墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。可能有人
1.引言2.后端基础设施3.为何需要 Vitess3.1 主-从副本3.2 分片3.3 灾难管理4.Vitess：用于水平扩展 MySQL 数据库集群的系统5.部署到云中6.CDN7.数据存储：YouTube 是如何存储如此巨大的数据量的呢？7.1 即插即用的商用服务器7.2 为数据中心设计的存储磁盘YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小
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2024-03-19 17:25:51
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# MongoDB集合中有几亿条数据
MongoDB是一种非常流行的NoSQL数据库，以其可伸缩性和灵活性而闻名。许多企业和组织都使用MongoDB来存储和处理大量的数据。在现实世界中，有时候我们需要处理包含几亿条数据的集合。本文将为您介绍如何在MongoDB中处理这么庞大的数据集合，并提供一些示例代码来帮助您更好地理解。
## MongoDB集合和文档
在MongoDB中，数据保存在集合（
原创
2024-01-11 08:28:08
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# Redis 可以存几亿条数据吗
## 引言
Redis 是一款开源的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。由于其高性能和可扩展性，Redis 可以存储大量的数据，包括数亿条数据。本文将介绍如何实现 Redis 存储数亿条数据的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现 Redis 存储数亿条数据的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2023-09-29 04:18:28
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问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
研究人员创建了一种在DNA中存储数据的新方法。图片来源：Novi Elisa/shutterstock人类正面临着一个数据存储的问题——全世界在过去两年中产生的数据比之前的数据总和还要多，并且这种信息迸发的趋势很快就将超过硬盘能够承载的能力。如今，研究人员报告说，他们想出了一种新的方式将数据编码进脱氧核糖核酸（DNA），从而创造出迄今最高密度大规模数据存储方案。在这套系统中，1克DNA具有存储21
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2024-03-27 15:43:27
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海量数据处理 （转）..对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引
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2024-04-25 14:59:01
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1亿条数据需要缓存，怎么设计存储案例？1、问题描述2、三种解决方案2.1 哈希取余分区2.2 一致性哈希算法分区2.2.1 一致性Hash简介2.2.2 一致性Hash能干嘛？2.2.3 三大步骤2.2.3.1 构建一致性哈希环2.2.3.2 服务器IP节点映射2.2.3.3 key落到服务器的落键规则2.2.4 一致性哈希算法的优点2.2.5 缺点：Hash环的数据倾斜问题2.2.6 总结2.3
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2024-07-23 21:18:42
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sphinx搭建亿级搜索 最近在做一些模糊搜索，大家知道MySQL单表如果超过100万条记录，查询就会变慢，如果用like语句做模糊搜索，那么索引就完全用不上，这样一来一次搜索就要遍历全表，没个1秒是出不来结果的，多的时候十几秒也是正常的。如果是MyISAM引擎，写表的时候是表级锁，立刻就跪了。一台小型机做100个并发，每个并发建立一个数据库长连接，机器负载很快就上去了。之前还做过一些挣扎，在
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2024-04-03 15:11:10
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核心代码分析最关键的在于获取捕获表信息（系统表中间_CT结尾的数据）。 根据网上资料查取，找到了获取当前捕获表时间区间范围内数据的方式。 见[SQL Server 多表数据增量获取和发布 2.3(https://www.jianshu.com/p/6a400eca6e79)--10.按照时间范围查询CDC结果
DECLARE @from_lsn BINARY(10),@end_lsn BINARY
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2024-06-02 14:38:03
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问题分析数据库情况如下：数据库采用Sqlserver 2008 R2，单表数据量21亿。无水平或者垂直切分，但是采用了分区表。分区表策略是按时间降序分的区，将近30个分区。正因为分区表的原因，系统才保证了在性能不是太差的情况下坚持至今。此表除聚集索引之外，无其他索引，无主键（主键其实是利用索引来快速查重的）。所以在频繁插入新数据的情况下，索引调整所耗费的性能比较低。至于聚集索引和非聚集索引等知识，
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2024-04-27 19:12:08
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首先，为了建立一个测试环境，我们来往数据库中添加1000万条数据：declare @i int
set @i=1
while @i<=250000
begin
insert
into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title)
values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队
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2024-02-29 21:11:50
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首先这么多数据，单机单台服务器肯定是不行的，要采用分布式存储的方案，那我们用Redis应该如何落地这个方案呢？既然选用分布式存储，那么服务器肯定是有多台的，我们首先要思考的问题就是以哪种方式判断数据该存放到哪台机器上，使存储的数据尽量均匀的分布在各个机器上，并且要考虑当某个节点宕机了我们应该如何应对。接下来我们就讨论几种设计方案，并分析他们的原理和宕机时的情况。一、哈希取余法2亿条记录就是2亿个
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2024-01-21 12:21:36
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# 如何实现 MySQL 上亿条数据的存储与管理
在现代应用中，我们经常需要处理大量的数据，尤其是企业级的应用，这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿级数据的管理。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|--------|--------------------------
原创
2024-10-25 04:48:07
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# MySQL 10亿条数据处理详解
在现代数据处理和分析中，我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备10亿条数据。为了模拟真实场景，我们可以选择使用Python的Faker库来生成虚假数据。首先，我们需要安装Faker库：
原创
2023-11-06 08:40:55
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# 实现“mysql 20亿条数据”的方法
## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”的方法。首先，我会告诉你整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我会逐步指导你每一步需要做什么，提供相应的代码以及代码注释。最后，我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-03-15 07:17:30
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创建表
DROP TABLE if exists employees_partition;
CREATE TABLE if not exists `employees_partition` (
`id` int(11) NOT NULL ,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '员工姓名',
`job_no` varchar(16)
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2024-07-29 14:08:28
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JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序，可以定义排序规则3. 终止操作1)分组，根据条件
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2023-07-11 17:19:03
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目录概述索引基础索引的类型B-Tree索引哈希索引全文索引索引的优点高性能索引独立的列前缀索引和索引选择性多列索引选择合适的索引列顺序聚簇索引聚簇索引的优点聚簇索引的缺点覆盖索引压缩（前缀压缩）索引总结 概述索引（在MySQL中也叫做“键（key）”）是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大，索引对性能的影响越发重要。在数据量较小且负载较
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2024-03-19 22:02:04
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很多粉丝问我：MySQL到底能支撑多少数据，是不是500万以上就不行了，查询就非常慢了？这个问题问得好。到底行不行呢？我觉得还是得通过实验来见证一下，mysql面对百万、千万、亿级别的数据时，查询到底行不行？？？1亿数据查询速度创建表test1test1表，结构比较简单，2个字段，都有索引。DROP TABLE IF EXISTS test1;CREATE TABLE test1( id int
