简介： 大数据时代，人们使用数据库系统处理的数据量越来越大，请求越来越复杂，对数据库系统的大数据处理能力和混合负载能力提出更高的要求。PostgreSQL 作为世界上最先进的开源数据库，在大数据处理方面做了很多工作，如并行和分区。大数据时代，人们使用数据库系统处理的数据量越来越大，请求越来越复杂，对数据库系统的大数据处理能力和混合负载能力提出更高的要求。PostgreSQL 作为世界上最
作者：闪客sun
一直不知道性能优化都要做些什么，从哪方面思考，直到最近接手了一个公司的小项目，可谓麻雀虽小五脏俱全。让我这个编程小白学到了很多性能优化的知识，或者说一些思考方式。真的感受到任何一点效率的损失放大一定倍数时，将会是天文数字。最初我的程序计算下来需要跑
2个月才能跑完，经过2周不断地调整架构和细节，将性能提升到了
4小时完成。很多心得体会，希望和大家
以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL语句的时候，会这样写 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1 Read More
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2019-02-22 23:44:00
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# Python快速检索大数据量CSV
在实际工作中，我们经常需要处理大量的数据，尤其是在数据分析和处理领域。而CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据格式，它以逗号为分隔符来存储数据。当我们需要从大规模的CSV文件中快速检索数据时，Python是一个强大的工具。
## 为什么选择Python？
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，它有着丰富的第三方
原创
2024-02-22 08:15:24
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# JAVA如何快速访问大数据量
在处理大数据量时，JAVA提供了一些优化方法来提高访问速度和效率。本文将讨论如何使用JAVA来快速访问大数据量，并通过一个具体问题的示例来说明。
## 问题描述
假设有一个文本文件，包含了一大批学生的成绩数据，每一行包含学生的姓名和对应的成绩，以逗号分隔。现在我们需要从这个文件中快速获取某个学生的成绩。
例如，我们需要找到名为"张三"的学生的成绩。
##
原创
2024-02-11 10:45:58
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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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：
select id from xuehi.com 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：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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# 如何使用Python快速修改结构大数据量CSV文件
## 引言
在数据处理的过程中，经常会遇到需要修改大量CSV文件结构的情况。本文将教你如何使用Python来快速修改大数据量的CSV文件结构。作为一名经验丰富的开发者，我将会引导你完成整个流程。
## 整件事情的流程
下面是整个流程的步骤表格：
```mermaid
erDiagram
|步骤1: 读取CSV文件| -- |步骤
原创
2024-02-20 03:11:48
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# Python快速读取大数据量文件
## 介绍
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要处理大规模的数据集。而在许多情况下，我们需要读取大数据量的文件。Python是一种强大的编程语言，提供了多种方式来快速读取大数据量文件。本文将介绍几种常见的方法，并提供代码示例。
## 1. 使用Pandas库
Pandas是一个强大的数据处理库，可以轻松地处理大型数据集。它提供了`read_csv`函数，
原创
2023-09-29 19:44:39
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前言大数据平台搭建 | Hadoop 集群搭建(一)1、 简介基于Hive3.1.2版本Hive下载地址Hive的运行依赖与Hadoop3.X-依赖JDK 1.8环境2、架构本质就是存储了Hdfs文件和表、数据库之间的映射关系(元数据), 然后提供了以SQL的方式去访问文件数据, 就跟访问表结构化数据一样. 它通过翻译SQL然后通过计算引擎去计算得到查询结果
元数据MetaStore: 就是Hd
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2024-02-24 13:32:49
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1、简介Kafka Eagle是一款用于监控和管理Apache Kafka的完全开源系统，目前托管在Github，由笔者和一些开源爱好者共同维护。它提供了完善的管理页面，很方面的去管理和可视化Kafka集群的一些信息，例如Broker详情、性能指标趋势、Topic集合、消费者信息等。功能介绍Kafka Eagle监控管理系统，提供了一个可视化页面，使用者可以拥有不同的角色，例如管理员、开发者、游客
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2024-02-23 14:03:10
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1%@Language = "VBScript" Codepage = "936"%> 2%
原创
2022-10-13 22:13:59
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大屏幕实时数据可视化解决方案? 简道云去年举办过一场“最美仪表盘”评选活动，在活动中我们收到了很多精美炫酷的仪表盘，而且这所有的数据可视化仪表盘都是“从业务中来”，“到业务中去”的。下面举几个例子展示下：
所用工具>>
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1.年度业绩数据报表
客户：汇商天下信息技术（北京）有限公司
为了解决公司不断壮大下的数
前提： Solr、SolrCloud提供了一整套的数据检索方案，HBase提供了完善的大数据存储机制。 需求： 1、对于添加到HBase中的结构化数据，能够检索出来。
2、数据量较大，达到10亿，100亿数据量。
3、检索的实时性要求较高，秒级更新。
说明： 以下是使用Solr和HBase共同搭建的系统架构。
1.1一次性创建索引l、删除全索引效率很高，可以关
第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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