通过前面五篇文章的解读，Python的基础语法已经介绍的差不多了。光学不练假把式，结合前面学习的内容来次简单的实战，找点继续坚持下去的动力。话不多说，实战开始……数据读写与分析处理假设现在有一份如下图所示的数据(data_project1.csv文件)project_pic1数据来源：网易云课堂《数据分析师(Python)》微专业课程。项目要求：1.读取数据data_project1.csv 2
1. 数据太多。放在一个表肯定不行。 比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。 必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。 从问题域来看，一个周期内的数据关联
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2024-05-13 08:05:19
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目录海量数据计算总结海量数据去重总结1. 计算容量在解决问题之前，要先计算一下海量数据需要占多大的容量。常见的单位换算如下：1 byte = 8 bit1 KB = 210 byte = 1024 byte ≈ 103 byte1 MB = 220 byte ≈ 10 6 byte1 GB = 230 byte ≈ 10 9&n
字节(B: byte), 兆字节(MB: megabyte), 千兆字节(GB: gigabyte)…… 你大概对这些术语已经非常熟悉了吧，但是，你知道什么是“太字节”(TB: terabyte)、”拍字节“(PB: petabyte)和“艾字节”(EB: exabyte)吗？ 这些比较少见的词是用来描述大
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2024-05-22 15:41:54
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前言 大家好，我是坤哥，今天我想和大家聊一聊实时索引的构建之道，来自我司 PB 级索引数据的实战经验，相信对大家肯定有帮助。近年来公司业务迅猛发展，数据量爆炸式增长，随之而来的的是海量数据查询等带来的挑战，我们需要数据量在十亿，甚至百亿级别的规模时依然能以秒级甚至毫秒级的速度返回，这样的话显然离不开搜索引擎的帮助，在搜索引擎中，ES（ElasticSearch）毫无疑问是其中的佼佼者，连续多年在
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2024-05-21 11:21:42
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为1.7亿记录表创建快速索引 本文讲述了在大表上创建索引需要注意的事项，以及整个过程。 需求：在STAT_SUBMIT_CENTER表的RECORDTIME字段上面创建一索引。 环境：SunOS 5.9 oracle 9204 8 cpu 3G mem 1. 查看表的具体情况 是不是分区表，有多少个分区，分区字段： SQL> col table_name for a
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2024-02-29 23:17:26
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## mysql创建索引的原理与过程
在MySQL中，索引是一种数据结构，用于快速查找和访问数据。它可以提高查询性能，特别是在处理大量数据时。但是，当数据量达到上亿条时，创建索引可能会变得非常耗时。本文将介绍MySQL创建索引的原理和过程，并通过代码示例演示创建索引所需的时间。
### 索引的原理
MySQL使用B+树作为默认的索引结构。B+树是一种平衡树，它在每个节点上存储多个键值，以便快
原创
2023-07-28 13:41:40
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一、前言数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。二、需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。改进
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2024-05-08 17:24:02
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数据库优化--使用索引优化存储过程 现有数据库中有一个存储过程的查询时间为25s，最大的一个表的数据记录在70-80万条记录，感觉还有潜力可以挖掘。 经过一系列的优化最后，这个存储过程的执行时间为3s-4s。下面就讲讲此次优化的过程。 首先是要讲一下，这次主要使用到了索引这一个
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2024-03-22 15:44:57
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目前的Elasticsearch有两个明显的身份，一个是分布式搜索系统，另一个是分布式NoSQL数据库，对于这两种不同的身份，读写语义基本类似，但也有一点差异。写操作实时性：搜索系统的Index一般都是NRT（Near Real Time），近实时的，比如Elasticsearch中，Index的实时性是由refresh控制的，默认是1s，最快可到100ms，那么也就意味着Index doc成功后
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2024-03-22 21:16:52
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# 如何在MySQL中生成1亿条数据
## 概述
在实际开发中，有时候我们需要测试数据库的性能，或者进行大数据量的处理。本文将介绍如何在MySQL数据库中生成1亿条数据，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
下面是生成1亿条数据的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个用于存储数据的表 |
| 2 | 编写一个循环生成数据的脚本 |
| 3
原创
2024-02-24 06:25:44
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上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要元素是原来的那张表是每个uid=1来做的索引,这次uid是1...10不等的数每种1千万条记录 CREATE TABLE `ipdata` (
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2024-03-30 20:27:12
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Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎，可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，提供比数据库本身更专业的搜索功能特别为MySQL也设计了一个存储引擎插件，从此抛弃模糊查询吧。Sphinx 单一索引最大可包含1亿条记录，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒(毫秒级)。Sphinx创建100万条记录的索引只要 3、4分钟，创建1000万条记录的索引可以在50分钟内完成，而重建一次只
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2023-11-25 19:37:28
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以ftdp项目来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如tin_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。一、对比测试mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.ti='标题' 给ti字段添加一个BTREE索引：mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX ind
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2024-07-08 12:26:52
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昨天听到IT专家介绍一个名词：PB，是计算机存储容量的一个单位。其实也第一次听说PB，有这个无标准说法尚待证实，但不妨听听这个PB是多大。专家说：“大数据时代已经来临，以后的信息量是以PB为单位的，一个PB是1024TB，现在最大的单位YB是2的80次方个B。” 2的80次方？乍一听，没概念。还是从已有的知识算起把。KB、MB、GB、TB依次往上推：1KB=1024B
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2024-03-18 20:06:39
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。Redis有哪些数据结构？使用过Redis分布式锁么，它是什么回事？假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？使用过Redis做异步队列么，你是怎么用的？如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？Redis如何做持久化的？Pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？Redis的同步机制了解么？是否使用过
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2024-10-08 12:02:27
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处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度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
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2024-08-20 19:01:30
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【1】数据结构① jdk1.7JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。② jdk1.8JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，且tab.length>64时，将链表转化为红黑树，以减少
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2023-08-16 11:35:36
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1.引言2.后端基础设施3.为何需要 Vitess3.1 主-从副本3.2 分片3.3 灾难管理4.Vitess：用于水平扩展 MySQL 数据库集群的系统5.部署到云中6.CDN7.数据存储：YouTube 是如何存储如此巨大的数据量的呢？7.1 即插即用的商用服务器7.2 为数据中心设计的存储磁盘YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小
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2024-03-19 17:25:51
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第一阶段：
1，一定要正确设计索引
2，一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描）
3，一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询
4，一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库
5，每个表索引不要建太多，大数据时会增加数据库的写入压力
第二阶段：
1，采用分表技术（
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2023-07-14 18:37:24
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