现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重影响系统的运行的速度。（1） 缓存和页面静态化 数据量大的问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将从数据库中获取的结果占时保存起来，在下次使用的时候无需要重新到数据中获取，这样可以大大降低数据库的压力。缓存的使用方式可以分为通过程序直接保存到内存中和使用缓存框
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2024-01-04 06:53:05
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昨天进行大批量插入数据时出现了 ORA-00257: archiver error. Connect internal only, until freed错误，经过查找才知道是归档日志满了。原因是：Oracle 10g数据库物理空间管理方式与以前Oracle发生了变化，对归档日志所在的Flash_Recovery_Area空间进行
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2024-07-19 21:30:54
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由于一些历史原因，php中并没有内建的日志接口，故长期以来也没一个功能完备并且应用广泛的日志库。在我的工作生涯中，如果系统需要记录一些应用日志的话，基本上就是封装一个日志类，然后把一些要记录的字段写入到磁盘文件。 这样就难免要一遍一遍的造轮子，并且在没有一个规范的情况下，记录下来的日志也是不方便分析的。但是希望读完本文后希望你们可以放弃自己造这种日志类的轮子了，因为几乎你不可能造得比我们今天要介
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2024-07-22 20:29:45
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# 大量数据排序加分页：MySQL vs MongoDB
在处理大量数据时，排序和分页是两个非常常见的需求。无论是展示数据的网页应用，还是大型数据分析平台，开发者常常需要从数据库中快速拉取并展示用户所关心的数据。在这篇文章中，我们将探讨在MySQL和MongoDB中进行大量数据排序和分页的方式，并提供示例代码，帮助大家理解这两者的对比，同时在最后进行总结以指导读者选择最适合的技术。
## My
# 存储大量时间数据的解决方案：MongoDB
在现代数据科学与技术发展中，我们经常需要处理大量的时间数据。这些数据可能是来自传感器、日志文件、监控系统等等。如何高效地存储和管理这些时间数据是一个非常重要的问题。传统的关系型数据库可能在处理大量时间数据时性能不佳，因此我们需要一种更适合存储时间数据的解决方案。
[MongoDB]( 是一种非常流行的NoSQL数据库，它具有很好的扩展性和灵活性，
原创
2024-06-08 03:55:11
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C# 海量数据瞬间插入到数据库的方法
当我们在数据库中进行大量的数据追加时，是不是经常因为数据量过大而苦恼呢？而所谓的海量数据，一般也是上万级的数据，比如我们要添加一百万条数据，应该如何提高它的效率呢？ Oracle数据库：普通肉垫式 什么叫批量插入呢，就是一次性插入一批数据，我们可以把这批数据理解为一个大的数组，而这些全部只通过一个SQL来实现，而在传统方式下
最近，在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题，于是花了一周多的时间抽空学习了一下，并且记录下来。
MySQL大致的逻辑存储结构在这篇文章中有介绍，做为基本概念： InnoDB 逻辑存储结构
注：文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段，包括varchar/varbinay/text/blob。
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2023-07-13 06:50:29
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最近，在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题，于是花了一周多的时间抽空学习了一下，并且记录下来。MySQL大致的逻辑存储结构在这篇文章中有介绍，做为基本概念：InnoDB 逻辑存储结构注：文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段，包括varchar/varbinay/text/blob。Compact行格式我们首先来看一下行格式为Compact是如何存储大数据的：mys
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2023-07-27 17:34:16
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文章目录一、MongoDB 认识二、MongoDB 主要特点1. 文档2. 集合3. 数据库4. 数据模型 一、MongoDB 认识MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json
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2023-08-15 11:54:19
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关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过 Mysql
实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，
M-S
，负载均衡。 Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。Hash取模分，也可以选择在认证
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2023-10-30 16:41:55
