mysql大数据高并发处理 公布于2013-5-14 一、数据库结构的设计假设不能设计一个合理的数据库模型，不仅会添加client和server段程序的编程和维护的难度，并且将会影响系统实际执行的性能。所以，在一个系统開始实施之前。完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，由于数据量较小。负荷较低。我们往往仅仅注意到功能的实现，而非常难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际执
转载
2016-02-04 13:07:00
172阅读
2评论
一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和
转载
2023-06-07 06:38:54
143阅读
mysql大数据高并发处理
转载
2017-01-12 11:34:44
1591阅读
软件的处理能力不仅仅跟内存有关，还有是否阻塞，是否异步处理，CPU等等。那么是不是可以有一种语言使用更小的处理单元，占用内存比线程更小，那么它的并发处理能力就可以更高。所以Google就做了这件事，就有了golang语言,golang从语言层面就支持了高并发。go的高并发处理核心 - goroutinegoroutine是Go并行设计的核心。goroutine说到底其实就是协程，它比线程更小，占用
转载
2024-06-06 06:49:56
50阅读
本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.1节,作者 主 编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司）1.1 并行计算技术简介1.1.1 并行计算的基本概念随着信息技术的快速发展，人们对计算系统的计算能力和数据处理能力的要求日益提高。随着计算问题规模和数据量的不断增大，人们发现，以传统的串行计算方式越来越难以满足实际应用问题对计算能力和计算速度的需求
转载
2023-07-31 19:41:49
71阅读
大数据量并发处理大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下...
转载
2017-12-29 11:25:00
405阅读
2评论
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好大数据需掌握以下技术：1. Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以
转载
2024-02-20 13:14:16
23阅读
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持，可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持，导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。结果
转载
2024-07-20 13:16:11
45阅读
大数据解决方案使用缓存： 使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。分布式数据库将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务
转载
2023-12-27 18:09:23
39阅读
随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？
转载
2021-08-04 15:13:19
704阅读
随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？高并发的解决方案说到高并发，我们遇到...
转载
2021-07-20 09:56:43
398阅读
场景描述：停车记录表过大，需要归档处理（不是备份），偶有少量应用查询。 针对insert、update热表+数据量大的问题，果断分库分表。以下讨论针对仅是数据量大，不易维护，没有热表问题。 综合评估， 1、研发工作量最小，推荐3，支持本地join操作。不支持海量数据，使用前需计算。2、研发工作量第二小，推荐4.1。drds支持夸实例查询。不支持海量数据，使用前需计算。 3、单表海量数据：推荐6，不
转载
2023-10-07 22:32:35
90阅读
大数据通常来说，常规软件无法完成抓取、处理的数据可称为大数据(Big Data)。例如，互联网上的网页数据，社交网站上的用户交互数据，物联网产生的活动数据、电信网络的话单数据等。大数据典型特征在于数字信息的量级，单台机器的分析技术无法扩展，需要一个可靠的、分布式的计算方案。大数据体量庞大。人们为数据存储开发了许多新技术，但数据量却在以每两年翻一番的速度增长，各企业都在努力应对数据的快速增长，不断寻
转载
2023-10-03 20:46:26
94阅读
遇到问题：某个信息化系统的资产管理统计分析模块，非常慢，10多分钟过去了，还没见到应该有的统计表。（具体什么时候能出来，没人等到它出来过。。。）
业务背景：资产管理分析模块初始化需要统计所有单位的所有资产数据，加压环境数据量为360万。在统计分析的过程中，需要对资产数据大小，对单位进行排序，取前20家，同时对资产按照不同类别进行分类统计。
数据量来
转载
2023-08-28 13:12:23
67阅读
1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
转载
2023-05-31 15:39:26
138阅读
对于一个系统中，数据库层面做了优化之后，那么我们就算是做了最后的努力了。如果系统仍然撑不住，那么，就应该考虑缓存了。（一个系统性能提升的最快路径，就是使用缓存。这个可以处在数据库优化之前）一个系统中，可以用作缓存的节点很多。 系统的缓存节点可以分为 客户端缓存，CDN缓存,反省代理缓存，服务端本地缓存（内存缓存，IO缓存），分布式缓存（Redis，MemberCa
转载
2023-11-28 14:42:08
37阅读
频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是
转载
2023-06-06 16:48:25
121阅读
1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
转载
2023-09-06 22:33:09
48阅读
大数据量处理的基础思路
一：分字诀
1：用和不用分开，常用和不常用分开
2:对数据库存放的数据：分区，分库，分表
3:对文件存放的数据：拆文件
4:考虑分批处理
原则就是：尽量使每次操作的数据的基数减少
二：合理使用缓存
三：数据库优化
1:合理设计数据库结构
2:合理构建索引
3:数据库集群（读写分离），集群分
转载
2023-08-04 16:57:30
67阅读
本文探讨了提高MySQL数据库性能的思路，并从8个方面给出了具体的解决方法。
1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不
转载
2023-06-23 18:40:39
371阅读
