# MySQL中的“IN”查询 vs 连接查询：数十万数据的性能比较
当你作为一名开发者处理数十万甚至更多的数据时，MySQL的查询性能将成为一个关键问题。尤其是在进行数据检索时，你可能会面临“使用IN查询更快还是JOIN连接查询更快”的选择。在这篇文章中，我将带你了解如何比较这两种查询方法，并教会你如何在实际中测试它们的性能。
## 流程概述
在进行性能测试之前，我们需要清楚我们的步骤。以
原创
2024-09-02 06:40:47
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# 大数据量怎么存Redis
Redis是一个高性能的key-value存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。然而，当面临大数据量存储时，我们如何有效利用Redis呢？本文将探讨这一问题，并给出一个实际的解决方案。
## 问题描述
假设我们需要存储一个大型社交网络的用户数据，每个用户有多个属性，如姓名、年龄、性别等。如果直接将这些数据存储在Redis中，可能会遇到以下问题：
1
原创
2024-07-18 03:14:24
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在对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作，Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作，即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下：json 是一个文本序列化格式，而 pickle 是一个二进制序列化格式；json 是我们可以直观阅读的，而 pickle 不可以；json 是可互操作的，在 Python 系统之外广泛使用，而 pickle 则是 Python
spark是什么Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎
---百度百科由此可知，spark是一项处理大规模数据是技术，所以在了解Spark之前，熟悉以下开源的大数据技术对Spark的使用会很有帮助。- 1、HadoopHadoop是最早流行的开源大数据技术之一，是一个可扩展、可容错的系统，用来处
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2024-04-11 12:49:15
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# Redis能存多大数据量
## 概述
Redis是一种高性能的键值存储数据库，通常用于缓存、会话管理和实时分析等场景。它采用内存存储和持久化机制，具有快速读写速度和高可靠性。
Redis的存储能力是有限的，它受到内存大小和操作系统限制的影响。本文将介绍Redis的存储能力，并通过代码示例和甘特图展示不同情况下Redis可存储的数据量。
## Redis存储能力
Redis的存储能力不
原创
2023-09-16 12:58:12
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使用缓存，提高网站的并发能力缓存应用场景
当页面是动态页面的时候，往往要后端读写数据库，在数据库读写的时候时候要耗费时间，为了优化读取速率，提高整个服务的并发能力，会在服务下面加一层服务缓存，这层缓存有的场景下使用的页面静态化的方式，还有一种场景下用的是动态缓存的方式页面静态化和动态缓存页面缓存
整体缓存
缓存力度比较粗，是以页面为单位的，并且缓存的内容是 html 页面，多数情况下是将数据存储在
前言在数据排序的算法中，不同数据规模应当使用合适的排序算法才能达到最好的效果，如小规模的数据排序，可以使用冒泡排序、插入排序，选择排序，他们的时间复杂度都为O（n2），大规模的数据排序就可以使用归并排序和快速排序，时间复杂度为O（nlogn）。今天我们就来看一下归并排序和快速排序。正文归并排序的原理核心思想（分治思想）： 排序数组，将数组从中间分成前后两部分，对前后两部分分别排序，然后合在一
一 elasticsearch简介**ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。**Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。1 elasticSearch的使用场景1、为用户提供按关键字查询的全文搜索功能。 2、实现企业海量数
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2023-11-06 22:16:06
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第一：redis介绍redis是一种key-value内存数据库，是一种NoSql数据库（泛指非关系学数据库），NOSQL数据库主要解决高并发，高可扩展，高可用，大数据存储问题而产生的数据库解决方案。是关系型数据库的良好补充。补充知识点：NOSQL数据库分类1：key-value键值存储数据库：代表是redis。主要是作为内容缓存，应用于处理大量数据的高访问负载。主要优势是快速查询，劣势是存储的数
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2023-11-10 11:04:52
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# MySQL分页取快还是取全量数据快
在实际的开发中，我们经常会遇到需要对数据库中的大量数据进行分页查询的情况。当数据量很大时，我们可能会疑惑到底是在数据库中取全量数据再进行分页，还是直接使用分页查询语句来提高效率呢？本文将从原理、优缺点、实际应用等方面来讨论这个问题。
## 原理解析
### 取全量数据再分页
当我们需要对数据库中的大量数据进行分页查询时，一种方法是先取出所有的数据，然
原创
2024-03-20 07:28:42
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## 实现“es查询快还是redis快”教程
### 整体流程
下面是实现“es查询快还是redis快”教程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置数据到 Redis |
| 2 | 从 Elasticsearch 中查询数据 |
| 3 | 比较查询速度 |
### 操作步骤及代码
#### 步骤一：设置数据到 Redis
首先，我
原创
2024-06-18 05:08:07
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1，总体结构图 2，详解redisObject高16位: 最后被访问的时间lfu----->低8位：最近访问次数2.1 refcountrefcount 记录的是该对象被引用的次数，类型为整型。refcount 的作用，主要在于对象的引用计数和内存回收。当对象的refcount>1时，称为共享对象 Redis 为了节省内存，当有一些对象重复出现时，新的程序不会创建新
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2024-09-08 08:44:56
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转大数据技术开发要学哪些知识点？高效的大数据学习路线推荐。以往的数据开发需要一定的Java基础和工作经验，门槛高，入门难。如果零基础入门数据开发行业的小伙伴从Python语言入手。Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘。想要从事大数据技术开发工作要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？废话不多说，直接上干货！大数据本质上是海量数据。第一阶段：大数据开发
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2024-05-22 15:39:06
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在现代 IT 架构中，Redis 被广泛应用于高性能的数据存储和缓存场景。然而，当面对“大数据量存储 Redis”的挑战时，实现高效和稳定的存储与检索就变得尤为重要。本篇博文将从多个方面探讨如何有效地解决这一问题，着重分析背景、现象、根因，并提出相应的解决方案及优化措施。
### 问题背景
随着业务的快速发展，数据量的激增，Redis 在数据存储中承担的压力日益增加，导致性能瓶颈。以下是与 Re
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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常见缓存应用场景：1.ehcacheehcache直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；但是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。2.redisredis是通过socket访问到缓存服务，效率比ecache低，比数据库要快很多，处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用re
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2023-12-07 16:59:00
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@author 周煦辰 2016-03-21这段时间新上了一个项目，使用的是Yii2框架。这里记录一下Yii2框架、Yii2-Mongo拓展、Yii2-Redis拓展等的安装流程。因为使用的系统是Windows，这里只说Windows下的安装方法，不过Linux下大同小异，甚至可以说比Windows更加简单。安装ComposerComposer是一个用于PHP包管理的工具。有了Composer，P
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2024-08-13 17:05:19
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使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言：事先说明：在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计，本文只提供一种思想。准备工作：安装后本地数redis服务器，使用mysql数据库，事先插入1000万条数据，可以参考我之前的文章插入数据，这里不再细说。我大概的做法是这样的，编码使用多线程访问我的数据库，在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库，需要注意的是redis最大连接
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2024-10-17 22:45:07
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结论
应该说Memcached和Redis都能很好的满足解决我们的问题，它们性能都很高，总的来说，可以把Redis理解为是对Memcached的拓展，是更加重量级的实现，提供了更多更强大的功能。具体来说：
1.性能上：
性能上都很出色，具体到细
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2024-01-11 22:38:27
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问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
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2024-04-07 17:38:45
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