MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1、分库分表很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的代码大
转载 2023-07-24 14:13:59
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# 实现Redis Hash 10级别的步骤 ## 简介 Redis是一种内存数据结构存储系统,它支持各种数据结构,包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希等。在Redis中,哈希数据结构是一种非常常用的数据结构,可以在O(1)时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。本文将介绍如何使用Redis的哈希数据结构来实现10级别的数据存储。 ## 流程概览 下表展示了实现Redis Hash 10
原创 2023-10-12 05:28:06
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## 如何实现“Redis hgetall 千级别”操作 在现代的开发中,Redis 是一个广泛使用的高性能键值存储,特别是在处理高并发或大数据量时。在这篇文章中,我将向你说明如何实现“Redis hgetall 千级别”操作。我们将通过一个具体的步骤来清晰地理解这个过程。 ### 整体流程 首先,我们需要明确实现的整体流程。下面的表格总结了步骤: | 步骤 | 描述
原创 9月前
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作者:辛湜 在过去几年,Apache Spark的采用以惊人的速度增加着,通常被作为MapReduce后继,可以支撑数千节点规模的集群部署。在内存中数据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识;但是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用上的困扰。因此,我们与Spark社区一起,投入了大量的精力做Spark稳定性、扩展性
# 实现毫秒响应的Redis存储 在当今互联网高并发环境下,数据存储和读取的速度是至关重要的。Redis作为一种高性能的内存数据库,能够提供毫秒的数据存取速度,尤其在处理海量数据时表现突出。本文将介绍如何在Redis中存储1000条数据,并实现毫秒的读取和响应。 ## Redis简介 Redis是一个开源的内存数据库,它支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表等,并提供了丰富的API
原创 2024-05-25 06:07:15
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我们来看两个有关Java框架之Hibernate的面试题,这是关于Hibernate的常考知识点。1、请介绍一下Hibernate的二缓存解题按照以下思路来回答:(1)首先说清楚什么是缓存;(2)再说有了hibernate的Session就是一缓存,即有了一缓存,为什么还要有二缓存;(3)最后再说如何配置Hibernate的二缓存。缓存就是把以前从数据库中查询出来和使用过的对象保存在内存
Android平台提供了一种强大的机制,称为级别联动选择,用于在不同级别之间进行交互和选择。在Android 4级别联动选择中,开发人员可以利用这一机制实现更加灵活和智能的用户体验。本文将介绍Android 4级别联动选择的基本概念,以及如何在应用程序中实现级别联动选择。 ## 什么是Android 4级别联动选择? Android 4级别联动选择是一种通过选择一个级别,来影响或触发另一个级别
原创 2024-05-15 05:57:56
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Hive环境搭建说明:因为之前写的hive2.3.6版本是基于hadoop2.7的,但是hadoop更新到hadoop3.2版本之后,再使用原来的版本就存在一些问题。于是怀疑是hive版本与hadoop版本不兼容造成的,于是下载了hive3.1.2,完整的走了一遍,具体步骤参照如下教程。(原来的hive2.3.6版本的教程应该也是可以用的,问题的解决办法与本文hive3.1.2的解决版本类同。)H
转载 2023-07-29 20:11:07
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## 实现"mysql插入1000"的流程 为了实现"mysql插入1000"的需求,我们需要按照以下步骤进行操作: 1. 创建数据库和表格 2. 连接数据库 3. 生成数据 4. 执行插入操作 接下来,我们将详细介绍每个步骤需要做什么,并提供相应的代码。 ### 步骤1:创建数据库和表格 首先,我们需要创建一个数据库和相应的表格。假设我们要创建一个名为`exampleDB`的数据库
原创 2023-10-01 08:12:20
