老板项目需要从类似日志的文本文件中提取出元数据,然后放到数据库中为数据挖掘做处理。设计数据库为两张表,初步估计第一张表是千万级的数据,第二张表是亿级数据。面对这么大数据量的导入需求,分析设计高效的程序就显得很有必要了,磨刀不误砍柴功嘛! 首先考虑的是提高IO效率,毕竟现在计算机cpu高主频,多核心的环境下硬盘IO才是瓶颈。在文件读取上提高程序效率,比如用
转载 2024-07-03 09:57:53
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大数据时代,人们使用数据库系统处理的数据量越来越大,请求越来越复杂,对数据库系统的大数据处理能力和混合负载能力提出更高的要求。PostgreSQL 作为世界上最先进的开源数据库,在大数据处理方面做了很多工作,如并行和分区。PostgreSQL 从 2016 年发布的 9.6 开始支持并行,在此之前,PostgreSQL 仅能使用一个进程处理用户的请求,无法充分利用资源,亦无法很好地满足大数据量、复
某乎回答如下:企业用什么样的数据库存储大数据,关键要看这些数据的结构和应用场景,具体问题具体分析,最终找到与之匹配的数据库。 SQL/NoSQL/NewSQL数据库数据量—实时性分布图回答这个问题,我想从目前常见的SQL、NoSQL和NewSQL,这三大类数据库说起。众所周知,SQL(或称OldSQL)数据库就是传统关系型数据库(RDBMS),它们的特点是“标准统一”:使用统一的SQL语
针对上次考试系统中出现的问题,数据的访问量过大,和数据的动态交互过多的时候,造成服务器的内存和Cpu的使用率都是高居不下的问题。实例图如下 根据老师的启发,找到了基本的原因,主要原因还是在于一张表的数据过多,逐渐的积累,造成后续的访问中,冗余数据过多,这样查询的时候就消耗过多,造成登录或查询的时间就延迟过长。或则就查询超时了。处于这样的考虑,想到了对于数据量数据库优化,当然,优化不仅于此,这个优化只是对数据的优化,还有前台web服务的优化等。这里仅对于sql的查询进行优化。在大数据量之下,部分数据库由于信息很大,查询频繁。可以采取把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里的. Read More
转载 2013-07-17 21:09:00
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  好程序员大数据解析 SQL优化方案精解十则,SQL优化是对数据库操作效率提高的重要课题,因此先直入正题,与大家分享几个常用的,但容易忽视的几个SQL优化方案如下: 一、避免进行null判断 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,这里最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库
转载 2024-07-09 19:57:38
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# 大数据量MySQL数据库迁移 随着数据量的增加,MySQL数据库的迁移变得越来越复杂和耗时。在迁移大数据量数据库时,我们需要考虑到数据的完整性、一致性以及迁移过程中的性能问题。本文将介绍如何进行大数据量MySQL数据库的迁移,并提供代码示例以帮助读者更好地理解和实践。 ## 1. 备份原数据库 在进行数据库迁移之前,首先需要备份原数据库以确保数据的安全性。我们可以使用`mysqldum
原创 2024-05-02 06:31:31
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# 如何实现mysql数据库大数据量查询 ## 引言 在开发过程中,我们经常需要对大数据量数据库进行查询。这时候,我们需要采用一些特殊的方法和技巧来提高查询的效率和速度。本文将介绍如何实现mysql数据库大数据量查询的步骤和相应的代码。 ## 流程图 ```mermaid erDiagram 查询者 -->|1. 发送查询请求| mysql数据库 mysql数据库 -->|
原创 2024-01-19 10:26:03
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 问题提出:M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除。  问题分析:我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉。当然这在处理小规模数据是可行的。我们 考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型
# MySQL数据库大数据量备份指南 在日常开发工作中,数据库的备份是非常重要的一环,尤其是当你需要处理大数据量时。本文将向你介绍如何在 MySQL 数据库中进行大数据量的备份,并提供具体的步骤和代码示例。 ## 备份流程 以下是 MySQL 数据库大数据量备份的基本流程: | 步骤 | 描述 | |------|------
原创 10月前
