100多个应用，1,500多个实例，每天200亿次查询奇虎是中国最大的安卓移动发布平台。奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司，同时为网络以及移动平台提供产品。自从2011年成为MongoDB的用户之后，奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用，其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询。我很高
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2023-08-03 21:45:32
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入
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2018-08-16 10:35:00
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：
（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差
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2023-04-26 00:35:36
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导读：OPPO是一家智能终端制造公司，有着数亿的终端用户，手机 、IoT设备产生的数据源源不断，设备的智能化服务需要我们对这些数据做更深层次的挖掘。海量的数据如何低成本存储、高效利用是大数据部门必须要解决的问题。目前业界流行的解决方案是数据湖，本次Xiaochun He老师介绍的OPPO自研数据湖存储系统CBFS在很大程度上可解决目前的痛点。本文将从以下几点为大家展开介绍：简述数据湖存储技术OPP
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2024-04-12 11:42:48
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试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测
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2021-06-12 02:14:00
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转载，原文见 http://www.cnblogs.com/lovecindywang/archive/2011/03/02/1969324.html。
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行）
1）普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右）
2）批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch
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精选
2012-12-05 11:10:08
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一、前言 数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。二、需求说明 项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。
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2024-08-27 17:31:01
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# mysql 亿级数据量delete高效实现方法
## 1. 流程概述
在处理亿级数据量的delete操作时，为了提高效率，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建临时表 | 创建一个临时表，用于存储待删除的数据 |
| 2. 将数据拷贝到临时表 | 将待删除的数据通过insert语句从原表拷贝到临时表 |
| 3. 删除原表数据 |
原创
2023-12-06 07:52:27
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PHP 如何读取一亿行的大文件我们可能在很多场景下需要用 PHP 读取大文件，之后进行处理，如果你没有相关的经验可以看下，希望能给你带来一些启发。模拟场景我们有一个 1亿 行，大小大概为 3G 的日志文件，需要分析每一行获取一个 ID，然后拿这些 ID 逐行向数据库发起查询。
先想想 ...
遇到此类的问题稍微有点经验的程序员就需要考虑如下一些问题：
由于 PHP 可以利用的内存有限，即使可以修改
单表数据量：202908463(2亿多条记录)，物理容量：单文件50个，上图： 环境：php7.3 mysql5.7 think-Orm 核心库测试环节：写入数据库以亿为单位的数据1：think-Orm的Db库长时间写入数据，每次写入1000条数据，发生内存泄漏，希望官方有看到这个文章进行改进。上图 2：改用自己封装单文件pdo类库文件，循环插入数据，每次插入5万
是否你也遇到了类似的问题：如何处理海量数据 比如订单数据越来越多（亿级），查询越来越慢，如何处理？ 分库分表会带来哪些副作用？可能的解决方式有哪些？问题目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，为了快速检索，也都采用了B树或其他索引技术。从原理上来讲，表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低。实践从实践角度来看，一般以百万到千
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2023-08-10 09:24:45
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1、mongodb是什么mongodb是一个高性能的、开源的、无模式的文档型数据库，使用C++语言开发随着业务领域的发展，数据的扩大，逐渐互联网开发演变成了超大规模和高并发模型，这样在传统的数据库领域就显得力不从心了比如：1、在很多电商型网站，他们的QPS基本上都会在上每秒的上万次读写请求。特别是在默写节日比如：双十一、双十二；每秒的读写请求甚至在上百万；这对于关系型数据库来说，每秒钟上万次的SQ
分析&回答Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置
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2024-05-01 23:03:27
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一、获取公开数据集UCI机器学习知识库：包括近300个不同大小和类型的数据集，可用于分类、回归、聚类和推荐系统任务。数据集列表位于：http://archive.ics.uci.edu/ml/
Amazon AWS公开数据集：包含的通常是大型数据集，可通过Amazon S3访问。这些数据集包括人类基因组项目、Common Craw网页语料库、维基百科数据和Google Books Ngrams。相
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
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2024-08-05 10:30:27
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来自：我没有三颗心脏
一、布隆过滤器简介上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算，它非常有价值，可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供类似于 contains 的这种方法。就举一个场景吧，比如你 刷抖音：
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2024-06-29 17:33:03
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搜索是软件工程师的一项必备技能。而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与分析引擎，在同领域几乎没有竞争对手——近三年 DB-Engines 数据库评测中，ES 在搜索引擎领域始终位列第一。 此外，Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。作为目前最流行的开源搜索引擎，Elasticsearch 的全球
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2024-05-07 10:56:24
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目录一、MongoDB官网地址二、TTL索引（TTL Indexes）的概述2.1、TTL索引（TTL Indexes）的前提条件2.2、处理历史数据通常的做法2.3、MongoDB提供的做法2.4、TTL索引（TTL Indexes）的理解2.5、创建TTL索引（TTL Indexes）的语法2.6、修改TTL索引（TTL Indexes）过期时间的语法三、TTL索引（TTL Indexes）
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2023-08-21 19:39:05
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MongoDB 公司俨然成为一家成功的公司。在2022年 9 月其市值达到 380 亿美元，有 3 万 7 千家客户。同时 MongoDB 建设了非常成熟的应用开发者生态。根据 MongoDB 官网，到目前为止，MongoDB 已经有 700 万应用开发者，每个月新增 14 万开发者。而建设一个成功的开发者生态对于一款基础设施软件的重要性，越来越取得了共识。我们看一下 MongoDB 在建设应用开
一、什么是MongoDB ?MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数
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2024-09-22 14:13:20
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