望能提供任何关于最小化这些峰值的可能方法的信息（22.5GB中大约有22GB来自“工件”bucket）：
共有1个答案
我假设这与firestore函数部署有关（或者不是？），但这真的是预期的吗？
是的，这是意料之中的。每次部署功能时，Cloud Build都会为构建的docker映像使用专用的云存储空间，并保留它，直到您删除它。
我能安全地清理这些器物吗？
-
我有一个springboot REST服务，它每分钟将文件从文件夹移到zip归档，并将归档上传到另一个服务。我的服务使用Cache2K和Hsql数据库保存压缩文件和压缩名称的映射。另一个应用程序使用service注册创建的文件，然后询问文件所在的zip的名称。 服务在Windows Server 2019标准32GB RAM上运行，启动参数为
-
null null null
-
问题内容： 我需要在MySQL表中存储大量（数千万）的512位SHA-2哈希。为了节省空间，我想以二进制形式存储它们，而不是以十六进制数字的字符串存储。我使用的是ORM（DBix :: Class ），因此将从代码中抽象出存储的特定详细信息，从而可以将它们扩充到我选择的任何对象或结构中。 MySQL的类型是64位。因此，我可以从理论上将散列划分为八列。不过，这似乎很荒谬。我的其他想法只是使用单个列
-
简而言之：如果您有大量不同大小的文档，其中相对较少的文档达到最大对象大小，那么在MongoDB中存储这些文档的最佳实践是什么？ 我有一套文件，比如： 值列表的长度因文档而异。对于大多数文档，它将有几个元素，对于少数文档，它将有数千万个元素，我将达到MongoDB中的最大对象大小限制。问题是，我为那些非常大（而且相对较少）的文档提出的任何特殊解决方案都可能会对我存储小文档的方式产生影响，否则，这些小