目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛， 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就
# 如何实现“mongodb 亿级数据查询”
## 引言
在当今的大数据时代，数据量的增长速度非常快，对于开发者来说，如何高效地查询亿级数据成为了一个挑战。Mongodb作为一个强大的NoSQL数据库，提供了灵活的查询功能，可以帮助我们应对这个问题。
本文将介绍如何使用Mongodb实现亿级数据查询，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
为了更好地指导小白开发者，我们可以将整个实
原创
2024-01-19 10:50:11
446阅读
# MySQL亿级数据查询
## 简介
在大数据时代，随着数据量不断增长，如何高效地查询和处理大规模的数据成了一个重要的挑战。在本文中，我们将探讨如何在MySQL数据库中查询亿级别的数据，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在进行亿级数据查询前，我们需要准备一个包含大量数据的MySQL数据库。首先，我们需要创建一个数据库和表，并插入大量数据。下面是一个示例的MySQL脚本：
```s
原创
2023-10-04 04:08:29
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作者丨jia-xin出处：“前段时间刚入职一家公司，就遇到了 MySQL 亿级大表优化这事！ 图片来自 Pexels 背景XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在
随着
“
金盾工程
”
建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地
――
数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了
1000
万条，可谓海量。那么，如何实现快速地从
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2024-05-07 11:00:53
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1 概述 组合查询为多条件组合查询，在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选，筛选出满足客户需要的商品，这是一种典型的组合查询。在小数据量的情况下，后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的数据，但随着数据量的增加，继续使用sql语句，查询效率会直线下降。当数据量达到一定的量级，服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险，并且大数据量的存储也成为了一
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2024-04-19 19:13:35
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一直都说BI系统分析数据很快，都用不了几秒就能出分析结果，但如果要做亿级数据的分析呢，是不是还是这么快？如果同时多个用户做亿级数据分析，会相互影响吗？亿级数据？能做，分析效率不会下降以奥威BI软件为例吧，它不仅能做亿级数据分析，甚至多人在线做亿级数据分析，其分析效率也一点不慢。这主要得益于奥威BI软件有成熟专业的数据治理、智能运算分析能力。数据中台：统一分析口径，为数据秒匹配创造条件BI系统秒分析
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2024-08-28 19:44:14
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## MongoDB亿级数据查询缓慢问题解决方案
在处理大规模数据时，MongoDB是一个非常流行的数据库选择。然而，当数据量达到亿级别时，查询性能可能会受到影响，导致查询缓慢的问题。这种情况通常是由于索引失效、查询语句优化不当等原因造成的。下面将介绍一些解决方案来提高MongoDB在亿级数据查询时的性能。
### 索引优化
索引是提高查询效率的关键。在处理大数据时，确保为经常使用的字段添加
原创
2024-05-02 05:32:16
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# SQL Server 亿级数据查询指南
在使用 SQL Server 进行亿级数据查询时，尤其是新手开发者，需要理解高效数据处理的基本流程。下面将通过一系列步骤，详细介绍如何进行这种大规模数据查询。
## 查询流程
前期准备和步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--------------
原创
2024-09-15 07:05:37
166阅读
# 如何优化 MongoDB 查询亿级数据缓慢的问题
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你解决 MongoDB 查询亿级数据缓慢的问题。在本文中，我将指导你完成整个优化流程，并提供每一步需要做的具体操作和代码示例。
## 整体流程
下表展示了优化 MongoDB 查询亿级数据缓慢的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 根据具体场景分析
原创
2024-07-08 05:48:58
70阅读
首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。项目背景这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再
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2024-07-24 08:35:38
358阅读
假设用户表有一百万用户量。也就是1000000.num是主键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 涉及的列上创建索引。因为：索引对查询的速度有着至关重要的影响。2：尽量避免在where字句中对字段进行null值的判断。否则将会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。例如：select id from user where num is null
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2023-08-13 20:50:12
744阅读
一处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.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。 3.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 f
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2024-05-12 13:39:52
273阅读
Mongodb数据查询 | Mongodb
1.基本查询
①方法find():查询
db.集合名称.find({条件文档})
②方法findOne():查询，只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})
③方法pretty():将结果格式化
db.集合名称.find(
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2023-08-22 17:38:27
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摘要：刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？
作者： JavaEdge。刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 比如：大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计拥有百万千万粉丝的大v，给全部粉丝推送消息案例常见错误写法SELECT *
FROM table
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2024-02-24 17:13:12
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最近在研究亿级数据的时候，无意中看到了一个关于写58同城的文章其实上面讲的version+ext的方式以及压缩json的思路，对于我来讲都可以看得懂，想得通，其实最感兴趣的还是他们那个E-Search架构，然后开始进行实验和研究其算法。上图是从那篇文章里扒出来的图,是由他们58几个牛人写的，并维护的。按照我的理解一步一步的进行逻辑剖析，有误的话希望大婶们及时评论改正。 分析思路开始：ti
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2023-09-14 09:15:04
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[url]http://bbs.erp100.com/thread-35181-1-1.html[/url]
[size=medium]对上亿的表进行排序或者上亿的表之间进行join，会导致系统失去响应。
◆1.我确实做了一个很大的查询，涉及的数据表有两亿条记录，而且有一个group by操作，造成CPU、内存和磁盘开销均很大。后来和微软的人重新实验了
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2024-05-06 11:54:01
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mysql在查询上千万级数据的时候，通过索引可以解决大部分查询优化问题。但是在处理上亿数据的时候，索引就不那么友好了。数据表（日志）是这样的：表大小：1T，约24亿行；表分区：按时间分区，每个月为一个分区，一个分区约2-3亿行数据（40-70G左右）。由于数据不需要全量处理，经过与需求方讨论后，我们按时间段抽样一部分数据，比如抽样一个月的数据，约3.5亿行。 数据处理的思路：1）建表引擎选择Inn
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2023-07-07 22:06:49
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Redis高级1.Spring整合哨兵1.1 入门案例1.2 编辑pro文件1.3编辑配置文件1.4 定义工具类2.Redis集群2.1 问题说明2.2 Redis集群实现2.3 脑裂3.集群搭建步骤3.1 划分集群规模3.2 搭建步骤3.3 复制出7001~7008文件夹3.4 修改多个文件端口3.5 编辑redis批量启动脚本3.6 通过ruby创建redis集群3.7 集群测试3.8 集群
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2023-08-28 10:19:12
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windows安装下载链接：https://www.mongodb.com/try/download/community （安装3.22.2 msi）安装参考：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-mongodump-mongorestore.html数据备份与恢复：# 数据备份
mongodump -h dbhost -d dbna
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2024-07-24 19:21:36
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