大家好，我是互联网架构师！最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？假设和面试官明确后，有如下约束10亿条数据，每条数据 1 Kb数据内容是非结构化的用户访问日志，需要解析后写入到数据库数据存放在Hdfs 或 S3 分布式文件存储里10亿条数据并不是1
#前情提要 上头的上头一句话，把这一堆日表从今年1月份开始的所有数据导出来，方便审计人员核对。然后把所有数据整合起来，每100w条导出成一个单独的文件，行内容按照csv的文本格式组织。 简简单单几句话，其实里面的坑多的是：#实现难点*数据量大:*因为业务的特殊性，这一堆表的数据是可以预先生成的，虽然现在才3月份，但是最新的一张表已经去到了2022年，总计有2000+张日表。其次因为是消费流水数
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2023-08-01 23:16:43
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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
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2023-06-29 10:19:37
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# 如何实现“mysql添加十亿条数据”
## 整体流程
```mermaid
journey
title Adding one billion data to MySQL
section Step 1
Developer: Explain the process to the beginner
section Step 2
Beginn
原创
2024-04-23 05:52:42
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1.MongoDB介绍MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，属于非关系型数据库（NoSQL），基于c++编写。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储非常复杂的数据。它的特点是高性能，易部署，易使用，适合存入数据量大、写入操作频繁、数据价值不高的数据。
1.1MongoDB体系结构MongoDB的体系结构是一种逻辑结构，主要由：文档（document)，集合(
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2023-08-31 23:55:08
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https://mp.weixin.qq.com/s/wFMyKzsGQipYlr9uYB1uAgBy超神经场景描述：用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方法，对电影票房进行预测，为制片方、发行商、投资者以及影院提供参考与指导作用。关键词：数据挖掘机器学习自然语言处理票房预测复仇者联盟迎来了最终之战。此次最先在中国上映的举动也让不少欧美粉丝掩面哭泣，而周三凌晨的首映更是经历了一票难求，甚至是重金难
原创
2020-09-18 19:47:05
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实现"mysql单表几十亿数据"的方法
## 1. 概述
在数据库开发中，当需要处理大量数据时，我们通常会面临一些性能和优化方面的挑战。本文将介绍如何在MySQL中处理几十亿条数据的方法。
## 2. 流程
下面是实现"mysql单表几十亿数据"的整体流程，包括创建表、导入数据、优化查询等步骤。
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
原创
2023-12-20 10:36:57
147阅读
# 实现 MySQL 十亿数据查询方案
## 整体流程
下面是实现 MySQL 十亿数据查询方案的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 构建合适的索引 |
| 2 | 使用分库分表 |
| 3 | 编写高效的 SQL 查询语句 |
| 4 | 使用缓存技术 |
| 5 | 优化数据库参数 |
| 6 | 监控数据库性能 |
## 具体步骤
### 1
原创
2024-05-01 06:29:44
178阅读
# MySQL十亿数据用什么引擎？
在处理大规模数据集时，数据库的选择至关重要。尤其是MySQL，它提供了多种存储引擎以应对不同的数据需求。本文将探讨在处理十亿条数据时，选择合适的存储引擎的重要性，并提供代码示例及类图。
## 主要存储引擎
MySQL支持多种存储引擎，其中最常用的包括：
1. **InnoDB**：支持事务、外键和行级锁，最适合高并发、复杂查询的场景。
2. **MyIS
原创
2024-10-14 06:27:17
27阅读
mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！一、《百万级数据msql测试环境介绍》mysql 在300万条数据(myisam引擎)情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件(正确设置索引)运行时间正常。对于
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2023-09-28 22:00:26
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导读：本次分享将从以下几个方面进行分享，首先讲一下我们目前所做的工作，目前平台架构是怎么样的，第二个是大量日志情况下如何收集，第三个涉及百亿数据后如何快速存储以及快速查询，第四个讲一下数据存储后如何对数据进行聚合分析，挖掘出更有价值的信息。--01 平台简介我们的平台架构是基于Hadoop的办公生态插件，比如Ambari、spark、Flume等。基本上分为四个层次，第一个数据源，主要是收集数据库
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2023-12-28 14:05:40
324阅读
# MySQL 几十亿数据快速删除方案
在实际的项目中，当遇到需要删除几乎上亿条甚至几十亿条记录的情况，普通的 `DELETE` 操作往往效率低下，需借助一些优化策略。本文将提出一个高效的删除方案，具体包括以下几个部分：
1. **问题背景**
2. **方案设计**
3. **代码示例**
4. **注意事项**
5. **时间安排**
## 1. 问题背景
数据表中的记录如果越来越多，
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。 流式数据交互查询场景 在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的
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2024-05-07 17:39:43
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MySQL快速插入亿级数据前言通常我们会有这样的需求：构造数据，大批量插入数据库，以供后续处理。如果是几万几十万的数据那还好说，但如果是上千万上亿的数据，那么我们对速度的追求就更加迫切。这里我们利用Python来操作MySQL（或者PostgreSQL），采取多进程多协程的方式，实现大批量数据快速插入。数据库配置# 查看bulk_insert_buffer_size大小，默认是8M
SHOW VA
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2023-07-28 16:05:47
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当数据量增长到10TB以上，可能需要建立数据仓库Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算InfoBright产品分为社区版ICE和企业版IEEICE优点：1）大数据量查询性能强劲、稳定： 查询性能高，如百万、千万、亿级记录数条件下，同等的SELECT查询语句，速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5～60倍。
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2024-02-04 16:21:14
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# MongoDB与十亿条数据的处理
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，以其高性能、高扩展性和灵活的数据模型而闻名。适用于处理海量数据，尤其是在需要高吞吐量和低延迟场景下，MongoDB的表现尤为突出。
## MongoDB的特点
MongoDB能够处理大规模的数据集，从而可以用于多种应用场景，尤其是需要存储和检索大量文档的场合。它的核心特点包括：
- **文档导向：** 数
原创
2024-08-17 06:09:37
72阅读
# MySQL十亿行表介绍及优化
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种Web应用程序和互联网服务中。在实际应用中，我们可能会遇到存储数据量巨大的需求，比如一个包含十亿行数据的表。本文将介绍MySQL中处理十亿行表的一些优化技巧和注意事项。
## 为什么要优化十亿行表
当表中的数据量达到十亿行时，会带来一系列性能和数据管理的挑战。首先，查询速度会变得非常缓慢，可能需要更长
原创
2024-04-16 04:17:56
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# MongoDB 十亿数据分片
## 简介
MongoDB 是一个开源的文档数据库，被广泛应用于大数据处理和分布式系统中。当数据量达到十亿级别时，单个 MongoDB 实例可能会面临性能瓶颈和存储限制。为了解决这个问题，MongoDB 提供了分片（Sharding）功能，可以将数据分布在多个服务器上进行存储和处理。
本文将介绍 MongoDB 的分片功能，并提供一些示例代码来帮助读者理解如
原创
2023-12-20 04:19:17
143阅读
# MongoDB 上十亿数据的存储与查询优化
## 引言
随着互联网应用的快速发展和大数据的兴起，存储和处理海量数据的需求越来越迫切。传统的关系型数据库在处理大规模数据时面临着许多挑战，例如性能瓶颈和扩展性问题。在这样的背景下，NoSQL数据库成为了一种非常受欢迎的选择。MongoDB作为其中的一种NoSQL数据库，在存储和操作大规模数据方面具有出色的性能和灵活性。
本文将探讨如何在Mong
原创
2023-09-11 10:53:20
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