模糊计算技术，也称为近似计算或概率计算，是一种在计算过程中通过引入可接受误差，以简化计算过程、提升计算效率的数值计算方法。与传统的精确计算不同，模糊计算的核心思想是在保证计算结果满足一定精度要求的前提下，通过牺牲部分精确性来换取计算效率的大幅提升。这种思想的产生源于对实际应用需求的深刻理解。在许多实际场景中，我们并不需要绝对精确的计算结果，只要结果在可接受的误差范围内，就能够满足业务决策的需要。
在处理大数据时，MySQL 的模糊查询性能往往会成为一个瓶颈。特别是在需要对大量数据进行搜索时，传统的查询方式可能效率低下。因此，我将着重分享如何优化 MySQL 的大数据模糊查询，包括环境配置、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案等方面的策略。
### 环境配置
首先，我进行了必要的环境配置。这包括选择合适的 MySQL 版本及相关依赖。以下是我使用的依赖版本表格：
| 组件
在使用SQL语句查询数据库记录时，如果要查询相同的内容，有着不同的多种方法。 仍然，尽管使用多种方法可以得到相同的结果，但是，如果您使用不同的方法，在执行效益上是截然不同的。因此，我们得仔细考虑，如果要查询相同结果，该使用哪种语句，执行效益比较好。 这就是SQL语句的优化。 以下优化语句，针对MS Sql数据库。 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 ord
大数据和云计算的关系是什么？从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技
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2024-01-10 11:22:53
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大数据时代，海量数据分析就像吃饭一样，成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策，各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来！业务多变，决定了必须每天修改系统，重新跑数据，这就要求极高的海量数据读取和存储速度！公司每天增加几亿行的业务日志数据，我们需要从中分析出各种维度的业务画像。经过很长时间的摸索，选择了Redis作为读写数据的缓存。 1，开发平台，C#Net，写Win
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2024-06-05 16:54:12
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大家都知道like %suibin% 这种查询的效率极低，而MYSQL也建议不要这样模糊查询，常用的是把数据同步到CACHE里：1、比如同步到ES里用ES模糊查询。或者同步数据到MongoDB实现模糊查询。这样需要写SQL还需要再写一套语法通过判断切换，还要写一个数据库同步表数据的逻辑。2、其实我们可以把以上的架构设计进行改进，我就花了2周多做一个mybatis插件实现，那么在组件内部实现了同步数
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2023-09-15 15:34:23
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?大数据电商数仓分析项目?项目描述：第一部分：模拟常规电商数仓分析流程，利用hadoop相关生态mapreduce、spark等进行数据清洗，再通过hive、spark统计对用户行为日志及区域热门商品进行统计，支持数据导出及可视化，最终支持用户决策。第二部分：依据业务数据实现离线业务数仓导入及分层实现离线数仓搭建，统计相关业务指标，实时数仓部分后续更新。?项目链接：https://github.c
RustArroyo流处理引擎，新项目，可以看看源码……https://doc.arroyo.dev/getting-startedhttps://github.com/ArroyoSystems/arroyoDataFusion浅显说明：https://github.com/apache/arrow-datafusion/DataFusion 是一个可扩展的查询执行框架，用 Rust 编写，使用
原创
2023-04-13 10:27:54
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
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2023-09-29 07:00:03
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马上要去字节入职了，今天分享一篇字节大数据开发的面经。入职之后看情况更新，不知道会不会很忙，忙的话更新频率可能低一点。 问题的答案写在这里了。可以先自己做再看答案。字节跳动面经。1.自我介绍2.数仓是什么？可以看《大数据之路》。3.Hive 是什么？建议看官网的描述。4.讲一下 MapReduce 的过程常考题，必会。这里简单说一下，后面单独写一篇文章。5.比较 MR 和 Spark 的 Sh
1. 数据仓库1.1. 基本概念英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：面向分析的存储系统。1.2.
广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 数据仓库和Had
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2023-07-04 14:16:45
53阅读
一、数仓分层1.1 为什么要分层1.2 数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2
原创
2021-12-04 16:36:29
1566阅读
# 大数据与数仓技术架构的科普
## 引言
在数据驱动的时代，大数据技术逐渐成为各行各业提升竞争力的重要工具。在这片广阔的技术海洋中，数据仓库（Data Warehouse）作为承载和分析大数据的重要平台，发挥了不可忽视的作用。本文将为您介绍大数据和数据仓库的技术架构，结合代码示例与旅行图，让您更直观地理解其内部机制。
## 大数据的概念
大数据（Big Data）是指在规模、速度和多样性
# 大数据数仓架构搭建入门指南
作为一名新入行的小白，进入大数据领域可能会让人感到无从下手。本文将为你详细介绍如何搭建一个大数据数据仓库架构，帮助你理清思路，了解流程和基本实现代码。
## 一、整体流程
首先，我们需要了解搭建大数据数仓的主要步骤。可以用下面的表格来展示整个流程：
| 步骤 | 内容描述 |
|-------
1.对大数据的认识 大数据是指巨量的数据集合，在一定时间范围内无法以常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据具有海量的数据规模，快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等四大特征。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（
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2024-01-02 11:10:17
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对于MySQL对null空类型是无法使用条件运算符进行比较的，要判断null就需要使用关键字is null，为了将这二者结合，提出了安全等于，就是可以用它判断数值信息是否相等或者是否为空。MySQL中的in和Python中的in关键字是一样的，都是判断给定内容是否存在另外一个集合当中，MySQL当中就是如果存在则返回true，对应的记录返回。这
原创
2023-01-17 02:25:33
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介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。与阿里云大数据数仓结缘介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的基础架构。2008年加入阿里进入淘宝数据平台部后，他开始接触分布式计算平台Hadoop。初始时在Hadoop
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2024-05-28 08:47:23
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# 大数据量模糊搜索方案
## 1. 引言
在大数据时代，海量数据的存储和处理已经成为一项重要的挑战。当我们需要对这些数据进行模糊搜索时，传统的搜索方法已经无法满足需求。本文将介绍如何使用Java实现大数据量模糊搜索的方案。
## 2. 方案概述
我们的方案主要分为两个步骤：预处理和搜索。在预处理阶段，我们将原始数据进行索引和分词，生成搜索数据。在搜索阶段，我们将根据用户的输入，从搜索数据中查
原创
2023-11-10 05:39:25
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大家好，我是一哥，前几天建了一个数据仓库方向的小群，收集了大家的一些问题，其中有个问题，一哥很想去谈一谈……
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2022-06-27 17:03:55
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