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
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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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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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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# 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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oracle数据库跨库查询
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精选
2015-11-18 16:23:42
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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.
在现代数据驱动的业务场景中，如何应对海量数据的快速查询需求成为数据库技术的核心问题。数据量的持续增长给存储和计算带来巨大压力，查询性能瓶颈不仅影响用户体验，还制约业务决策的实时性。因此，挖掘数据库内核技术的潜力，通过系统性的优化手段，实现海量数据的高效访问，是提升整体系统竞争力的关键。
本文针对YashanDB数据库，通过深入分析其架构与核心技术，解析其如何支持海量数据场景下的高效查询，提供系统的
select userenv('language') from dual;
原创
2012-05-22 17:57:57
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select userenv('language') from dual
原创
2024-09-06 11:45:01
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三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程建立一个web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段
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精选
2013-08-12 22:48:25
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多表查询就是说从多个表中获取相应的数据。
（1）笛卡尔积【连接条件无效或被省略，两个表的所有行都发生连接，所有行的组合都会返回（n*m）】
SQL> select e.ename,d.dname from emp e,dept d;//无效
SQL> select e.ename,d.dname from emp e,dept d
2 where e.ename='
原创
2013-03-08 14:43:02
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编写以下查询的SQL语句，以scott用户的emp表和dept表作为查询数据： 1．列出至少有一个员工的所有部门。 SQL语句： 查询结果： 2．列出所有员工的姓名及其直接上级的姓名。 SQL语句： 查询结果： 3．列出部门名称和这些部门的员工信息，同时列出那些没有员工的部门。 SQL语句： 查询结
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2016-07-31 21:02:00
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查询[Oracle数据库版本]有几种方法，以下是一些常用的方法
通过SQL_Plus或者其他数据库客户端工具查询版本信息：
使用SQL_Plus或者其他数据库客户端工具连接到Oracle数据库，然后执行以下SQL语句：
SELECT * FROM v$version;
这条SQL语句将返回Oracle数据库的版本信息，包括数据库版本号、版本名称、以及其他相关信息。
通过SQL
原创
2024-05-24 09:02:20
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说到 Sphinx，就会想到：站内搜索，mysql优化，分词 等等有关搜索海量数据的需求，本文介绍了 sphinx的基本概念、安装、和一个联系动态语言实现大数据海量查询的实例。1. Sphinx的基本概念Sphinx 是一个 全文检索引擎。意图为其他应用提供 高速、低空间占用、高结果相关度 的全文搜索功能。Sphin
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2024-09-29 14:55:33
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背景对现有的数据库连接池做调研对比，综合性能，可靠性，稳定性，扩展性等因素选出推荐出最优的数据库连接池 。NOTE: 本文所有测试均是MySQL库测试结论1：性能方面 hikariCP>druid>tomcat-jdbc>dbcp>c3p0 。hikariCP的高性能得益于最大限度的避免锁竞争。2：druid功能最为全面，sql拦截等功能，统计数据较为全
前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1、优化一览图2、优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRI
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2023-09-04 20:18:51
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# 如何实现“海量数据库vastbase java驱动”
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装vastbase java驱动 |
| 2 | 创建连接到vastbase数据库的Java应用程序 |
| 3 | 执行SQL查询操作 |
| 4 | 处理查询结果 |
| 5 | 关闭数据库连接 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：安装v
原创
2024-06-26 05:02:23
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# 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**
