1.理解索引优化作用索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传
转载
2023-06-29 10:19:37
154阅读
随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据进一步大幅增长，存储的可扩展性、容量等问题逐渐凸显，需要大规模的数据中心来支持，而海量数据存储就成了企业的刚性需求，随着企业业务逐步迁移到云平台中，云环境下的大数据存储成为未来数据存储的发展趋势。 新一代对象存储产品单桶支持百PB容量、百亿级文件实现“双百”跨越超高扩展性最大可支持EB级存储容量规模有效支撑海量数据高吞吐场景下的存储需求在云存储平
转载
2023-07-27 09:34:15
285阅读
你好，是我琉忆。对于一个项目来说，用户数达到百万已经是一个不小的量级，这时对数据库的性能要求很高。那么我们如何对百万级别的数据库进行优化，让它更会的支撑百万用户呢？需要知道的是，如果百万级别的用户都支撑得起，那么千万级别的优化方式也是差不多的。核心的知识点都是相同的。本次文章涉及的内容较多，我将分别发布三篇文章进行讲解如何优化，：1、数据库、表的合理设计；2、数据库的性能优化；3、数据库性能
转载
2024-08-02 10:15:40
26阅读
使用情景开始之前，我们先设定这样一个情景：1.一百万注册用户的页游或者手游，这是不温不火的一个状态，刚好是数据量不上不下的一个情况。也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候。2.数据库就用一台很普通的服务器，只有一台。读写分离、水平扩展、内存缓存都不谈。一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高，恐怕公司的日子还不是那么宽裕，能够在数据库上的投资也有限。以此情景为例，设每个用户都拥有100个道具
转载
2024-01-23 20:33:48
112阅读
## MongoDB百亿级数据查询
随着互联网的快速发展，数据量的爆发式增长成为了当下的一个主要问题。在这个大数据时代，如何高效地查询和处理海量数据成为了一个重要的挑战。在数据库领域，传统的关系型数据库在处理百亿级数据查询时面临着性能瓶颈，因而出现了一些新的解决方案。其中，MongoDB作为一种NoSQL数据库，以其高性能和良好的扩展性，在处理大规模数据时表现出色。
本文将介绍MongoDB在
原创
2024-01-30 11:09:44
326阅读
百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySql了。过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。实时计算场景：强调实时性，常用于实时性要求较高的地方，可以选择Storm;批处理计算场景：强调批处理，常用于数据挖掘、分析，可以选择Hadoop;实时查询场景：强调查询实时响应，常用于把DB里的数据转化索引文件，通过搜索引擎来查询，可以选择solr/ela
转载
2023-09-06 21:55:25
237阅读
?Java类加载过程1.加载 加载时类加载的第一个过程，在这个阶段，将完成一下三件事情：通过一个类的全限定名获取该类的二进制流。将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构。 在内存中生成该类的Class对象，作为该类的数据访问入口。2.验证 验证的目的是为了确保Class文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证: 文件格式验证：验证字节流
# 如何实现“mysql百亿数据”
## 1. 简介
在现代互联网应用中，我们经常需要处理大规模的数据，其中包括海量的数据库数据。本文将介绍如何在MySQL数据库中处理百亿级别的数据量。
## 2. 实现流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用以下表格展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据库设计和表结构定义 |
| 2 |
原创
2023-10-18 14:09:44
84阅读
ECMAScript一、var声明的变量会挂载在window上，而let和const声明的变量不会：var a = 100;
console.log(a,window.a); // 100 100
let b = 10;
console.log(b,window.b); // 10 undefined
const c = 1;
console.log(c,window.
转载
2024-10-14 13:18:18
47阅读
目录1 数据集1.1 概述1.2 介绍2环境准备2.1 安装 jdk 工具包2.2 安装 Kettle2.3 MySQL 驱动2.4 运行 Kettle3 将亿级数据导入 MySQL3.1 建立库表3.2 CSV 输入3.3 表输出4 数据预处理字段处理检测空值（去空）检测重复值（去重）添加字段检测异常数据（去异常）编辑查看预处理效果1 数据集User Behavior Data from Tao
转载
2024-06-07 06:34:45
90阅读
1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎)InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键)，加上where co
转载
2023-09-05 10:50:16
129阅读
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shar
转载
2021-07-16 11:50:22
284阅读
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。 【目前生产已存储百亿数据，性能良好（但未使用分词功能）
转载
2022-10-17 09:36:28
136阅读
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shardingkey又怎么查询？唯一主键一般我们数据库的主键都是自增的，那么分表之后主键冲突的问题就是一个无法避免
原创
2021-05-20 20:56:22
608阅读
【51CTO.com原创稿件】最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。 面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种
转载
2024-05-07 12:19:31
198阅读
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，...
转载
2020-11-09 08:28:00
222阅读
2评论
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shar
原创
2021-02-03 12:50:32
411阅读
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...
转载
2022-11-14 21:54:56
149阅读
# HBase如何实现百亿级数据秒查询
HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的NoSQL数据库，它可以实现百亿级数据的秒级查询。本文将介绍HBase的几个关键特性，以及如何使用HBase进行高效的数据查询。
## HBase的关键特性
### 列式存储
HBase采用列式存储方式，将数据按列进行存储。相比传统的行式存储，列式存储可以有效地提高查询效率。因为在查询时，只需要读取所需的列
原创
2024-01-04 12:01:20
330阅读
es性能优化没有什么银弹。不要指望调一个参数，就可以万能的应对所有场景。1、性能优化杀手锏—filesystem cache ES数据检索的流程如上所示，第一次检索一个数据时是从磁盘里读的，慢；以后读会从filesystem cache中拿，快。filesystem cache是操作系统级的缓存。 es严重依赖于filesystem cache，如果filesystem cache很大
转载
2024-03-15 09:44:04
41阅读
