在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常
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2024-05-09 12:45:47
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1、什么是大数据 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。二、V
[数据库]漫谈ElasticSearch关于ES性能调优几件必须知道的事 ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎，常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统，其中Logstash是ETL工具，Kibana是数据分析展示平台。ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略，ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件，ES结
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2024-09-20 15:09:03
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简介本文介绍如何解决ES磁盘使用率超过警戒水位线的问题。问题描述当客户端向 Elasticsearch 写入文档时候报错：cluster_block_exception [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];在 elasticsearch 的日志文件中报错如下：flood stage disk watermark [95%] exc
业务背景一个电商系统的架构优化，该系统中包含用户和订单 2 个主要实体，每个实体涵盖数据量如下表所示实体数据量增长趋势用户上千万每日十万订单上亿每日百万级速度增长，之后可能是千万级从上表中我们发现，目前订单数据量已达上亿，且每日以百万级的速度增长，之后还可能是千万级。面对如此庞大的数据量，此时存储订单的数据库表竟然还是一个单库单表。对于单库单表而言，一旦数据量实现疯狂增长，无论是 IO 还是 CP
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2024-06-17 13:06:38
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常规做法（非常规做法可以直接拉到文末，就一个字“快”）
因为我原始处理的文件有不能公开的数据，所以我单建了一个空表来演示，空表里添加了一些空白窗体，我原始文件使用代码方法和非常规做法两种方式都解决了问题，并且检查了数据没有丢失。
常规做法1、优点：操作简单；缺点：如果对象很多，会非常慢，我需要处理的文档因为长时间无响应，放弃这个做法了
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2024-04-01 00:10:45
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行）1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右）2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少4） 查询一个
很多人都误以为在大数据解决方案中，处理对象的规模总是越大越好。事实上，人们往往会从不同的立场出发，对“越大越好”这一命题给出自己的答案。过去的经验表明，充分发挥规模化优势能够切实提升分析机制所带来的实践价值。不过如果把大数据看作一柄榔头，可并不是所有问题都属于等待敲下的钉子。 很多人都误以为在大数据解决方案中，处理对象的规模总是越大越好。事实上，人们往往会从不同的立场出发，对“越大越好”
问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
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大规模数据如何检索？如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题
Author: 袁野 Date: 2018.01.05 Version: 1.0注意事项：本文档所述为通用情况，不可作为特定业务参照；本文档所述适用于 ELK 栈中的 ElasticSearch 优化；本文档所述基于 elastic 公司的 5.2.1 版本；本文档只描述最佳实践，不包含所需变更步骤；本文档针对 CentOS 7.2，其他 Unix 发行版不在讨论范围内；硬件选择 &n
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2024-09-12 00:44:32
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# 从MySQL迁移大量数据到Elasticsearch的解决方案
在实际开发中，我们经常遇到需要将MySQL中的大量数据迁移到Elasticsearch的情况。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，适用于存储和分析海量数据。本文将介绍如何高效地将MySQL中的数据迁移到Elasticsearch，并给出一个示例来演示这个过程。
## 问题描述
在实际项目中，当MySQL数据
原创
2024-07-04 04:39:12
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海量的数据处理问题，这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、 数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，在海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某
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2024-01-09 22:14:31
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# 在大数据量场景下选择MongoDB还是MySQL
在当今数据驱动的世界中，选择合适的数据库技术至关重要，特别是在大数据量环境下。MongoDB和MySQL是两种广泛使用的数据库管理系统，各有其优缺点。本文将探讨如何在大数据场景中选择适合的数据库平台，并提供一些代码示例，帮助开发者作出明智的决策。
## 1. 数据库简介
### 1.1 MySQL
MySQL是一个开源的关系型数据库管理
1、搜索结果不要返回过大的结果集es是一个搜索引擎，所以如果用这个搜索引擎对大量的数据进行搜索，并且返回搜索结果中排在最前面的少数结果，是非常合适的。然而，如果要做成类似数据库的东西，每次都进行大批量的查询，是很不合适的。如果真的要做大批量结果的查询，记得考虑用scroll api。2、避免超大的documenthttp.max_context_length的默认值是100mb，意味着你一次doc
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2024-02-23 10:25:26
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# 数据量大该存数据库还是Redis？
在现代应用中，不同的数据存储方案可以极大地影响应用的性能和可扩展性。在处理大规模数据时，开发者常常面临一个选择：应使用传统的关系型数据库（如MySQL，PostgreSQL等），还是选择内存数据存储解决方案（如Redis）？本文将深入探讨两者的优缺点，并通过代码示例演示如何在这两者之间进行简单的数据存储操作。
## 1. 数据库与Redis的对比
##
原创
2024-10-26 03:35:16
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# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
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在今天的这篇文章中，我们来主要介绍一下如何使用 REST 接口来对 Elasticsearch 进行操作。为了完成这项工作，我们必须完成如下的步骤：安装 Elasticsearch。请参阅文章 “如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch”。把 Elasticsearch 运行起来。安装 Kibana。请参阅文章 “如何在 Linux，MacOS 及
一、大数据概念1.大数据的定义： 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。补充：主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 2.数据的单位： bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8
上篇我们说到通过引入索引模板可以有效的应对各种新增需求，降低存储成本，提升检索效率，但是呀随着时间的推移，集群承载的数据量越来越大，导致检索越来越慢，今天我们就一起看下这种情况下如何处理。我们通过es官方文档可以知道从7.x以后number_of_shards（primary shard）为1个，replica shard也是1个，如果你有200G的数据等于全在一个分片上。这搜索起来肯定慢啊。es
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2024-07-19 08:46:18
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