# MySQL 10W QPS 科普文章
## 引言
MySQL 是当今最常用的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各大互联网公司的数据存储和管理。在高并发场景下，需要处理大量的并发请求，其中 QPS（Queries Per Second）是衡量数据库性能的重要指标之一。本文将介绍如何通过优化 MySQL 数据库和相关配置来实现 10W QPS 的性能。
## 背景知识
在开始之前，我
原创
2024-01-13 09:53:31
73阅读
# 如何实现“redis key 10w”
## 介绍
欢迎来到本篇文章，本文将教会你如何使用Redis实现"redis key 10w"的需求。Redis是一个开源的内存数据库，提供了丰富的数据结构和功能，非常适合用于缓存和存储关键数据。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，通过详细的步骤和代码示例，帮助你实现这个需求。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图，我们将通过以下几个步骤来实现
原创
2023-10-21 10:21:40
25阅读
# Redis Hash 介绍
## 什么是 Redis Hash？
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希等。在 Redis 中，哈希（Hash）是一种键值对的集合，其中每个键关联一个值。哈希是一个无序的键值对集合，其中每个键对应一个值，它可以看作是一个字典或者一个关联数组。
Redis 中的哈希是一个 string 类型的
原创
2023-12-09 08:36:58
39阅读
# 10W QPS 架构简介
在现代的互联网应用中，QPS（Queries Per Second）是衡量系统性能的一个重要指标。当系统的QPS达到一定程度时，需要考虑如何设计更加稳定和高效的架构来支撑这一高并发量。本文将介绍一个支持10W QPS的架构设计，并提供代码示例以及甘特图来帮助读者更好地理解。
## 架构设计
为了支持10W QPS的并发请求，我们需要设计一个高可用、高性能的架构。
原创
2024-03-13 05:51:16
90阅读
# Python上传超过10w的实现方法
## 1. 简介
在开发中，经常会遇到需要上传大量数据的场景。本文将介绍如何使用Python实现上传超过10w的数据，并提供了整个实现过程的流程图和甘特图。
## 2. 流程图
使用mermaid语法绘制的上传超过10w的数据实现流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(连接数据库)
B -
原创
2023-10-22 06:06:09
12阅读
## 截取10W数据的Java Set
在Java中，Set是一种不允许重复元素的集合数据结构。如果我们需要截取一个包含10万个元素的Set集合的一部分，该怎么做呢？本文将介绍如何使用Java来截取一个包含10万个元素的Set集合，并提供代码示例。
### Set的特点
Set是一种集合，和List不同的是，Set中的元素不允许重复。在Java中，常见的Set实现类有HashSet、Link
原创
2024-07-14 03:53:42
58阅读
# Android SQLite 10W 性能
## 介绍
SQLite 是一种嵌入式关系型数据库，被广泛应用于 Android 平台的数据存储中。在处理大量数据时，SQLite 的性能是一个关键问题。本文将介绍如何优化 Android SQLite 在处理 10W 条数据时的性能，并提供相应的代码示例。
## 优化方法
### 1. 使用事务
在插入大量数据时，使用事务可以极大地提高性
原创
2023-11-23 13:33:57
146阅读
## MongoDB中的数据统计和计数
MongoDB是一个开源的、高性能的文档数据库，被广泛应用于大规模数据存储和处理。在实际开发中，我们经常需要对MongoDB中的数据进行统计和计数。本文将介绍如何使用MongoDB进行数据统计和计数，并给出相应的代码示例。
### MongoDB的count方法
在MongoDB中，我们可以使用count方法对集合中的文档进行计数。该方法可以接受一个查
原创
2023-12-16 03:59:03
99阅读
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序，人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的，但这些思路是通用的。我已经把他们分成几类，来帮助你掌握更多MySQL的调节和优化技巧。 MySQL 服务器硬件和操作系统调节: 1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问
先来看一下都有哪些题目：•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL？（百度）•如何从大量数据中找出高频词？（百度）•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP？（百度）•如何在大量的数据中找出不重复的整数？（百度）•如何在大量的数据中判断一个数是否存在？（腾讯）•如何查询最热门的查询串？（腾讯）•如何统计不同电话号码的个数？（百度）•如何从 5 亿个数中找出中位数？（百度）•如何按照 query 的
