文章目录Hadoop概述MapReduce概述MapReduce 优点MapReduce缺点MapReduce大致流程：举一个简单的例子：HDFS概述HDFS的优点HDFS的缺点HDFS的数据读写过程YARN概述YARN的体系结构YARN的工作流程 Hadoop概述Hadoop 官网Hadoop的核心分为MapReduce、HDFS、YARN。Hadoop生态还包括ZooKeeper（分布式协调
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2023-07-24 10:12:28
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一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注
一、MySQL的主要适用场景 1、Web网站系统 2、日志记录系统 3、数据仓库系统 4、嵌入式系统二、MySQL架构图： 三：Mysql数据库优化技巧 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
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2023-08-03 15:53:36
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引用在数据库运维过程中，优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务。例行 SQL 优化，不仅可以提高程序性能，还能减低线上故障的概率。目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于：业务层优化、SQL 逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。--- 来自美团技术团队SQL 优化是一个复杂的问题，不同版本和种类的
# Java 千万级数据库导出
## 引言
在大数据时代，海量数据的处理成为了一个重要的挑战。在很多应用场景中，我们需要从数据库中导出大量的数据进行分析和处理。本文将介绍如何使用 Java 语言导出千万级数据库的数据，并给出相应的代码示例。
## 数据库导出原理与流程
数据库导出主要分为以下几个步骤：
1. 连接数据库：使用 Java 提供的 JDBC（Java Database Connec
原创
2023-11-26 06:29:49
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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： 1. 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： 1. sele
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2024-01-04 20:58:58
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在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？分别说出在数据库设计、SQL语句、java等层面的解决方案。
解答：
1）数据库设计方面：
a. 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。
b. 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
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2024-08-14 10:32:31
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# 实现Java千万级数据库导出txt的流程
为了实现将千万级数据库导出为txt文件的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 连接数据库
2. 查询数据
3. 将数据写入txt文件
4. 关闭数据库连接
下面我将详细介绍每个步骤所需的操作和代码。
## 步骤1：连接数据库
首先，我们需要使用Java的数据库连接技术来连接数据库。常用的数据库连接技术有JDBC和Spring JDBC等
原创
2023-11-30 08:30:36
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1）数据库设计方面： a.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。 b. 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 isnull 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值
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2024-02-28 08:19:11
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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， Sql 代码 : select id from t where num is nu
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2024-02-21 12:25:57
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1）数据库设计方面： a.尽量避免全表扫描,在where及order by设计的列建立索引; b.尽量避免where子句对字段null值判断 c.并不是所有所有对查询都有效,例如性别.. d.索引不是越多越好 e.尽可能避免更新索引数据列 f.尽量使用数字型字段 g.尽量使用varchar/nvarchar代替char/nchar,因为变长字段存储空间小,且对于查询来说在一个相对较小的字段内搜索效
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2023-09-01 21:24:14
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构建千万级别用户的后台数据库架构的话题上，具体建议或做法如下所示： 1> 数据库的设计开始之前，必须优先进行业务的数据流梳理（注释：必须尽量考虑应用所有可能的功能模块），以及对业务优先进行优化和规划，然后根据数据流和功能 考虑数据库的结构设计和优化； 2> 千万级别用户量，若是非游戏行业的产品（SNS游戏除外），建议考虑用户数据拆分架构设计，以及考虑后续未来1-2年的承受量，若是S
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2024-04-22 12:39:00
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我在前年遇到过过亿条的数据。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化，查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。综合叙之，与君探讨之。 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
原创
2023-03-09 17:02:08
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一、使用pymysqlpymasql：是一个第三方模块，并且要求python版本为3.4以上。在python2中使用的是mysqldb。安装在命令行中执行pip install pymysql使用1.连接数据库2.创建游标3.定义sql语句4.执行sql语句5.关闭连接获取返回内容1.fetchone()：函数，获取返回的一条数据2.fetchall()：函数，获取返回的全部数据3.rowcoun
作为传统的关系型数据库，MySQL因其体积小、速度快、总体拥有成本低受到中小企业的热捧，但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心，这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度。一、基本业务需求该系统包括硬件系统和软件系统，由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库，我们开发的软件系统负责对数据进
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2023-09-19 16:47:16
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作者：闲鱼技术-靖杨1、设计背景闲鱼目前实际生产部署环境越来越复杂，横向依赖各种服务盘宗错节，纵向依赖的运行环境也越来越复杂。当服务出现问题的时候，能否及时在海量的数据中定位到问题根因，成为考验闲鱼服务能力的一个严峻挑战。 线上出现问题时常常需要十多分钟，甚至更长时间才能找到问题原因，因此一个能够快速进行自动诊断的系统需求就应用而生，而快速诊断的基础是一个高性能的实时数据处理系统。
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2024-07-30 14:32:07
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1、数据库设计方面对尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by 设计的列上建立索引。尽量避免在where字句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。当索引列由大量数据重复时，查询可能不会利用索引，比如【性别】这种列建了索引也对查询效率起不了作用。索引不是越多越好，索引可以提高响应的select效率，但是同时也降低了insert和update的效率，因为
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2024-01-17 10:37:59
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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如果你是一名数据科学家或数据分析师，或者只是对这一行业感兴趣，那下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库你一定得知道。从数据收集、清理转化，到数据可视化、图像识别和网页相关，这15个Python库涵盖广泛，本文将对它们进行简介。想必其中一些你已经熟知，但如果有不知道的，强烈建议你一定要好好了解一下。数据收集大部分数据分析项目都始于数据收集和提取。在一些情况下，当为公司处理现存问题时，公司可能会
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2023-07-11 10:56:20
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