争对mysql数据表的优化网上给的方案也是多种多样，下面这些是我自己在网上看到的一些优化方案，在此整理一下：
对于数据量比较多的问题结合优化成本给出的优化顺序可以分为以下几步：
1、优化你的sql和索引，比如优化你的sql语句的写法，不要把sq
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2023-06-21 17:54:49
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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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哈喽，大家好！我是保护小周ღ，本期为大家带来的是 MySQL 数据表中数据的基本处理的操作，数据表的增删改查，更多相关知识敬请期待：保护小周ღ *★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 一、 添加数据（insert into ）插入语法: insert into 表名([字段名1，字段名2，字段名3])values('值1'),('值2)',('值3')...int
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2024-03-14 15:40:18
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以前觉得用不到，现在发现都很实用。
本文整理和大家分享一些SQL数据库对于海量数据面试题及答案给大家，很不错哦，喜欢请收藏一下。
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内
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2012-05-19 17:49:07
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海量数据处理使用常用方法以及典型应用场景！
原创
2018-03-06 09:28:53
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1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，
原创
2023-03-22 22:05:58
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文章目录一、计算容量二、拆分三、解决思路之分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快速/归并排序1、海量日志数据，提取文件共同的url？四...
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2023-08-29 12:16:30
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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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所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树，针对空间，无非就一个办法：大而化小：分而治之/hash映射，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。
 
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2023-10-11 03:11:00
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如何提高海量数据的检索速度？？适当的建立索引是解决问题的首要前提。
索引：是除了表之外另一个重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据
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精选
2011-02-24 16:13:58
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化小）（3）常见的海量问题：1.海量数据中TopK问题；2...
原创
2022-12-13 17:01:28
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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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目录海量数据处理算法与数据结构基础海量数据处理方法归纳分而治之 / hash 映射 + hash 统计 + 堆 / 快速 / 归并排序多层桶结构Bitmap / Bloom filterBitmapBloom filterTrie树/数据库/倒排索引Trie树数据库索引倒排索引(Inverted index)外排序分布式处理之Hadoop/Mapreduce参考链接 本文主要讲解海量数据处理方法
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2023-10-26 17:30:14
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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
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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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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1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。
s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的
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2010-10-27 19:31:52
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bitmap是一个十分实用的结构。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素相应的Value， 而Key即是该元素。因为採用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，能够大大节省。 适用范围：可进行数据的高速查找。判重。删除，一般来说数据范围是int的10倍下面 基本原理及要点：使用b
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2017-06-05 13:13:00
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BloomFilter——大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970
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2023-07-11 16:47:11
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