一、InnoDB缓冲池用户对数据库的最基本要求就是能高效的读取和存储数据，但是读写数据都涉及到与低速的设备交互，为了弥补两者之间的速度差异，所有数据库都有缓存池，用来管理相应的数据页，提高数据库的效率，当然也因为引入了这一中间层，数据库对内存的管理变得相对比较复杂。InnoDB维护一个称为缓冲池的内存存储区域 ，主要用来存储访问过的数据页面，它就是一块连续的内存，通过一定的算法可以使这块内存得到有
什么是redis？Redis是Remote Dictionary Server的简称，是一个由意大利人Salvatore Sanfilippo开发的key-value存储系统，具有极高的读写性能，读的速度可达110000次/s，写的速度可达81000次/s 。今天主要是分享redis的缓存功能。为什么要使用缓存？当互联网发展之初时，我们对于数据总量、需求都很小，我们的项目本身也很小，可以直接访问数
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2023-08-15 16:18:20
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海量数据存储面临的问题海量数据存储面临的问题成本高性能低可扩展性差如何实现分布式文件存储如何支撑高效率的计算分析如何解决海量数据存储的问题如何解决海量数据文件查询便捷问题如何解决大文件传输效率慢的问题如何解决硬件故障数据丢失问题如何解决用户查询视角统一规整问题分布式存储应具备的特征HDFS的优缺点HDFS的优点：HDFS的缺点： 海量数据存储面临的问题 成本高传统存储硬件通用性差，设备投资加上后
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2023-11-28 11:45:34
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在大数据处理的诸多环节当中，存储是尤其关键的一环，只有实现了稳固的数据存储，才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持，可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习，我们对于分布式理论都不陌生，正是分布式架构的出现，才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中，分布式存储和分布式计算，可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用。每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高站点性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库。能够减少单台机器的负载，同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失。通
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2023-09-13 21:48:14
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一、tushare的简单使用金融数据常识：trade:现价settlement:昨日收盘价open：开盘价close：收盘价high：最高价low：最低价per:市盈率pb:市净率mktcap:总市值nmc:流通市值volume：成交量amount:成交金额price_change：价格变动p_change：涨跌幅changepercent:涨跌幅ma5：5日均价ma10：10日均价ma20:20
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2024-08-26 09:13:58
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海量数据 MySQL 的问题在现代信息技术中越来越常见，尤其是在面临快速增长的数据存储和处理需求时。它带来了各类挑战，包括性能下降、查询延迟和系统负载增大，这些都可能对业务运行产生显著影响。为了应对这些挑战，我将分享一个系统化的解决方案，包括从背景定位到最佳实践的详细步骤。
## 背景定位
当企业数据量达到数千万甚至上亿条时，MySQL 的性能可能会受到影响，导致页面加载时间增加或数据库响应变
许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库教程管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对
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2023-10-19 15:24:42
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MySQL海量数据优化（理论+实战） 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示：下方有源代码地址，请自行拿取前言朋友们，又见面了，上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法，这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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数据库迁移 本主前一段时间写毕业设计主要使用MySQL，紧锣密鼓的开发了将近一个多月，项目数据层、接口层、数据采集层已经开发完成，算法还在不断的优化提速，由于请了几位大佬帮我做Code Review，所以不得已购买了一个阿里云的RDS服务，将本地的所有数据迁移到RDS上。本篇文章仅仅介绍数据库MySQL本地迁移到云端。HIVE的数据同步到MySQL后续会介绍。使用的是
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2023-09-21 23:07:15
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Redis的应用场景非常广泛。虽然Redis是一个key-value的内存数据库，但在实际场景中，Redis经常被作为缓存来使用，如面对数据高并发的读写、海量数据的读写等。举个例子，A网站首页一天有100万人访问，其中有一个“积分商城”的板块，要直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。如果将这些数据储存到Redis（内存）中，要用的时候，直接从内存调取，不仅可以大大节省系统直接读
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2023-07-08 23:37:14
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百度知道 -mysql删除海量数据MySQL 数据库删除大批量数据的优化看到这儿的话，最后看下这篇文章，对于操作海量数据的sql深入分析 - 深度分析DROP,TRUNCATE与DELETE的区别【我的数据库之路系列】dzh项目海量数据删除实战，看了上面文章，考虑truncate只能删...
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2014-11-09 09:22:00
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2评论
# MySQL海量数据迁移指南
在现代数据驱动的企业环境中，数据的迁移与管理变得尤为重要。对于某些企业而言，往往需要面对海量数据的迁移。在这篇文章中，我们将探讨MySQL海量数据迁移的基本概念、流程，以及相关的代码示例。
## 1. 数据迁移的概念
数据迁移一般指将数据从一个位置转移到另一个位置的过程。对于MySQL数据库来说，迁移可以是跨服务器的、跨数据库的，甚至是跨平台的。合理的迁移方式
原创
2024-08-13 10:09:18
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# MySQL 迁移海量数据指南
## 1. 流程概述
本文将介绍如何使用 MySQL 迁移工具来实现海量数据的迁移。迁移海量数据可能涉及到多个步骤，下面是一个简单的流程图：
```mermaid
pie
"准备数据" : 20
"配置源数据库" : 20
"配置目标数据库" : 20
"执行数据迁移" : 40
```
## 2. 准备数据
在开始迁移之前，需要准备好要
原创
2023-11-11 05:26:50
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## Mysql 海量数据还原流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 初始化
A[准备还原数据] --> B[创建数据库]
B --> C[创建数据表]
C --> D[导入数据文件]
end
subgraph 恢复数据
D --> E[备份数据]
E --> F[删除数据]
原创
2024-01-10 12:32:06
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互 联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台
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2023-12-16 15:53:56
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# MySQL海量数据存储方案
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现MySQL的海量数据存储方案。海量数据存储是一个复杂的问题，涉及到数据库设计、索引优化、查询优化、分表分库、分布式存储等多个方面。下面我将详细介绍整个流程和关键步骤。
## 1. 流程概述
首先，我们用表格的形式展示整个海量数据存储方案的流程：
| 步骤 | 描述 | 操作 |
| --- | --- | ---
原创
2024-07-27 03:59:36
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## Flink与MySQL源：海量数据处理
### 引言
随着互联网的快速发展，海量数据的处理和分析成为了企业和个人关注的焦点。在数据处理领域，Flink是一种流式处理和批处理的开源框架，它可以高效地处理和分析海量的实时数据。而MySQL则是一种常用的关系型数据库，被广泛应用于各种应用场景中。本文将介绍如何在Flink中使用MySQL作为数据源，并对海量数据进行处理和分析。
### Fli
原创
2023-09-12 05:39:46
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MySQL数据库多种优化方案1、硬件优化(物理机)、CPU 8~16颗CPU ，2~4颗、mem 96G~128G，3~4个实例。 32~64G内存，2个实例、disk 数量越多越好，性能上：SSD (高并发)> SAS(普通) > sata (线下)块盘为例：RAID0 > RAID10 > RAID5> RAID1、网卡，多块网卡bond，buffer
前言有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节，这篇文章就多一些可操作性的内容吧。注：这篇文章是以 MySQL 为背景，很多内容同时适用于其他关系型数据库，需要有一些索引知识为基础。 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的，减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先
