MySQL海量数据优化（理论+实战） 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示：下方有源代码地址，请自行拿取前言朋友们，又见面了，上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法，这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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在数据库程序的开发中，性能是最让人关心和担心的问题之一，而影响到其性能的一个关键因素就是查询效率，往往查询效率的瓶颈都集中在大量耗时的sql语句上。以下就将列举一些MySQL中行之有效的查询优化手法和准则：1.只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT。2.尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。3.
# 海量数据与数据库架构
在当今的信息时代，数据的生成速度和规模正在呈现指数级的增长。面对海量数据，传统的数据库架构往往无法满足业务的需求。本文将深入探讨海量数据的特性，展示一种基于分布式架构的数据库解决方案，并提供相应的代码示例，以帮助大家更好地理解这一主题。
## 海量数据的特性
海量数据，通常指的是数据量大、种类多且处理速度快的数据。这类数据常常具有以下特性：
1. **体量庞大**
HiStore是阿里中间件技术团队研发的数据库产品，是一款基于独特的知识网格技术的列式数据库，定位于海量数据高压缩比列式存储，是低存储成本，低维护成本，海量数据OLAP存储引擎；有效的解决了海量数据存储的成本问题，以及在百亿数据场景下支持实时高效的多维度自由组合的检索。
HiStore的优势• 存储数据量大：TB级数据大小，百亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（
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2023-10-15 19:48:37
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如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。大数据汹涌来袭当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代
这款被欧洲航天局作为“ Gaia Mission”行星探索项目的核心数据库，迎来了自开源以来的重磅升级。7月13日，腾讯云自研分布式HTAP数据库TBase正式发布最新开源版本，该版本在多活分布式能力、性能、安全性、可维护性等多个关键领域得到全面的增强和升级，复杂查询的性能提升十倍以上。TBase由腾讯数据平台团队自主研发的企业级分布式HTAP数据库，并于去年11月正式开源。作为腾讯云三大自研数据
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2024-05-21 16:19:21
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接上篇文章，在经历很多尝试后，终于发现kt＋leveldb有下面无法避免的缺点：1. Leveldb原生只有压缩操作，数据的清理是依赖重复key的，但是kt封装后，会失去这一特性，导致内存无法释放，需要修改leveldb源代码解决。2. kt+leveldb 封装，由于其非原生，不能满足性能需求，KV平均负载在1k/s左右，虽然业务逻辑使他变复杂，但是1k的处理速度不能满足现在的需求。结合上面的考
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2023-10-20 13:25:32
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100G光模块的优势及应用随着用户对数据传输需求的增长，意味着光通讯供应商不能只停留在25G、40G这些数据传输阶段，100G光模块在数据中心市场上得以快速发展，100G光模块的应用，光通信、数据中心的发展，两者的结合使得光传输得到了极大的提升，100G市场的趋势是能实现更高密度。随着5G技术的演进，基于更高基站密度的要求，对高速率光模块将产生较大的新增需求与市场空间。25G/100
技术真的是日新月异，关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后，市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展，似乎关系型数据库也地位不保，我前段时间和同事聊天，听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库，可是事实真的如此吗，我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库，做一个对比： 真正业务开发中，绝对不是拍脑袋定下来使用那种数据库就使用那种数据库的，选择某种或者某几种数据库配合
1.mysql，sqlsever，oracle区别均为关系型数据库。大型数据库：海量数据、高吞吐量；复杂逻辑、高计算量，以及高可用性oracle：中文名甲骨文，其诞生早、结构严谨、高可用、高性能等特点，使其在传统数据库应用中大杀四方，金融、通信、能源、运输、零售、制造等各个行业的大型公司基本都是用了Oracle。主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要
首先，我认为解决问题之前首先要有清晰的思路，如果只是用来别人的解决方案那也只能是拿来主义，没有真正理解，没有做到举一反三。海量数据和高并发经常被连在一块说事儿，虽然他们完全是两回事儿。海量数据纯指的是数据库的海量数据，而并发指的却包括数据库和服务器的高访问量。那么问题来了，既然是数据库的数据量大，那怎么办呢？要想解决问题，首先要知道问题是什么！！！那么海量数据会给我带来什么样的问题呢？海量数据带来
PL/pgSQL是Vastbase提供的一种过程语言，在普通SQL语句的使用上增加了编程语言的特点，可以用于创建函数、存储过程、触发器过程以及创建匿名块等。本文介绍Vastbase中PL/pgSQL的执行流程，包括PL/pgSQL的编译与运行。1、编译PL/pgSQL的编译部分核心是解释出可以被内核识别的变量、命名空间和语句节点链表。1.1 编译上下文typedef struct PLp
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2024-10-10 23:26:11
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近年来,数字技术加速融入社会发展的各领域和全过程。数字经济的重要特征是生产力的全面数字化,产生的数据需要领先且强大的数字基础设施来管理,数据库软件在其中扮演了核心角色。用户在数据库的选型过程中,为保障核心业务运营的可扩展、安全性,需要选择能够成为主流、极具发展前景的技术路线和产品。目前,openGauss是面向未来的主流技术路线,已成为业界共识。作为openGauss生态贡献仅次于华为的第二大社区
传统关系型数据的问题
1. 扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很艰难;
2. 读写慢：这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重;
3. 成本高：企业级数据库的License价格很惊人，并且随着系统的
文章目录一、主机硬件初始化1、配置RAID1.1、服务器信息1.2、UEFI模式配置RAID1.3、Legacy模式配置RAID二、部署操作系统1、部署要求2、部署操作系统三、部署基础环境1、部署yum server&NTP server服务器1.1、PC连接yum server服务器1.1.1、配置网卡IP1.1.2、PC修改同网段IP1.1.3、VTY客户端连接1.2、配置本地yum
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2024-04-15 11:43:36
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# 实现 Java 海量数据库数据比对
## 一、流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连接数据库 --> 读取数据
读取数据 --> 处理数据
处理数据 --> 比对数据
比对数据 --> 输出结果
输出结果 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二
原创
2024-07-06 06:14:53
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当我们面对海量数据的时候，单机数据存在性能瓶颈的时候，我们应该如何拆分？
原创
2021-04-23 17:52:07
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海量数据招聘 北京海量数据技术股份有限公司（以下简称“海量数据”，股票代码：603138.SH），成立于2007年，注册资金2.5亿，是国内首家主板上市的数据库技术领航企业。十几年来，秉承“专注...
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2022-03-17 11:05:30
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大概两年前，写过一篇<<大数据量，海量数据 处理方法总结>>,之后应该被转载甚多，估计很多人看到过。当时更多的解决的是面试场景的问题，介绍的都是些基础的数据结构。实际上与实际的海量数据处理还有些距离，可以用来准备下面试，但是真正的海量数据处理都是建立在很多系统之上的，当然它们底层也会用到各种数据结构。
进来比较流行的是云计算，No
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2024-01-20 22:08:37
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7月14至15日，主题为“创未来享非凡”的openGauss Developer Day 2022在京举办。在7月15日上午主论坛环节，海量数据联席总裁王振伟受邀出席大会，并现场发布了基于openGauss 3.0的商业发行版——海量数据库Vastbase G100 v2.2.9。openGauss社区理事会理事长江大勇出席
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2023-10-26 20:53:10
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