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Json介绍我们知道AJAX技术能够使得每一次请求更加迅捷，对于每一次请求返回的不是整个页面，也仅仅是所需要返回的数据。通常AJAX通过返回XML格式的数据，然后再通过客户端复杂的JavaScript脚本解析和渲染这些XML格式的数据。 JSON（读Jason）是为了能够使得数据格式成为一种标准，更简单的被JavaScript解析。优点 1、轻量级的数据交换格式 2、人们读写更加容易 3、易于机器
关系型数据库是日常工作中常用的数据存储中间件，而mysql又是关系型数据库中最流行的数据库之一。无论是中小型系统还是大型互联网系统，都会有mysql的身影。在中小型系统中，由于数据普遍比较少，通常使用一个mysql实例，再加上合适的业务索引，足可以支撑完整的业务系统。而对于大型的互联网系统，需要存储的数据量是海量的，像某宝，某多等电商系统，一张订单表，每天数据增量可能多达千万甚至上亿，采用小型系统
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2023-08-15 12:04:59
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# IM消息存储：MongoDB还是MySQL？
在现代的即时通讯应用（IM）中，如何选择消息存储的数据库是一项重要的设计考量。常见的选择包括关系型数据库MySQL和NoSQL数据库MongoDB。本文将深入探讨这两者的优缺点，并给出一些具体的代码示例来帮助理解。
## 一、MySQL简介
MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言（SQL）来执行数据操作。MySQL以
原创
2024-10-20 07:36:00
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今天练习了如何使用c# driver存储和读取图片。废话不多说，直接上代码。一、存储图片（文件应该也一样）：private void SaveImgBJSON(string id, byte[] byteImg)
{
BsonDocument doc = new BsonDocument();
doc["ID"] = id;
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2023-06-10 22:21:34
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纠正一下拼写，应该是MongoDB。每种数据库都有其自己的优势和不足，适用的场合也不一样。既然我是站在MongoDB这边的，上面也有人提到了MySQL和HDFS，我就分析一下MongoDB比MySQL和HDFS在数据分析上的优势。题主不妨看看这些优势是不是你想要的，再根据自己项目的实际情况做决定。MySQL是老牌的RDBMS，具备RDBMS的常见特性，对ACID有完善的支持。其技术经过长时间的沉淀
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2024-06-14 13:07:23
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mongo 与MySQL的简单概念对比MongoDB 以 BSON 结构（二进制）进行存储MongoDB 的所有数据实际上是存放在硬盘的，所有要操作的数据通过 mmap 的方式映射到内存某个区域内 ， MongoDB 在内存中修改了数据后，mmap 数据flush到硬盘之前，系统宕机了，数据就会丢失。存储方式：虚拟内存+持久化mmap 系统调用使得进程之间通过映射同一个普通文件实现共享内存。普通文
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2023-07-05 21:59:03
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# 教你如何实现Java存储大量数据到MySQL
## 1. 流程概述
为了实现Java存储大量数据到MySQL，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接 |
| 2 | 创建数据表 |
| 3 | 将数据写入数据库 |
| 4 | 从数据库读取数据 |
## 2. 具体操作步骤及示例代码
### 步骤一：创建数据库连
原创
2024-03-10 05:19:33
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下面是一部分比较重要的建议：1、选择正确的存储引擎以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无
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2023-11-14 10:32:26
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# MySQL存储过程删除大量数据实现方法
## 简介
MySQL存储过程是一种预编译的一次性代码块，可在数据库服务器上执行。存储过程可以用于执行复杂的操作，提高数据库性能和数据安全性。本文将告诉你如何使用MySQL存储过程来删除大量数据。
## 步骤概述
下面是删除大量数据的步骤概述，你可以按照这些步骤来实现：
```mermaid
journey
title 删除大量数据流程
原创
2023-09-03 03:47:58
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0. 前言目前大数据存储主要有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。业界对两种方案有许多争持，争论的焦点是：谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，L
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2023-09-04 11:18:08
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