单表数据量：202908463(2亿多条记录)，物理容量：单文件50个，上图： 环境：php7.3 mysql5.7 think-Orm 核心库测试环节：写入数据库以亿为单位的数据1：think-Orm的Db库长时间写入数据，每次写入1000条数据，发生内存泄漏，希望官方有看到这个文章进行改进。上图 2：改用自己封装单文件pdo类库文件，循环插入数据，每次插入5万
PHP 如何读取一亿行的大文件我们可能在很多场景下需要用 PHP 读取大文件，之后进行处理，如果你没有相关的经验可以看下，希望能给你带来一些启发。模拟场景我们有一个 1亿 行，大小大概为 3G 的日志文件，需要分析每一行获取一个 ID，然后拿这些 ID 逐行向数据库发起查询。
先想想 ...
遇到此类的问题稍微有点经验的程序员就需要考虑如下一些问题：
由于 PHP 可以利用的内存有限，即使可以修改
导读：OPPO是一家智能终端制造公司，有着数亿的终端用户，手机 、IoT设备产生的数据源源不断，设备的智能化服务需要我们对这些数据做更深层次的挖掘。海量的数据如何低成本存储、高效利用是大数据部门必须要解决的问题。目前业界流行的解决方案是数据湖，本次Xiaochun He老师介绍的OPPO自研数据湖存储系统CBFS在很大程度上可解决目前的痛点。本文将从以下几点为大家展开介绍：简述数据湖存储技术OPP
转载
2024-04-12 11:42:48
133阅读
一、前言 数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。二、需求说明 项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。
转载
2024-08-27 17:31:01
52阅读
100多个应用，1,500多个实例，每天200亿次查询奇虎是中国最大的安卓移动发布平台。奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司，同时为网络以及移动平台提供产品。自从2011年成为MongoDB的用户之后，奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用，其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询。我很高
转载
2023-08-03 21:45:32
17阅读
作者丨jia-xin出处：“前段时间刚入职一家公司，就遇到了 MySQL 亿级大表优化这事！ 图片来自 Pexels 背景XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在
来自：我没有三颗心脏
一、布隆过滤器简介上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算，它非常有价值，可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供类似于 contains 的这种方法。就举一个场景吧，比如你 刷抖音：
转载
2024-06-29 17:33:03
28阅读
# mysql 亿级数据量delete高效实现方法
## 1. 流程概述
在处理亿级数据量的delete操作时，为了提高效率，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建临时表 | 创建一个临时表，用于存储待删除的数据 |
| 2. 将数据拷贝到临时表 | 将待删除的数据通过insert语句从原表拷贝到临时表 |
| 3. 删除原表数据 |
原创
2023-12-06 07:52:27
240阅读
是否你也遇到了类似的问题：如何处理海量数据 比如订单数据越来越多（亿级），查询越来越慢，如何处理？ 分库分表会带来哪些副作用？可能的解决方式有哪些？问题目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，为了快速检索，也都采用了B树或其他索引技术。从原理上来讲，表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低。实践从实践角度来看，一般以百万到千
转载
2023-08-10 09:24:45
311阅读
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
转载
2024-08-05 10:30:27
345阅读
首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。项目背景这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再
转载
2024-07-24 08:35:38
358阅读
<! flowchart 箭头图标 勿删 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
转载
2019-04-30 17:39:00
95阅读
2评论
<! flowchart 箭头图标 勿删 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
转载
2019-04-29 11:19:00
90阅读
2评论
分析&回答Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置
转载
2024-05-01 23:03:27
97阅读
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：
（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差
转载
2023-04-26 00:35:36
1113阅读
一、数据库性能瓶颈主要原因1、数据库连接MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。2、表数据量大（空间存储问题）普遍观点认为单表数据量超过1000万条时就是出现数据库读取...
原创
2022-06-09 12:34:38
880阅读
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入
转载
2018-08-16 10:35:00
562阅读
2评论
亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
转载
2023-11-14 19:39:19
373阅读
刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？
原创
2022-02-26 11:32:57
1113阅读
点赞
一、获取公开数据集UCI机器学习知识库：包括近300个不同大小和类型的数据集，可用于分类、回归、聚类和推荐系统任务。数据集列表位于：http://archive.ics.uci.edu/ml/
Amazon AWS公开数据集：包含的通常是大型数据集，可通过Amazon S3访问。这些数据集包括人类基因组项目、Common Craw网页语料库、维基百科数据和Google Books Ngrams。相
