目录1 数据集1.1 概述1.2 介绍2环境准备2.1 安装 jdk 工具包2.2 安装 Kettle2.3 MySQL 驱动2.4 运行 Kettle3 将亿级数据导入 MySQL3.1 建立库表3.2 CSV 输入3.3 表输出4 数据预处理字段处理检测空值（去空）检测重复值（去重）添加字段检测异常数据（去异常）编辑查看预处理效果1 数据集User Behavior Data from Tao
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2024-06-07 06:34:45
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Mysql存储千亿级的数据，是一项非常大的挑战。Mysql单表可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。优化的顺序是:第一优化你的sql和索引；第二加缓存 memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atla
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2023-10-21 17:59:24
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注：笔者环境 ES6.6.2、linux centos6.9、mysql8.0、三个节点、节点内存64G、八核CPU场景：目前Mysql 数据库数据量约10亿，有几张大表1亿左右，直接在Mysql查询出现各种效率问题，因此想着将数据导一份到ES，从而实现大数据快速检索的功能。通过Logstash插件批量导数据，个人感觉出现各种奇怪的问题，例如ES 内存暴满，mysql 所在服务器内存暴，最主要的是
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2024-03-04 13:55:46
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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
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2023-08-03 21:45:32
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# 使用 Redis 存储大数据量的指南
在今天的文章中，我将向你展示如何判断数据量是否适合存放在 Redis 中，并提供一个简单的实现流程。我们将通过一个流程图和状态图，让整个过程更加清晰易懂。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{数据量大吗?}
B -- 是 --> C{请求频率高吗?}
B -- 否 --> D[
原创
2024-08-17 04:33:48
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题目背景只有2G内存的pc机，在一个存有10G个整数的文件，从中找到中位数 思路数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，或者无法一次性装入内存。每个数字在内存中占4B，10亿个数字完全加载到内存中需要：10*108*4B ，约为：4GB内存。显然不能把所有的数字都装入内存 中位数定义：数字排序之后，位于中间的那个数。比如将10亿个数字进行排序（位置从1到10亿），排序之后，位于第
本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000、SQL SERVER 2008，分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中，实验环境是DELL 2850双2.0GCPU，2G内存的服务器。感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间。 还要有一点需要进行说明，本实验中执行SQL语句的地方使用了IsLine FrameWork框架中的Data
# Mysql Update适合的数据量
## 介绍
Mysql是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种Web应用和数据分析场景中。在实际应用中，我们经常需要对数据库中的数据进行更新操作。本文将重点探讨Mysql Update语句适合的数据量范围，并给出相关的代码示例。
## Mysql Update语句简介
Mysql Update语句用于修改表中的数据。它的基本语法如下所示：
原创
2024-01-02 06:26:11
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问题描述最近项目线上环境,队列服务器上一直频繁地大量出现数据库死锁问题,这个问题最早可以追溯到年前,19年的时候就出现了,当时一直频于开发业务功能,所以一直未去处理这个问题,这次正好来探究一下死锁的原因和问题所在。首先,目前项目中使用的队列驱动选用的是database,因为简单、高效、无需扩展其他第三方应用,就一直采用了mysql数据库来作为队列驱动,线上队列环境运行的是:Ubuntu 16.04
数据源为mysql，目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源库是别人(库存)的数据，分为A,B,C三种类型的库存模型，需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式，通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表（非重点）D为库存占用订单详情，也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表，A(16个库，4
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2024-04-23 16:53:57
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# MongoDB支持上亿数据量吗？
## 导言
随着互联网和大数据时代的到来，数据量越来越庞大，对数据库的性能和扩展性提出了更高的要求。在这种情况下，很多人会关心MongoDB这样的NoSQL数据库是否支持上亿数据量的存储和查询。本文将会探讨MongoDB对于大数据量的支持情况，并通过代码示例来进一步说明。
## MongoDB简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，它
原创
2024-06-27 07:00:38
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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
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2023-08-10 09:24:45
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# MYSQL适合储存多大数据量
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用中。然而，对于初学者来说，他们可能会对MySQL能够存储的数据量感到好奇。本文将探讨MySQL适合存储的数据量，并通过代码示例和关系图来解释。
## MySQL数据量限制
MySQL的数据存储能力取决于多个因素，包括硬件资源、数据库设计和优化等。在理想情况下，MySQL可以存储数TB的数据。然而，
原创
2024-07-24 08:24:25
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HBase中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。 对于海量级的数据，首先要解决存储的问题。 数据存储上，HBase将表切分成小一点的数据单位region，托管到RegionServer上，和以前关系数据库
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2023-11-21 13:07:59
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关于什么是大规模机器学习显然，大小是个相对的概念，在机器学习的语境下也不例外，什么是大规模，这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算资源。在互联网应用成为机器学习主要应用领域之一的今天，能不能处理Google或者淘宝这样重量级的网站所生成的数据，成为互联网从业人员心目中大规模的标尺。从技术角度看，统计学习算法所能处理的数据规模有几个分水岭：1）算法是否依赖于对训练集的随机访问。依赖于训练集随
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2024-03-14 18:00:57
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大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。 流式数据交互查询场景 在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的
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2024-05-07 17:39:43
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转载入职第一天，老板竟让我优化5亿数据量，要凉凉？ >jsoncat：https://github.com/Snailclimb/jsoncat （仿 Spring Boot 但不同于 Spring Boot 的一个轻量级的 HTTP 框架） 前段时间hellohello-tom离职了，因为个人原因 ...
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2021-07-28 17:56:00
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上周有个需求，就是要做一个检索库：
１ ３亿个手机号码，并且每个号码２０个左右的属性例：地区，订阅等信息。
２ 在最短的时候内select出来（５分钟，１０分钟）[最重要]
３ 允许更新。对这些号码进行发送信息后，状态改变。[可以让他慢慢更新]
和几个同事讨论了一下，具体要注意以下几点：
１ 如果发送下去状态改变，但是只发
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2024-03-29 18:55:03
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1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。 Mysql数据库设计: 1.读写分离； 2.纵向横向拆分库、表。 MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replication，就是确定master以及与之同步的slave服务器，再加上slave将master中写入
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2024-08-08 15:59:42
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1. 单表数据量太大1.1 单表数据量太大为什么会变慢？一个表的数据量达到好几千万或者上亿时，加索引的效果没那么明显啦。性能之所以会变差，是因为维护索引的B+树结构层级变得更高了，查询一条数据时，需要经历的磁盘IO变多，因此查询性能变慢。1.2 一棵B+树可以存多少数据量大家是否还记得，一个B+树大概可以存放多少数据量呢？ InnoDB存储引擎最小储存单元是页，一页大小就是16k。 B+树叶子存的
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2023-09-19 10:41:23
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