ActiveMQ 单机吞吐量：万级 时效性：ms级 可用性：高，基于主从架构实现高可用性 消息可靠性：有较低的概率丢失数据 功能支持：MQ领域的功能极其完备 总结： 非常成熟，功能强大，在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用 偶尔会有较低概率丢失消息 现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才
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2024-04-22 19:43:17
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# MySQL 模拟大数据量的方法
在进行数据库性能测试或开发时，我们经常需要模拟大数据量的环境下的数据库操作。MySQL 是一种广泛使用的数据库管理系统，本文将介绍几种模拟大数据量的方法。
## 1. 插入大量数据
最直接的模拟大数据量的方法是向数据库中插入大量的数据。以下是一个简单的示例，使用 `INSERT INTO` 语句插入数据。
```sql
INSERT INTO users
原创
2024-07-22 04:13:30
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# MySQL大数据量模拟实现指南
## 概述
在开发过程中，模拟大数据量是一项常见的任务，特别是在处理数据库相关的应用时。本文将指导你如何使用MySQL来模拟大数据量的情况。我们将以一个详细的步骤指南的形式来进行说明。
## 整体流程
下表展示了完成此任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库和表 |
| 2 | 插入大量测试数据 |
|
原创
2024-01-24 12:22:50
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前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1. 优化一览图优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2. 软优化2.1 查询语句优化1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DES
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2024-10-21 15:05:51
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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大家都知道like %suibin% 这种查询的效率极低，而MYSQL也建议不要这样模糊查询，常用的是把数据同步到CACHE里：1、比如同步到ES里用ES模糊查询。或者同步数据到MongoDB实现模糊查询。这样需要写SQL还需要再写一套语法通过判断切换，还要写一个数据库同步表数据的逻辑。2、其实我们可以把以上的架构设计进行改进，我就花了2周多做一个mybatis插件实现，那么在组件内部实现了同步数
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2023-09-15 15:34:23
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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大数据平台开发亮点 前期在操作过程中还是有很多坎坷和插曲，印象最为深刻的就是我那台笔记本进入bios不是重启狂按f10进入的，在我各种琢磨不透的时候，在百度查询各种资料以后最后发现，原来我这台电脑左侧有个小孔得用针插入开启电脑才能进入bios调整设置，我跟发现新大陆似的，就心想哦原来还有这种开机方式的，然后再调整设置之后虚拟机就可以正常的操作和运行了。然后还遇到过下载的文件就两个程序之间不兼容，这
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2024-06-24 15:38:22
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第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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高并发的大数据量查询导致系统频繁死机
我们的大数据量查询是数据库分页的,
但是导出和打印功能是基于全部数据的.
系统投入使用后,对于导出和打印功能的使用远远要高于我们的预期.
而我们的系统的硬件设备是有限的 不能再升级了.
抓取内存大对象的时候,常常发现数百个5M以上的collection大对象
我们的这个系统不大,就是一个提供一些信息管理的,页面
## 如何使用 MongoDB 处理大数据量
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活的数据模式和高可扩展性，特别适合存储和管理大数据量。作为一名初入行的开发者，了解如何在 MongoDB 中处理大型数据集非常重要。以下是实现此目标的步骤流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-09-13 03:35:53
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
前提： Solr、SolrCloud提供了一整套的数据检索方案，HBase提供了完善的大数据存储机制。 需求： 1、对于添加到HBase中的结构化数据，能够检索出来。
2、数据量较大，达到10亿，100亿数据量。
3、检索的实时性要求较高，秒级更新。
说明： 以下是使用Solr和HBase共同搭建的系统架构。
1.1一次性创建索引l、删除全索引效率很高，可以关
大屏幕实时数据可视化解决方案? 简道云去年举办过一场“最美仪表盘”评选活动，在活动中我们收到了很多精美炫酷的仪表盘，而且这所有的数据可视化仪表盘都是“从业务中来”，“到业务中去”的。下面举几个例子展示下：
所用工具>>
https://www.jiandaoyun.com
1.年度业绩数据报表
客户：汇商天下信息技术（北京）有限公司
为了解决公司不断壮大下的数
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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2023-07-13 06:53:32
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