关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过 Mysql
实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，
M-S
，负载均衡。 Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。Hash取模分，也可以选择在认证
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2023-10-30 16:41:55
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在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处
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2023-10-27 11:37:09
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上篇：大数据之实时项目 第7天 es安装说明1、在kibana基本操作如图所示：（1）创建表结构 编写代码：创建结构数据PUT gmall0315_test/_doc/1
{
"name":"zhangsan",
"age":23,
"amout":250.1
}（2）查询数据如图所示：其中： text：表示分词作用：全文配配、占空间大（磁盘、内存）keyword：表示不分词作用：精确
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2024-08-23 15:04:32
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一、性能优化的杀手锏——filesystem cache你往es里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。 es-search-process es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache，你如果给 filesystem cache 更多的内存，尽量让内存可以容纳所
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2023-12-06 23:20:42
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最近，在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题，于是花了一周多的时间抽空学习了一下，并且记录下来。
MySQL大致的逻辑存储结构在这篇文章中有介绍，做为基本概念： InnoDB 逻辑存储结构
注：文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段，包括varchar/varbinay/text/blob。
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2023-07-13 06:50:29
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最近，在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题，于是花了一周多的时间抽空学习了一下，并且记录下来。MySQL大致的逻辑存储结构在这篇文章中有介绍，做为基本概念：InnoDB 逻辑存储结构注：文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段，包括varchar/varbinay/text/blob。Compact行格式我们首先来看一下行格式为Compact是如何存储大数据的：mys
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2023-07-27 17:34:16
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C# 海量数据瞬间插入到数据库的方法
当我们在数据库中进行大量的数据追加时，是不是经常因为数据量过大而苦恼呢？而所谓的海量数据，一般也是上万级的数据，比如我们要添加一百万条数据，应该如何提高它的效率呢？ Oracle数据库：普通肉垫式 什么叫批量插入呢，就是一次性插入一批数据，我们可以把这批数据理解为一个大的数组，而这些全部只通过一个SQL来实现，而在传统方式下
前言很多使用Elasticsearch的同学会关心数据存储在ES中的存储容量，会有这样的疑问：xxTB的数据入到ES会使用多少存储空间。这个问题其实很难直接回答的，只有数据写入ES后，才能观察到实际的存储空间。比如同样是1TB的数据，写入ES的存储空间可能差距会非常大，可能小到只有300~400GB，也可能多到6-7TB，为什么会造成这么大的差距呢？究其原因，我们来探究下Elastics
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2024-02-29 09:25:41
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关系型数据库是日常工作中常用的数据存储中间件，而mysql又是关系型数据库中最流行的数据库之一。无论是中小型系统还是大型互联网系统，都会有mysql的身影。在中小型系统中，由于数据普遍比较少，通常使用一个mysql实例，再加上合适的业务索引，足可以支撑完整的业务系统。而对于大型的互联网系统，需要存储的数据量是海量的，像某宝，某多等电商系统，一张订单表，每天数据增量可能多达千万甚至上亿，采用小型系统
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2023-08-15 12:04:59
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我们在做网站的搜索功能时需要用到检索数据，而从数据库中来查找效率是很低，而且不现实的。通常对检索支持比较好的就是Elasticsearch或HBase等存储，但是前期的数据都存在mysql数据库中，那么怎么一直实时数据同步到es中，而又不影响现有业务。阿里开源神器canal可以解决这个问题，它可以把MySQL中的数据实时同步到Elasticsearch、HBase等数据存储中。简介canal简单说
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2024-03-18 11:58:23
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现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重影响系统的运行的速度。（1） 缓存和页面静态化 数据量大的问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将从数据库中获取的结果占时保存起来，在下次使用的时候无需要重新到数据中获取，这样可以大大降低数据库的压力。缓存的使用方式可以分为通过程序直接保存到内存中和使用缓存框
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2024-01-04 06:53:05
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# 教你如何实现Java存储大量数据到MySQL
## 1. 流程概述
为了实现Java存储大量数据到MySQL，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接 |
| 2 | 创建数据表 |
| 3 | 将数据写入数据库 |
| 4 | 从数据库读取数据 |
## 2. 具体操作步骤及示例代码
### 步骤一：创建数据库连
原创
2024-03-10 05:19:33
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下面是一部分比较重要的建议：1、选择正确的存储引擎以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无
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2023-11-14 10:32:26
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# MySQL存储过程删除大量数据实现方法
## 简介
MySQL存储过程是一种预编译的一次性代码块，可在数据库服务器上执行。存储过程可以用于执行复杂的操作，提高数据库性能和数据安全性。本文将告诉你如何使用MySQL存储过程来删除大量数据。
## 步骤概述
下面是删除大量数据的步骤概述，你可以按照这些步骤来实现：
```mermaid
journey
title 删除大量数据流程
原创
2023-09-03 03:47:58
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一、mysql数据库中存储大量数据的问题 1.创建一个连接数据库的工具类 package com.shujia.util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
/**
* 这是连接数据库的工具类
*/
public class JDBCUtil {
private static Connection
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2024-03-04 16:33:08
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# Logstash同步大量MySQL数据到Elasticsearch
在大数据时代，数据的实时同步和处理变得愈发重要。对于关系型数据库MySQL来说，将其中的数据同步到Elasticsearch（以下简称ES）中，有助于实时分析和搜索。
Logstash是一个功能强大的开源数据收集和处理引擎，可以将各种来源的数据转换为ES所需的格式，并将其存储到ES中。本文将介绍如何使用Logstash同步
原创
2023-12-19 07:48:24
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说明：这几天尝试了使用不同的存储引擎大量插入MySQL表数据，主要试验了MyISAM存储引擎和InnoDB。下面是实验过程：实现：一、InnoDB存储引擎。创建数据库和表> CREATE DATABASE ecommerce;
> CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(3
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2023-10-25 17:48:19
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ElasticSearch数据结构和学习数据库一样，在学习ES的时候也要注意学习数据的存储 模式结构，就能更好的理解ES的数据，如MySQL中，定义数据的最小单位是字段，也叫属性，多个字段组成一行数据，多行数据组成一张表，多张表汇聚在一个数据库下面，数据上面就是实例，即IP加端口； ES也一样，最小单位叫field，一般叫属性，就是类似于MySQL的字段；多个field组成一个document
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2024-02-20 10:21:50
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# MySQL删除大量数据的存储过程
在数据库管理中，有时候我们需要删除大量数据，而直接使用DELETE语句可能会导致性能问题或者占用过多资源。此时，我们可以通过存储过程来实现高效地删除大量数据。本文将介绍如何使用MySQL存储过程来删除大量数据，并给出代码示例。
## 存储过程概述
存储过程是一组SQL语句的集合，可以被重复调用。存储过程可以在数据库中存储，减少客户端和服务器之间的通信，提
原创
2024-04-02 07:00:43
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原创
2021-05-25 11:45:29
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