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从EXCEL导入数据库网上的讨论有很多,本人在实践中使用和参考了各种方法,总结如下:   一、在导入SQL SERVER时,可以采用DTS包方式,没有实际做过,对于定期导入的情况可能比较好,用于实时导入的情况可能不是很好,因为一般都是建好一个包后,调用DBMS的计划定于某个时间运行的。   二、完全的存储过程解决,将导入文件上传到服务器后,写个存储过程通过&
一、我从事过6年的数据库高负载解决方案,处理过很多的海量数据问题。我的经验是:  1。优化数据存储的算法,保证io的读写最小,这一点最容易被人忽视,而这一点确实整个问题的关键。  2。确保可读数据在磁盘上连续存储,使得磁盘指针不会“空转”。二、实现读写分离是一种方法,不足的是这样还是没有解决表数据量大,使查询运算耗时的问题.三、我
介绍两种途径将数据从EXCEL中导入到SQL 一、        在程序中,用ADO.NET。代码  //连接串 string strConn = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Extended Properties=Excel 8.0;Data Source=" + [EXCEL
  上篇博客中介绍了批量导入Excel到数据库,其本质为将Excel转为DataTable再将DataTable 的数据取出来,一条条的插入到数据库中。下面我们介绍一种比较优化的方法:将整个DataTable导入数据库中。  首先,将Excel中的数据取出,存入DataTable中,代码如下:[csharp] view plaincopy ///   /// 传入exc
发现问题最近项目中遇到需要导数据到远程数据库中,数据库服务器与应用程序服务器不在一台服务器上。 之前项目中使用insert all into table A(col1,col2) values (1,1) table A(col1,col2) values(2,2) select 1 from dual,导入600+M文件需要一个小时。 发现还有个3G的文件需要导入,算下来需要5-6小时。效率太差
数据迁移选型当企业内部使用的数据库种类繁杂时,或者有需求更换数据库种类时,都可能会做很多数据迁移的工作。有些迁移很简单,有些迁移可能就会很复杂,大家有没有考虑过为了顺利完成复杂的数据库迁移任务,都需要考虑并解决哪些问题呢?在目前的公司又因为去O的关系,做了大量的迁移工作,栽了不少坑,所以和大家交流一下在迁移的过程中的一些实践。 分享大纲:去O前的准备与考虑确定目标数据库表和数据对象的迁移
# Python大数据量并发写入数据库 在处理大数据量时,如何高效地将数据写入数据库是一个重要的问题。Python作为一种流行的编程语言,提供了多种方法来实现这一目标。本文将介绍如何使用Python进行大数据量的并发写入数据库。 ## 流程图 首先,我们使用Mermaid语法来展示整个流程: ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[数据预处理]
原创 2024-07-25 11:11:26
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1.按照月来分,每个月让系统自动建一张表,然后把这个月的数据放在这个表里面2.就是用一个备份的数据服务器,把每个月的数据都导出到那个备份服务器上去,在备份服务器上面数据的存储不按月来分,按照年来分,每年建一张新表,做报表的时候,就到备份服务器上面操作3.就是对这几张表用对象数据库,来存储一个月的数据,这数据是在内存的,操作起来,比操作关系数据库快,前段时间的数据还是放在关系数据库里面,这样就可以不...
# 大数据量时MySQL数据库备份 ## 介绍 在处理大数据量时,MySQL数据库备份变得尤为重要。随着数据库的增长,备份数据的过程可能会变得非常耗时和耗资源。本文将介绍一些有效的方法来备份MySQL数据库,以确保数据的可靠性和高效性。 ## 选择适当的备份方式 备份MySQL数据库的方式有很多种,如物理备份和逻辑备份。在处理大数据量时,物理备份通常比逻辑备份更高效。因为物理备份是基于文件系统
原创 2024-02-04 11:17:55
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在处理Java应用程序中的大数据量数据库时,优化性能和响应时间是非常重要的。
    开发中经常遇到批量插入数据的需求,为了提高开发效率大多会使用ORM架构,个别之处 才会手写SQL,我们使用C#.NET Core5.0开发,所以优先选择了微软的EF。     但是EF原生没有批量操作功能,需要自己扩展或使用第三方的扩展,由于使用第三方扩展怕有风险,因此全部自己手写批量插入和更新。    一段时间后数据
转载 2024-07-04 18:10:09
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