文章目录应用场景序列化问题分析总结Jackson2JsonRedisSerializer和GenericJackson2JsonRedisSerializer的区别一、使用Jackson2JsonRedisSerializer序列化反序列化带泛型的List数据二、使用GenericJackson2JsonRedisSerializer序列化反序列化带泛型的List数据四、GenericJacks
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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海量订单系统微服务开发订单系统是电商平台中一个非常重要的组成部分，而且它还是一个具有巨大流量和高并发访问的系统，与订单相关的服务涉及库存、支付、物流等。在设计订单系统时，我们选择使用支持海量数据的NoSQL 数据库MongoDB，配合使用反应式的Spring Data MongoDB，实现高并发设计。本章实例项目代码可从本书源代码中下载，在IDEA 中检出，或通过页面直接下载使用。检出后请获取分支
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2023-08-22 08:47:02
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文章目录技术思路1.容量换算2.拆分海量数据去重HashSetBitSet布隆过滤器Trie 字典树海量数据排序外部排序BitMap /BitSetTrie 字符串问题1：查找十亿个正整数中重复出现的一个数问题2：分割10亿个不重复的整数，查找中位数问题3：从亿个数中找出前K个最大的数问题4：对含有亿个正整数的文件，怎么将数字进行排序问题5：20G的文件，找出出现次数最多的数字 技术思路1.容量
迁移系统时，有时你必须建立一个小脚手架。我们最近不得不这样做：在Instagram上，于遗留原因，我们需要将大约3亿张照片映射到创建它们的用户的ID，以便了解要查询的分片（请参阅有关我们的更多信息）分片设置）。虽然所有客户端和API应用程序都已更新并向我们返回 完整信息，但仍有许多人缓存的旧数据。我们需要一个解决方案：查找键并快速返回值将数据存在内存中，理想情况下是在EC2高内存类型（17GB或3
前文提到时序数据是一个写多读少的场景，对时序数据库以及数据存储方面做了论述，数据查询和聚合运算同样是时序数据库必不可少的功能之一。如何支持在秒级对上亿数据的查询分组聚合运算成为了时序数据库产品必须要面对的挑战。 本文会从时序数据库的查询以及聚合运算角度展开，最后会从如何解决时序数据的查询问题入手深入分析。 1. 时序数据的查询 原始数据的查询和时序数据聚合运算的查询。 前
# MongoDB 单表亿级别数据查询耗时
## 1. 简介
在大数据时代，数据量庞大的情况下，如何高效地查询数据成为了一个挑战。MongoDB 是一个非常流行的 NoSQL 数据库，但在处理亿级别数据时，查询耗时成为了一个问题。本文将介绍 MongoDB 单表亿级别数据查询耗时的原因及优化方法。
## 2. 原因分析
在 MongoDB 中，当数据量达到亿级别时，查询耗时可能会增加的原因
MySQL SQL百万级数据优化方案关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条
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2023-08-30 23:35:19
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百万级数据做分页如何优化?打卡日期(2019-07-15) 数据量很大，分页查询很慢，有什么优化方案? 当需要从数据库中查询的表有上百万条记录的时候，一次性查去所有结果会变的很慢，特别是随着数据量的增加更加明显，这时候如果需要分页的话会变的很慢很慢。准备工作表明 test主键id自增，总共有11个字段，不
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2023-08-27 15:55:42
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背景每个动作都会生产一条动态数据，如今已经生成了一千多万条数据，而且正以每天好几万的速度迅速增长，频繁的读写导致 RDS 数据库实例压力非常大，该库还有核心业务的数据，为了避免对核心数据的影响，决定将其分出来。结合其业务特点，决定使用 MongDB，那么第一个问题就是如何同步这些数据了。方案一 CDC不能停止服务，还不能影响业务，所以选择通过 SQL Server 的 CDC 功能进行同步，先不用
sql 百万级数据库优化方案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 t 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： s
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
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
巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书
业务背景现有一个业务需求，需要从一批很大的用户活跃数据（2亿+）中判断用户是否是活跃用户。由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到，数据部门不能提供实时接口，只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用。存在的挑战海量数据如何尽可能用小的空间存储如何能快速获取指定的数据如何能快速的写入到目标存储解决思路由于我
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2023-06-29 23:46:18
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# Java亿级别数据量分页实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍如何在Java中实现亿级别数据量的分页。分页是数据库查询中常见的需求，尤其是在处理大量数据时。以下是实现分页的步骤和代码示例。
## 步骤概述
以下是实现分页的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定数据源和分页需求 |
| 2 | 使用SQL语句进行分页查询 |
| 3 | 编
前言公司业务数据量很大，因为是面向全国的数据统计分析，所以一天大约是大几十万数据，因为最开始设计架构没有参与，当系统出现问题，去查看的时候发现数据库两个表一个三亿多，另一个十一亿。1.优化思路因为单表破亿执行sql现在都是问题了（delete语句根本执行不下去，还会锁数据），没办法我只想到了新建一个数据库并且对数据量大的表进行分区，然后定期删除数据库的分区，让数据库中只保留最近半年的数据。 考虑过
# Java批量处理亿级别数据条数据实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我将指导您如何使用Java实现批量处理亿级别数据条数据的方法。首先，我们将梳理整个流程，并为每个步骤提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程梳理
下表展示了整个批量处理亿级别数据条数据的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 读取数据文件 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
|
目录：1. 一道面试题的引入：2. 性能优化的杀手锏：Filesystem Cache3. 数据预热4. 冷热分离5. ElasticSearch 中的关联查询6. Document 模型设计7. 分页性能优化 一道面试题的引入：如果面试的时候碰到这样一个面试题：ElasticSearch（以下简称ES） 在数据量很大的情况下（数十亿级
分布式数据库，分布式存储1.MySQL复制1.1主从复制1.2主主复制2.数据分片2.1数据分片的介绍2.2分片的方案2.3分片数据库的扩容3.数据库分布式部署的几种方案3.1 单一服务和单一数据库3.2 主从复制实现伸缩3.3 两个Web服务及两个数据库3.4 综合部署方案 最近学习了MySQL进阶部分，实现分布式存储底层原理,拉勾《阿里前辈的架构经》（分布式数据存储）下面我进行了一个学习总结，
MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心
以下分享一点我的经验
一般刚开始学SQL的时候，会这样写
复制代码代码如下:
SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;
但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死
复制代码代码如下:
SELECT *
