第一章：Impala的基本概念1.1 什么是ImpalaCloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。1.2 Impala的优缺点1.2.1 优点基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。无需转换为Mapr
大数据查询解决方案：分库分表、预统计、预查询 + 缓存、数据仓库+大数据计算1. 分库分表方案描述：查询较少和查询频率较多的数据按一定规则进行拆分存储。挑战：冷热数据分组统计排序查询，可通过中间件sharding-jdbc/mycat解决合适的冷热数据拆分规则，可按时间、客户等进行拆分大数据量查询时会大量消耗CPU和内存2. 预统计方案描述：按日和月预先分组统计领料数据、补货数据。预统计维度：年月
1 Druid数据查询1.1：查询组件介绍在介绍具体的查询之前，我们先来了解一下各种查询都会用到的基本组件，如Filter,Aggregator,Post-Aggregator,Query,Interval等，每种组件都包含很多的细节1.1.1 FilterFilter就是过滤器，在查询语句中就是一个JSON对象，用来对维度进行筛选和过滤，表示维度满足Filter的行是我们需要的数据，类似sql中
select * from(
select
*
FROM OAS_CERTIFICATE_TASK t
WHERE
t.id not in(
select
TASK_ID
from
OAS_CERTIFICATE_TASK_RECO
数据如今成为了企业的最大资产之一。因此，制定正确的数据策略至关重要。企业需要了解可以做些什么来充分利用他们的数据以及如何构建数据策略。归根结底，重要的是实现企业的目标。 首先，需要了解构建数据策略的重要性。数据增长的程度不能仅仅用语言来表达。这最终为大数据的应用铺平了道路——其名称本身就体现了其规模的庞大。任何行业领域如今都离不开数据，而数据构成了企业需要实现的业务目标的基础。因此，企业需要
数据库的表继承，面向对象的思想也可以应用在数据库中 目录一、PostgreSQL的表继承1.1 典型场景1.2 表继承说明二、实例描述三、实践描述3.1 实现思路3.2 实现步骤3.3 具体实现3.3.1 创建告警数据全局唯一ID，所用表id使用这个全局唯一ID3.3.2 告警基本表3.3.3 type=1的类型1子表3.3.4 type=2的类型2子表3.3.5 创建类型1子表触发器3.3.6
文章目录1、问题背景2、问题描述3、解决方案4、总结 1、问题背景（1）待查询表中的数据超过4000万条； （2）已经对sql的进行过优化，对表结构等进行优化，并且已经对sql中的查询条件都添加了索引； （3）前端分页需要的数据格式如下：{
"total": 0,
"data": []
}2、问题描述在进行分页时，由于前端需要知道总的条数(total)。这里有两个普遍的解决办法：
MySQL数据库慢查询一、慢查询的概念二、导致慢查询的原因三、慢查询优化四、慢查询日志mysqldumpslow日志分析工具五、explain 一、慢查询的概念MySQL中语句的执行时间（响应时间）超过指定的long_query_time（即慢查询时间），通俗来说也就是执行的时间超过此数据库配置中设置的阈值，我们把超过这个时间的SQL语句查询称为“慢查询”。二、导致慢查询的原因1、没有索引或者没
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2023-06-08 17:44:16
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一，我们现有一张大数量表，如下 二，我们一般的语句分页方式是select * from test where userid=0 limit 30000,5;我们先看看查询效率，三，优化查询效率，如下select * from test a inner join (select id from test where userid=0 limit 30000,5) b on a.
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2023-06-04 18:06:21
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图图是一种特殊的数据结构。可以很好地用来存储大图数据问题1.大图数据难以存储如果采用内外存储，会涉及到磁盘IO，效率比较低如果分布式存储，会有一定的网络开销2.大图数据查询计算需要迭代大图数据中，如果存在数据倾斜，关联边比较多的点计算开销是非常大的，远远大于关联边比较少的点，提前完成计算的点需要等待还没有完成计算的点，例如社交网络中明星和普通用户。3.大图数据安全可用如果将大图数据的存储寄托给云服
# MySQL查询大数据实现流程
为了教会新手实现MySQL查询大数据的方法，我们需要按照以下步骤展开：
## 步骤概览
为了更好地理解整个过程，我们可以用表格展示每个步骤。具体地，可以创建一个具有以下列的表格：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 步骤 2 | 选择要查询的数据库 |
| 步骤 3 | 编写SQL查询语句 |
|
原创
2023-08-29 07:23:33
28阅读
常见的缓存策略的优劣势对比发布时间：2020-04-07 16:02:31阅读：65作者：小新今天小编给大家分享的是常见的缓存策略的优劣势对比，很多人都不太了解，今天小编为了让大家更加了解缓存策略的优劣势，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。众所周知，想要提高系统的性能，缓存是最直接也是最简单的方法之一。缓存一方面可以减少数据库负载，另一方面还可以减少相应时间并且节省成本。
SQL语句的语法 1.查询语句：关键字：selectselect 列名,列名, from 表名;
例：select * from emp;单行注释：--
多行注释：以/* 开始，以*/结尾别名语法： 关键字：as对象名 as 别名
对象名 别名
如：
select empno as 员工编号,ename 姓名,job 工作,mgr 上级编号,
hiredate 入职日期,s
在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。查询速度慢的原因： 1、没有索引或者没有用到索引 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应 3、没
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2023-08-10 19:15:24
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随着访问量的上升，MySQL数据库的压力就越大，几乎大部分使用MySQL架构的web应用在数据库上都会出现性能问题，通过mysql慢查询日志跟踪有问题的查询非常有用,可以分析出当前程序里有很耗费资源的sql语句。慢查询日志我们可以通过my.cnf文件设置开启，下面先来看一下相关参数的意义log-slow-queries 存放slow query日志的文件。你必须保证mysql server进程my
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2023-06-18 15:51:36
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01离线批处理这里所说的批处理指的是大数据离线分布式批处理技术，专用于应对那些一次计算需要输入大量历史数据，并且对实时性要求不高的场景。目前常用的开源批处理组件有MapReduce和Spark，两者都是基于MapReduce计算模型的。1.MapReduce计算模型MapReduce是Google提出的分布式计算模型，分为Map阶段和Reduce阶段。在具体开发中，开发者仅实现map()和redu
最近接到一个任务：对一大批数据进行处理，先使用接口把数据拉取到本地，然后再写脚本进行处理，数据量大概有几百万，所以单线程就不满足了。处理逻辑其实不重要，毕竟这个没有重用性，就单纯来说说这个多线程是如何来处理数据的，以及我在里面所踩的坑。 需要请求一个接口去拿数据，接口的参数有这三个page 、 pageSize、 projectId，你可以理解这个接口就是一个列表的接口一个接口，只要请求参数对了
背景 程序启动时，从mysql读取所有的数据，在内存中建立数据结构。mysql表中至少有100w条记录。以后根据时间定期从mysql增量读取数据，刷新内存结构。 表结构为{uid, product, state, modify_time，primary key(uid, product)， key(modify_time)} 方法一 因为增量的更新都是
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2023-06-29 18:06:25
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在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于
是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范
围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计。Value List Handler模式
常写的SQL可能主要以实现查询出结果为主,但如果数据量一大,就会突出SQL查询语句优化的性能独特之处.一般的数据库设计都会建索引查询,这样较全盘扫描查询的确快了不少.下面总结下SQL查询语句的几个优化效率的地方,经验有限,难免有不足.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、避免在索引列上使用NOT在 where 子句中对字段进行
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2023-06-13 23:46:25
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