三、 Search 在 Elasticsearch 中，搜索一般包括两个阶段，query 和 fetch 阶段，可以简单的理解，query 阶段确定要取哪些doc，fetch 阶段取出具体的 doc。 Query 阶段 如上图所示，描述了一次搜索请求的 query 阶段。 1. Client 发送一次搜索请求，node1 接收到请求，然后，node1 创建一个大小为 from + si
思路:方法一:select top 5 *
from dbo.CompanyNews
where PKId >
(select max(PKId) from CompanyNews WHERE pkid in
(select top 5 PKId from dbo.CompanyNews order by PKId)
)
order by pkid
上面等价于= =
方法二(建议采用该方
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2024-04-22 09:05:48
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二、scroll 1、高效进行滚动查询,首次查询会在内存中保存一个历史快照以及游标(scroll_id),记录当前消息查询的终止位置,下次查询的时候将基于游标进行消费(性能良好,不具备实施性,一般是用于大量数据导出或索引重建) 2、可以查询10000条以上数据. 3、当使用完查询的数据之后,记得要手动清理,因为scroll查询会生成快照,虽然会有过期时间,但是如果并发访问量激增的时候,都没达到过期
【51CTO.com原创稿件】最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。 面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种
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2024-05-07 12:19:31
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sql server 到底能否处理百万级，千万级的数据？ 最近又想起曾经被忽悠过n次的问题。 刚毕业的时候，很多次去面试的时候被问及sql server能处理能力，以及上百万级别的数据的优化问题？我当然是说东又扯西的，说了一大堆方法方式来告诉他如何提高查询效率，如何正对各种应用特点来做优化。 我吹你吹了半
前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。对“千万量级数据中查询 10W 量级的数据”设计了如下方案：多线程+CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES+Hbase 组合方案RediSearch+Redi
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2024-02-29 18:02:58
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？
这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s，后面反而就快了，可能
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2024-05-02 15:39:21
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财务平台进行分录分表以后，随着数据量的日渐递增，业务人员对账务数据的实时分析响应时间越来越长，体验性慢慢下降，之前我们基于mysql的性能优化做了一遍，可以说基于mysql该做的优化已经基本上都做了，本次是基于elasticsearch对其做进一步的性能优化1.mysql索引原理基于mysql最常用也最直接有效的性能优化也就是添加索引。mysql索引是怎么实现的呢？数据库最基本的查询算法是顺序查找
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2024-10-31 19:33:16
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# 如何在 MySQL 中查询千万级数据
## 前言
在大数据时代，很多开发者都需要处理和查询大规模的数据集合。本文将引导你如何在 MySQL 中高效查询千万级的数据，并确保查询性能。我们将通过一个具体的流程，逐步展示每一个关键步骤，并提供相应的代码示例及注释。
## 流程概述
在执行大规模数据查询之前，首先需要明确整个流程。下表展示了查询的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 08:17:42
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/*
pl/sql流程控制
*/
/*
查询出 150号 员工的工资, 若其工资大于或等于 10000 则打印 'salary >= 10000';
若在 5000 到 10000 之间, 则打印 '5000<= salary < 10000'; 否则打印 'salary < 5000'
*/
DECLARE
v_salary employees.salary%TY
应尽量避免在 where 子句中使用！= 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在
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2024-03-20 13:45:15
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工作中遇到要从网络SQL实例上查几个张表(A\B\C)，处理后存到本地Postgres库这么个需求，其中表B过千万（也可能过亿），当然不可能一次性查询，就要用到分页查询了。主流分页方法无非那么几种1、Not In 大法（据说是效率极低）果断放弃2、比较主键 top 50000 where max(ID)>50000 order by id asc(
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2024-01-10 16:45:26
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工作需要，专门花了一下午研究了Elasticsearch里面的nested。最好的材料还是官网上面的Elasticsearch: The Definitive Guide，所以直接将里面涉及到nested的文章找来看了看，顺便把它们翻译了，贴出来和大家分享。同时综合考虑了一下，把英语大体的英文原文也一起贴出来了。希望这样能够适应不同读者的口
1 背景电商系统一般都会有一张表记录买家的浏览器信息，包含但不限于浏览器ip、浏览器cookie信息、浏览器user-agent、当前页面的url、当前页面的refer。买家在电商网站上每一次操作，都会记录到该表。该表的数量量至少达到千万级级别。该表有什么用处？用于给电商系统的B端做数据分析、数据概览展示、报表展示使用的。也能用于挖掘数据价值。做数据统计的查询，千万级的表查询性能极低，因此针对不提
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2024-10-21 22:44:51
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面试官心理分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s ，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s ，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是没玩儿过 es，或者就是自己玩玩儿 demo
mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。本文给大家分享的是作者在使用mysql进行千万级数据量分页查询的时候进行性能优化的方法，非常不错的一篇文章，希望能帮助到大家。
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2023-07-04 09:40:17
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背景介绍有个数字化转型项目采用MySQL数据库，有张大表数据两千万左右，深度分页（比如翻页1000万行）后查询比较慢，需要进行优化需求分析 1）由于B端项目需要查询全量数量，查询条件有起止日期，没有采用水平分表方案，如根据用户ID水平分表、根据时间水平分表等 2）采用ES、Hive+Impala、ClickHouse等OLAP方案需要引入其他技术栈，开发资源、进度等无法满足要求本文主要分析大表深度
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2023-09-05 10:22:33
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在项目中需要将一个80w+的csv数据(200+m)导入到oracle库，一开始使用的是Navicat for Oracle的导入工具。跑了五六分钟之后绝望了，因为才跑了2%，按这样的速度跑半天都跑不完。回想了一下老本行mysql，觉得Oracle应该也会有一个批量插入的高效率语句的写法。于是翻看了oracle的官方文档精通 Oracle+Python，第 1 部分：查询最佳应践一次多行大型的插入
在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？分别说出在数据库设计、SQL语句、java等层面的解决方案。
解答：
1）数据库设计方面：
a. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索
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2024-08-14 10:32:31
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