1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。 Mysql数据库设计: 1.读写分离； 2.纵向横向拆分库、表。 MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replication，就是确定master以及与之同步的slave服务器，再加上slave将master中写入
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2024-08-08 15:59:42
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HBase中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。 对于海量级的数据，首先要解决存储的问题。 数据存储上，HBase将表切分成小一点的数据单位region，托管到RegionServer上，和以前关系数据库
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2023-11-21 13:07:59
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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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# 用Redis实现亿级数据量的写入速度
在现代应用中，Redis作为一种高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、消息队列和实时数据存储等场景。当面对数据量达到亿级的场景时，如何有效地将数据写入Redis成了一个挑战。本文将指导你实现“Redis Set数据量上亿速度”的目标，以帮助刚入行的小白快速上手。
## 1. 流程概述
首先，我们需要理解整个实现过程。以下是具体步骤的一个表格：
| 步
原创
2024-08-03 06:59:50
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# MongoDB支持上亿数据量吗？
## 导言
随着互联网和大数据时代的到来，数据量越来越庞大，对数据库的性能和扩展性提出了更高的要求。在这种情况下，很多人会关心MongoDB这样的NoSQL数据库是否支持上亿数据量的存储和查询。本文将会探讨MongoDB对于大数据量的支持情况，并通过代码示例来进一步说明。
## MongoDB简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，它
原创
2024-06-27 07:00:38
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Mongodb亿级数据量的性能测试 （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） 查询一个索引后的数字列，返回10条记录
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2024-08-05 10:14:50
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对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？比如银行交易流水记录的查询限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。 -- 建立一
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2024-06-04 11:24:25
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M级别数据迁移（几百M的数据大小）本地环境的修改：一、修改php.ini文件。 cmd+shift+g (mac快捷键，windows没试过) 输入 /etc/php.ini 找到php.ini 找到php.ini搜索这3个地方 1、查找post_max_size，指通过表单POST给PHP的所能接收的最大值，包括表单里的所有值，默认为8M，看你自己需要进行改变。 2、查找File U
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2023-07-27 20:57:03
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Mysql存储千亿级的数据，是一项非常大的挑战。Mysql单表可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。优化的顺序是:第一优化你的sql和索引；第二加缓存 memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atla
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2023-10-21 17:59:24
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注：笔者环境 ES6.6.2、linux centos6.9、mysql8.0、三个节点、节点内存64G、八核CPU场景：目前Mysql 数据库数据量约10亿，有几张大表1亿左右，直接在Mysql查询出现各种效率问题，因此想着将数据导一份到ES，从而实现大数据快速检索的功能。通过Logstash插件批量导数据，个人感觉出现各种奇怪的问题，例如ES 内存暴满，mysql 所在服务器内存暴，最主要的是
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2024-03-04 13:55:46
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数据在千万级别上进行全文检索有哪些技术？强大的大数据全文索引解决方案-ClouderaSearch1.lucene (solr, elasticsearch 都是基于它） 2.sphinx3.elasticsearch 简单易用。天生分布式。 4.HBasene（注意HBase后面加了ne就是 HBase+lucene）。solr的请求基本都封装为了http，如果是http服务效率不好呢绕过它，直
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2024-04-23 19:10:11
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我们经常在数据库中使用 LIKE 操作符来完成对数据的模糊搜索，LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。如果需要查找客户表中所有姓氏是“张”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有手机尾号是“1234”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有名字中包含“秀”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT以
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2023-10-15 13:35:41
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问题描述最近项目线上环境,队列服务器上一直频繁地大量出现数据库死锁问题,这个问题最早可以追溯到年前,19年的时候就出现了,当时一直频于开发业务功能,所以一直未去处理这个问题,这次正好来探究一下死锁的原因和问题所在。首先,目前项目中使用的队列驱动选用的是database,因为简单、高效、无需扩展其他第三方应用,就一直采用了mysql数据库来作为队列驱动,线上队列环境运行的是:Ubuntu 16.04
数据源为mysql，目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源库是别人(库存)的数据，分为A,B,C三种类型的库存模型，需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式，通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表（非重点）D为库存占用订单详情，也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表，A(16个库，4
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2024-04-23 16:53:57
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1、查询根据业务需求处理 举个例子：一张统计表，按小时/每个人统计，当经历过4年之后，它的数据量已经几千万了，老板明显感觉到现在首页内容刷新不出来了，需要改造，但业务场景是用户只关心几天的数据统计，需要看到月报/季度/半年/年报，我们就可以新建一张表，只存储用户一个月的数据，之后提供一个下载功能，如果要看以前的数据，可以提供下载任务，下载完成之后，用户可以点击下载按钮下载，月报/季度/半年/年报可
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2023-07-27 22:05:28
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ElasticSearch的基本知识1、什么是ElasticSearchElasticSearch，简称es，es是一个开源的分布式全文搜索引擎。es可以进行实时的存储与检索数据；扩展性好，可以扩展到上百台服务器上，用于处理PB级别的数据（PB是数据存储容量的单位，它等于2的50次方个字节，或者在数值上大约等于1000个TB）。es也使用JAVA开发Lucene作为其核心来实现所有的索引与搜索的功
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2024-01-21 08:12:00
51阅读
## MySQL删除上亿数据
在MySQL数据库中，删除一亿条数据可能是一项非常耗时且复杂的任务。本文将向您展示如何以最高效的方式删除这么多数据，并提供相应的代码示例。
### 1. 删除整个表
如果您要删除整个表，可以使用以下代码：
```mysql
DROP TABLE IF EXISTS your_table;
```
这将删除名为"your_table"的整个表，包括其中的所有数
原创
2023-09-03 03:32:01
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一、MySQL-Replication（主从复制）1.1、MySQL Replication主从复制（也称 AB 复制）允许将来自一个MySQL数据库服务器（主服务器）的数据复制到一个或多个MySQL数据库服务器（从服务器）。根据配置，您可以复制数据库中的所有数据库，所选数据库甚至选定的表。MySQL主从复制的优点包括：横向扩展解决方案 - 在多个从库之间分配负载以提高性能。在此环境中，所有写入和
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2024-10-08 11:25:50
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## 如何在MySQL上亿数据中使用IN查询
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在MySQL上亿数据中使用IN查询。首先，我们需要明确整个流程，并对每一步进行详细说明。
### 流程
以下是完成这个任务的步骤：
```mermaid
gantt
title MySQL上亿数据IN查询流程
section 确定数据表
确定数据表结构 : 2022-01-01,
原创
2024-03-06 05:21:18
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## 如何实现“mysql查询上亿数据”
### 一、整体流程
下面是查询上亿数据的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建合适的数据库表 |
| 2 | 导入上亿数据到数据库表 |
| 3 | 优化数据库表结构 |
| 4 | 分区分表 |
| 5 | 使用索引 |
| 6 | 优化查询语句 |
| 7 | 使用集群或分布式数据库 |
### 二、
原创
2023-09-19 12:23:44
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