# Java 批量修改 10W 数据的技术探讨
在现代应用程序中，数据的批量修改变得越来越常见。特别是在大规模系统中，如何高效地修改十万条甚至更多数据成为了一个重要课题。本文将探讨如何在 Java 中实现批量数据修改，并提供相关的代码示例及状态图。
## 一、背景
在日常的项目开发中，我们可能需要对数据库中的数据进行批量更新。这种需求可来源于数据的迁移、数据格式调整、功能变更等情境。批量修改
原创
2024-08-26 05:48:33
128阅读
# MYSQL 插入10W条数据
在开发过程中，我们经常需要向数据库中插入大量的数据。本文将介绍如何使用MYSQL数据库插入10W条数据，并提供相应的代码示例。
## 为什么要插入大量数据？
在开发和测试过程中，我们经常需要模拟真实场景下的数据。通过插入大量数据，我们可以测试数据库查询性能、优化数据库结构和索引，以及对系统进行负载测试。此外，大量数据还可以用于数据分析和机器学习等领域。
#
原创
2024-01-13 07:42:20
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数据持久化Redis有两种持久化的方式：快照（RDB文件）和追加式文件（AOF文件） （1）RDB持久化方式是在一个特定的间隔保存某个时间点的一个数据快照。（默认模式） （2）以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，re
在处理“python 快手直播间10w”的问题时，解决方案的确切路径需要细致的分析、迁移指南、兼容性处理和性能优化策略。以下是我整理的关于如何实现这个目标的博文。
### 版本对比与兼容性分析
在分析历史版本时，我们发现从版本1.0到版本2.0，引入了一些重大变化。例如，版本1.0中使用的某些库在版本2.0中被淘汰了，而新版本则引入了一些更为现代的依赖库。为了更好地理解这一变化，我整理出了版本
批量插入（Batch Insert） 批量处理：将多条数据合并成一个 INSERT 语句，一次性批量插入。这样可以显著减少数据库的交互次数，提高性能。 INSERT INTO your_table (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...
原创
2024-09-03 16:27:20
143阅读
# 使用 Redis 实现 10 万个 Hash 的高性能存储
Redis 是高速的键值存储，广泛应用于缓存和高性能数据库。在本篇文章中，我将指导你如何使用 Redis 来处理并存储 10 万个 Hash 数据。我们将分步骤来实现这个目标，同时指出每一步需要的代码实现。
## 流程概述
首先，我们展示一个简单的流程表格，帮助你理解整个过程。
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-10-10 05:58:10
140阅读
# 在MySQL中批量新增10万条数据：方法与示例
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，通常用于数据存储和管理。本文将探讨如何向MySQL数据库中批量新增10万条数据，并提供相应的代码示例。通过实验，我们还将分析不同插入方法的性能表现，帮助开发者在实际应用中选择最优方案。
## 目录
1. 数据库环境准备
2. 数据结构设计
3. 数据插入方法
4. 性能对比
5. 结论
###
原创
2024-08-01 12:50:17
335阅读
一、一般来说nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：1. worker_processes 8;nginx 进程数，建议按照cpu 数目来指定，一般为它的倍数 (如,2个四核的cpu计为8)。2. worker_cpu_affinity 00000001 0000001000000100 00001000 00010000 00100000 01000000 1
MySQL索引优化小细节1.当使用索引列进行查询的时候尽量不要使用表达式，把计算放到业务层而不是数据库层2.尽量使用主键查询，而不是其他索引，因为主键查询不会触发回表两种主键：（1）自然主键：和当前业务系统是有关的（2）代理主键（推荐使用）：和当前这个表其他信息，在业务上是没啥关系的，比如设置一个uuid 3. 使用前缀索引当我们列的值太长的时候，比如url了，或者城市名字等时候，可惜选
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2024-09-18 12:57:46
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### 如何优化MySQL查询10w条数据
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[建立索引]
B --> C[使用合适的查询条件]
C --> D[减少返回的字段]
D --> E[使用limit和分页]
E --> F[使用优化的查询语句]
F --> G[优化硬件和服务器配置]
G
原创
2023-12-26 03:32:28
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