- [7.5 `<foreach>`标签](#75_foreach_551)MyBatis查询数据库经过前面的学习Spring系列的操作已经差不多了，接下来我们继续学习更加重要的知识，将前端传递的参数存储起来，或者查询数据库里面的数据1. MyBatis 是什么？MyBatis是款优秀的持久层框架，它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis几乎祛除了所有的JDBC代码以及
# MySQL查明细及汇总数
在进行数据分析和报表生成时，经常需要对数据库中的数据进行明细查询和汇总统计。MySQL作为一款功能强大的关系型数据库，提供了丰富的查询语句和聚合函数，可以帮助我们实现这些需求。
本文将介绍如何使用MySQL进行明细查询和汇总统计，包括查询语句的编写和聚合函数的使用。同时，会提供一些常见场景下的示例代码，帮助读者更好地理解和应用。
## 1. 数据库表结构设计
这类题目，首先需要确定可用内存的大小，然后确定数据的大小，由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小，从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中。 1. 如何从大量的url中找到相同的url？ 题目描述：给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个
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2019-03-19 15:12:00
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很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan' 一些...
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2007-10-13 16:22:00
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elasticsearch 海量数据查询，使用RestHighLevelClient，多条件精确查询，多条件模糊查询，批量查询，全量查询
今天下午去微软面试，被问到了海量数据查询优化的问题，因为平时开发的应用数据量比較小，不太关注性能优化的问题，所以不知怎样作答，非常是郁闷。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，下来，权当学习性能优化的開始。数据库优化查询计划的方法数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OL...
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2014-11-02 12:03:00
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1.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。
2.应尽量避免在 whe
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2011-09-02 09:39:31
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1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IPIP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个 IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出
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2022-05-30 17:23:18
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```mermaid
journey
title Hive HBase 海量数据查询实现流程
section 整体流程
Start --> 数据准备 --> 创建外部表 --> 创建HBase表 --> 配置Hive与HBase集成 --> 查询数据 --> 结束
section 步骤
数据准备 --> "创建外部表"
"创
参考资料：
mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法
mysql千万级大数据SQL查询优化
MySQL百万级数据库查询优化技巧
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度：http://zhidao.baidu.com/link?url=c97MwaedM1NP-aQJqRYMvmyPew3U2y0l-DVKKQ4sFNS86bPwh8pqnylbdGB9KyGXSpR27dvL5kmH
原创
2021-07-27 16:20:48
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问题:假设一个文件中有9亿条不重复的9位整数，现在要求对这个文件进行排序。 一般解题思路: 1、将数据导入到内存中 2、将数据进行排序 （比如插入排序、快速排序） 3、将排序好的数据存入文件 难题: 一个整数为4个字节 即使使用数组也需要900,000,000 * 4byte = 3.4G内存 对于32位系统，访问2G以上的内存非常困难，而且一般设备也没有这么多的物理内存 将数据完全导入
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2015-11-12 16:09:53
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ES 接收到查询请求后，会转发给所有相关的 Shard 分片，每个 Shard 在自己这块儿进行搜索，各自的结果汇总后再返回给客户端。
这个过程有2个核心性能关键点：
Shard 执行查询计算的耗时
Shard 读取各个 Segment 文件的 I/O 耗时
所以，我们就要从这两个角度进行优化。
原创
2021-06-04 14:33:23
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由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
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2023-06-19 14:54:19
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Mongodb数据查询 | Mongodb
1.基本查询
①方法find():查询
db.集合名称.find({条件文档})
②方法findOne():查询，只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})
③方法pretty():将结果格式化
db.集合名称.find(
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2023-08-22 17:38:27
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MongoDB简介MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB常常被归类为NoSQL数据库系统，也是当前NoSQL数据库的一种。MongoDB特点高可用：MongoDB提供复制工具（副本集），
平台是基于kylin及hadoop生态，搭建的大数据平台，其中多维数据分析是通过kylin实现的，为了满足大数据量的业务的实时查询并且响应时间秒出的需求，所以采用这套数据架构，实际的查询结果并没有达到预期的秒出结果集，下文及后续文章陆续介绍整个优化的全过程，直至达到业务的要求。
基本 SPARQL 查询 许多客户端库或应用程序都可以执行 SPARQL 查询。这里将重点介绍如何使用来自 Apache Jena 的 sparql sparql --query query.rq --data basic.nt sparqlSELECT SELECT variable-list
WHERE {
graph pattern
} 图形模式使用图形
## Hive 在海量数据查询快吗
在大数据领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它基于 Hadoop 的 MapReduce 运行引擎，能够处理海量数据的查询和分析。但是，很多人对于 Hive 在海量数据查询方面的性能表现存在疑虑，究竟 Hive 在海量数据查询上快吗？本文将从技术角度对这个问题进行探讨。
### Hive 查询优化
Hive 在处理海量数据查询时，可以通过一些优化策略
