1. 数据太多。放在一个表肯定不行。 比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。 必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。 从问题域来看，一个周期内的数据关联
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2024-05-13 08:05:19
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通过前面五篇文章的解读，Python的基础语法已经介绍的差不多了。光学不练假把式，结合前面学习的内容来次简单的实战，找点继续坚持下去的动力。话不多说，实战开始……数据读写与分析处理假设现在有一份如下图所示的数据(data_project1.csv文件)project_pic1数据来源：网易云课堂《数据分析师(Python)》微专业课程。项目要求：1.读取数据data_project1.csv 2
前言 大家好，我是坤哥，今天我想和大家聊一聊实时索引的构建之道，来自我司 PB 级索引数据的实战经验，相信对大家肯定有帮助。近年来公司业务迅猛发展，数据量爆炸式增长，随之而来的的是海量数据查询等带来的挑战，我们需要数据量在十亿，甚至百亿级别的规模时依然能以秒级甚至毫秒级的速度返回，这样的话显然离不开搜索引擎的帮助，在搜索引擎中，ES（ElasticSearch）毫无疑问是其中的佼佼者，连续多年在
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2024-05-21 11:21:42
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引言作者：竹子爱熊猫前面[《分库分表的正确姿势》][《分库分表的后患问题》]两篇中，对数据库的分库分表技术进行了全面阐述，但前两篇大多属于方法论，并不存在具体的实战实操，而只有理论没有实践的技术永远都属纸上谈兵，所以接下来会再开几个单章对分库分表各类方案进行落地。分库分表实战内容基本上很少有人去分享，在网上能够搜出来的也大多属于一些方法论，但大部分技术开发真正缺少的恰恰是这些实操经验，所以后续的内
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2024-07-24 15:12:31
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为1.7亿记录表创建快速索引 本文讲述了在大表上创建索引需要注意的事项，以及整个过程。 需求：在STAT_SUBMIT_CENTER表的RECORDTIME字段上面创建一索引。 环境：SunOS 5.9 oracle 9204 8 cpu 3G mem 1. 查看表的具体情况 是不是分区表，有多少个分区，分区字段： SQL> col table_name for a
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2024-02-29 23:17:26
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目录海量数据计算总结海量数据去重总结1. 计算容量在解决问题之前，要先计算一下海量数据需要占多大的容量。常见的单位换算如下：1 byte = 8 bit1 KB = 210 byte = 1024 byte ≈ 103 byte1 MB = 220 byte ≈ 10 6 byte1 GB = 230 byte ≈ 10 9&n
# MySQL单表1亿数据索引建方案
在大数据量的环境下，数据库的性能优化，尤其是索引的构建，是十分重要的。在本文中，我们将深入探讨如何在MySQL中为单表存储1亿条数据构建索引，并通过代码示例和序列图展示具体的方案。
## 1. 项目背景
在一个电商平台中，用户经常需要搜索商品。假设我们有一个商品表 `products`，包含以下字段：
- id (商品ID)
- name (商品名称)
原创
2024-09-08 05:05:29
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数据库优化--使用索引优化存储过程 现有数据库中有一个存储过程的查询时间为25s，最大的一个表的数据记录在70-80万条记录，感觉还有潜力可以挖掘。 经过一系列的优化最后，这个存储过程的执行时间为3s-4s。下面就讲讲此次优化的过程。 首先是要讲一下，这次主要使用到了索引这一个
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2024-03-22 15:44:57
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一、前言数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。二、需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。改进
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2024-05-08 17:24:02
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目前的Elasticsearch有两个明显的身份，一个是分布式搜索系统，另一个是分布式NoSQL数据库，对于这两种不同的身份，读写语义基本类似，但也有一点差异。写操作实时性：搜索系统的Index一般都是NRT（Near Real Time），近实时的，比如Elasticsearch中，Index的实时性是由refresh控制的，默认是1s，最快可到100ms，那么也就意味着Index doc成功后
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2024-03-22 21:16:52
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## mysql创建索引的原理与过程
在MySQL中，索引是一种数据结构，用于快速查找和访问数据。它可以提高查询性能，特别是在处理大量数据时。但是，当数据量达到上亿条时，创建索引可能会变得非常耗时。本文将介绍MySQL创建索引的原理和过程，并通过代码示例演示创建索引所需的时间。
### 索引的原理
MySQL使用B+树作为默认的索引结构。B+树是一种平衡树，它在每个节点上存储多个键值，以便快
原创
2023-07-28 13:41:40
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有关mysql索引的创建与管理。1，为出现在where子句的字段建一个索引。首先，创建如下表： 代码示例:CREATE TABLE mytable (
id serial primary key,
category_id int not null default 0,
user_id int not null default 0,
adddate int not null default 0
);
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2024-06-28 14:03:23
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1、索引好处：（1）提高查询表内数据的速度。（2）表与表之间的连接速度加快。坏处：（1）创建索引和维护索引都会消耗时间。（2）会占用一定物理空间，占用物理空间过多会影响整个SQL Server性能。建立索引的原则：（1） 主键的数据列一定要建立索引，因为主键可以加速定位到表中的某一行。（2） 外键的数据列一定要建立索引，外键列通常用于表与表之间的连接，在其上创建索引可以加快表间
# 如何实现“1亿数据插入mysql多久”
## 整体流程
首先，我们需要创建一个简单的表结构，然后使用编程语言生成1亿条数据，并将这些数据插入到MySQL数据库中。最后，我们可以通过监测插入速度来估算插入1亿数据需要多长时间。
下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库表 |
| 2 | 生成1亿条数据 |
| 3 | 将数据插
原创
2024-03-28 03:31:05
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字节(B: byte), 兆字节(MB: megabyte), 千兆字节(GB: gigabyte)…… 你大概对这些术语已经非常熟悉了吧，但是，你知道什么是“太字节”(TB: terabyte)、”拍字节“(PB: petabyte)和“艾字节”(EB: exabyte)吗？ 这些比较少见的词是用来描述大
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2024-05-22 15:41:54
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## MySQL 亿级数据处理之建索引
在处理亿级数据时，索引对查询性能的提升至关重要。在这里，我们将详细介绍如何在 MySQL 中处理这样的数据，进行创建索引和优化的工作流。整个流程主要分为以下几个步骤：
### 流程步骤
| 步骤 | 任务描述 |
|------------------|----------------
1．索引作用 在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。SELECT c1,c2,c3 FR
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2024-02-21 14:03:23
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规划索引
现在我们先来做一下实验，看一看有无索引对查询速度的影响：在一个有
1500000
条纪录的表中，选择一条数据，在无索引时用时：用时
9
秒，而有索引时用时
0
秒，打开执行计划可以看到更加详细的纪录
!
如果你访问一家网站，但是每打开一个网页要等待
60
秒，你还愿意再次访问吗？由于索引能够大副度提高提高性能，所以索引对于我们来说很重要
!
我们现在就来
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2024-02-28 11:19:29
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在大数据量场景下，数据的入库性能成为了重中之重，记录下数据库性能优化的点1 索引层面索引是为了方便查询的，但是索引的建立需要额外的性能开销。在测试中发现，500w数据场景下，建立一个单列索引需要3min左右。如果还有其他索引可能带来的影响更大。索引的建立必须是在业务场景下使用频繁，能够带来较大的查询收益的。（1）首先需要整理业务中的查询逻辑，各场景下的查询条件，得到最为频繁的查询条件。（2）针对查
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2024-01-08 20:24:02
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0×00 开头照例扯淡自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节.这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次
