一 搭建搜索微服务工程首先将关系型数据库(MySql、Oracle等)里的数据导入到ES里，导入的是SKU的数据，不是SPU数据1.1 SpringData介绍Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况
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2024-09-10 12:25:37
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使用场景：公司接到一个需求，需要查询ES索引A中所有数据，并根据查询到的数据中的某个字段再去查询另外一个索引B，整合并获取最终需要的数据，再生成excel、上传oss等等。其中索引A和索引B中都存储了千万条数据，之前的同事是用单线程写的，查询索引A使用的是limit、from深层分页，最终数据生成大概需要…不知道需要多久，可能一个月也生成不出来，后来这个需求就落在了我这里。在做这个需求之前我从未使
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2023-10-10 09:43:00
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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
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2024-05-07 10:46:22
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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，可能就几百毫秒。&nbs
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2024-03-25 20:51:47
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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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首先需要具备gensim包，然后需要一个语料库用来训练，这里用到的是skip-gram或CBOW方法，具体细节可以去查查相关资料，这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置。语料库test8下载地址: http://mattmahoney.net/dc/text8.zip检查语料是否需要做预处理：将数据下载好了解压出来，在做词向量之前我们需要了解数据的存储结构，判断它是否
存储过程+函数 创建千万的测试数据用MYSQL的存储过程创建千万级测试数据表 1创建表CREATE TABLE `think_user` (
`uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`u_name` varchar(20) NOT NULL,
`u_pwd` varchar(64) NOT NULL,
`user_group` int(11)
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2024-07-30 14:12:39
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千万级数据处理前言 近日一次版本上线时，涉及到千万级数据处理，因一时疏漏造成Oracle数据库回滚段爆掉，造成版本重复发布。 系统日常运行中，产生部分历史数据，这些数据不能删除。日积月累情况下，出现超级大的数据量。需要将客户信息历史表中客户性别为女性，出生日期在90年以前的客户存放至另一张表。目前客户信息历
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2024-03-15 20:11:43
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文章目录一、input插件 -jdbc1.1 logstash jdbc input接口函数二、filter 插件 -json2.1 描述2.2 JSON 过滤器配置选项2.3 常见选项三、output 插件 -Elasticsearch 输出插件3.1 函数说明 一、input插件 -jdbc最近项目需求需要将mysql 3000W数据同步到ES中 本人利用ES官方文档中提到的logstash
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2023-10-11 19:23:11
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mysql limit 使用方法： 在我们使用查询语句的时候，经常要返回前几条或者中间某几行数据，这个时候怎么办呢？不用担心，mysql已经为我们提供了这样一个功能。SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offsetLIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数
一、文章说明本篇博客主要是大数据量级别的数据清洗思路，因为使用的技术和数据库等存在差异，并没有提供具体的示例，但是各个场景思路基本一致完成清洗的方式很多，业务数据体量不同，本文可以作为其中千万级别业务数据清洗的一种思路，一般来说一个小时可以清洗几百万+的数据，具体速度数据库和配置的同步会有比较大的差异二、文章正文2.1 清洗背景一些时候，因为业务上的需求变化或者某些不可变因素需要将数据库的数据进行
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2024-06-19 04:59:09
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备注： 此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降 背景在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的 创建测试数据的方式1. 编写代码，通过代码批量插库（本人使用过，步骤太繁琐，性能不高，不推荐）
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2023-09-01 20:39:55
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每到节假日期间,一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题：抢火车票!虽然现在大多数情况下都能订到票,但是放票瞬间即无票的场景，相信大家都深有体会。尤其是春节期间...
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2021-06-11 23:34:17
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程序员的日常离不开日志，日志就好比私人秘书，负责运行周期一切trace工作。优秀的日志实践能极大帮助地程序员快速定位问题，减少在线错误报警。本文将从日志书写时各方面来做阐述，依据日志推荐的日志等级，做相应优秀日志实践的推荐。一、重新认识日志1、日志级别概述ERRORERROR是最高级别错误，反映系统发生了非常严重的故障，无法自动恢复到正常态工作，需要人工介入处理。系统需要将错误相关痕迹以及错误细节
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2024-10-10 10:23:53
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# 深入了解MySQL千万级别表的挑战与解决方案
在当今数据驱动的时代，MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种场景。面对千万级别的大数据表，如何有效地管理和优化数据库性能成为一大挑战。本文将探讨MySQL处理千万级别表的数据结构、索引优化、查询优化以及一些最佳实践，同时提供代码示例以便于理解。
## 1. 理解千万级别表的悖论
千万级别的数据表常常引发性能瓶颈。主要原
千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们直觉思维都会 跳转到拆分或者数据分区。在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分：“千万级”、“大表”、“优化”，也分别对应我们在图中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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# MySQL千万级别建索引的最佳实践
在现代数据库管理系统中，索引是提高查询效率的重要手段。尤其是在数据量达到千万级别的情况下，合理地建立索引可以显著提高数据检索的速度。但在实际操作中，如何有效地创建索引、如何选择索引类型，以及在数据量庞大时需要注意哪些问题，都是开发者需要深入了解的内容。
## 什么是索引？
索引可以被看做是一本书的目录，它帮助数据库管理系统更快地找到表中的数据。没有索引
1、MySQL逻辑架构日常在CURD的过程中，都避免不了跟数据库打交道，大多数业务都离不开数据库表的设计和SQL的编写，那如何让你编写的SQL语句性能更优呢？先来整体看下MySQL逻辑架构图：MySQL整体逻辑架构图可以分为Server和存储引擎层。Server层：Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)，以及存储过程、触发器、视图等
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2024-09-30 12:17:40
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1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在
Flink 部署文档1 先决条件2 下载 Flink 二进制文件3 配置 Flink3.1 flink-conf.yaml3.2 slaves4 将配置好的 Flink 分发到其他节点5 以 Standalone 模式启动 Flink6 以 Flink on YARN 模式启动6.1 Flink YARN Session6.2 Single Flink job on YARN7 参考本文档中的集群
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2024-03-25 17:25:23
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