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# Android 音量调整 15级别 在Android系统中,我们经常需要调整设备的音量大小。Android系统提供了一套音量控制的API,使我们可以轻松地调整音量。在本篇文章中,我将介绍如何使用Android系统提供的API来调整音量,同时还会介绍一种常用的调整音量的方法。 ## 调整音量的方法 在Android系统中,音量被分为了15个级别。我们可以使用`AudioManager`类来
原创 2023-12-13 12:08:39
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当程序在高并发的情况下,对共享资源进行读写操作,如果不进行并发控制,就必然会带来数据不一致的线程安全性问题。针对这种高并发的情况,就需要引入锁的机制来保证数据的安全性。首先什么情况下需要用到锁:1、多任务环境中2、任务需要对同一共享资源进行读写操作3、对资源的访问是互斥的我举个经典栗子:车站卖票,一共100张票(共享资源),4个窗口进行卖票(多任务),假设分别叫abcd窗口,a窗口卖了座位号1的票
我用insert into插入,加for循环1000次。但是笔记本操作起来太卡了。大神有更好的方法吗?用脚本生成数据文件,以”\t”或者”,”分割!mysql load data infile 方式通过文件导入数据!insert into肯定是不行。。。。在CLI模式下用PHP异步每分钟生成10000条数据插入,100分钟即可完成.你可以换换不同的存储引擎试试,MyISAM 要比 Innodb
MySQL SQL百万级数据优化方案关于mysql处理百万以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万时,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多条记录(有索引)的表执行一条
一 、数据库语言定义及命令行查看数据库操作-- SQL 语言可以分为三类 -- DML: 数据操纵语言。(对标的 - 增 删 改 查) -- DDL:数据定义语言。(表的创建,删除,修改) -- DCL: 数据控制语言。(commit,rollback)命令行查看数据库 (也可以在客户端图形化界面操作)-- 查看数据库 SHOW DATABASES;-- 选择数据库 USE test; -- te
高可用架构设计最核心的就是两点:解耦和冗余。解耦包括业务状态分离(无状态架构设计)、分库分表等。冗余包括缓存、CDN、主从备份、主主备份、GeoDNS 等。一个好的架构设计需要在产品迭代的不同阶段选择合适的技术,从而既能在合理的成本条件下有效保障当前的业务需求,又能考虑到业务下一步发展的可能性。持数亿用户的系统是一个巨大的挑战(不过在读了这篇文章后,也许就没那么难了)。以下是本文涉及的一些主题:从
1、背景魔笛活动平台目前在采集每个活动的用户行为数据并进行查询,解决线上问题定位慢,响应不及时的问题,提升客诉的解决效率。目前每天采集的数据量5000+,一个月的数据总量15亿+,总数据量40亿+,随着接入的活动越来越多,采集上报的数据量也会越来越大。目前采用ClickHouse来存储数据,可以在秒级别内处理数十亿条数据,能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力,按照每行100Byte估算
原创 2024-01-11 10:42:18
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1、1备份执行步骤View Code RMAN> run{2> allocate channel d1 type disk;3> backup incremental level 1 database format '/u01/arcerzhang/level_1_%U';4> }分配的通道: d1通道 d1: SID=11 设备类型=DISK启动 backup 于 25-3月 -13通道 d1: 正在启动增量级别 1 数据文件备份集通道 d1: 正在指定备份集内的数据文件输入数据文件: 文件号=00001 名称=/u01/oradata/poli/s
转载 2013-03-25 13:11:00
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● P0:核心业务重要功能不可用,且影响范围广泛,如大面积影响用户。信息化系统 P0至P4事故级别描述了不同严重程度的
0级别备份,实际上就是全备,而0级别备份与full backup的区别在于0级别备份可以作为增量备份的基础,而full backup则不能.假如DBA开始之初,就没有进行过0级别备份,而是直接进行1、2、3、4等备份,在这种情况下oracle会自动先产生一个0级别备份.1、0备份执行操作RMAN> run{2> allocate channel d1 type disk;3> backup incremental level 0 database format '/u01/arcerzhang/level_0_%U';4> }分配的通道: d1通道
转载 2013-03-25 12:50:00
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网易云服务无法使用
原创 2024-08-20 18:37:47
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