一 、数据库语言定义及命令行查看数据库操作-- SQL 语言可以分为三类 -- DML： 数据操纵语言。（对标的 - 增 删 改 查） -- DDL：数据定义语言。（表的创建，删除，修改） -- DCL: 数据控制语言。（commit,rollback)命令行查看数据库 （也可以在客户端图形化界面操作）-- 查看数据库 SHOW DATABASES;-- 选择数据库 USE test; -- te
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2024-08-03 12:39:21
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作者：辛湜 在过去几年，Apache Spark的采用以惊人的速度增加着，通常被作为MapReduce后继，可以支撑数千节点规模的集群部署。在内存中数据处理上，Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识；但是当数据量远超内存容量时，我们也听到了一些机构在Spark使用上的困扰。因此，我们与Spark社区一起，投入了大量的精力做Spark稳定性、扩展性
高可用架构设计最核心的就是两点：解耦和冗余。解耦包括业务状态分离（无状态架构设计）、分库分表等。冗余包括缓存、CDN、主从备份、主主备份、GeoDNS 等。一个好的架构设计需要在产品迭代的不同阶段选择合适的技术，从而既能在合理的成本条件下有效保障当前的业务需求，又能考虑到业务下一步发展的可能性。持数亿用户的系统是一个巨大的挑战（不过在读了这篇文章后，也许就没那么难了）。以下是本文涉及的一些主题：从
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2023-07-10 20:32:02
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Hive环境搭建说明：因为之前写的hive2.3.6版本是基于hadoop2.7的，但是hadoop更新到hadoop3.2版本之后，再使用原来的版本就存在一些问题。于是怀疑是hive版本与hadoop版本不兼容造成的，于是下载了hive3.1.2，完整的走了一遍，具体步骤参照如下教程。（原来的hive2.3.6版本的教程应该也是可以用的，问题的解决办法与本文hive3.1.2的解决版本类同。）H
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2023-07-29 20:11:07
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目录一、Hadoop 框架计算特性二、优化常用手段三、排序选择四、怎样做笛卡尔积五、怎样写 in/exists 语句六、设置合理的 maptask 数量七、小文件合并八、设置合理的 reduceTask 的数量九、合并 MapReduce 操作十、合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling十一、合理利用分区：Partition 十二、Join 优化十三、Group By 优化
每天给你诚意满满的干货作者：恒生研究院移动互联网时代，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。可能有人会问，为何不用Oracle呢？确实，很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题，凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化，可是，不是每一个项目都会
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2024-11-02 15:42:40
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亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]
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2018-12-17 16:19:00
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????推荐大家关注一个公众号???? "编程技术圈"后台回复“大礼包”有惊喜礼包！每日英文Anyone else have no right to judge you, they may have heard things, but they feel less than what you experienced.谁都无权评判你，他们也许听过你的事情，但他们感受不到你所经
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2022-03-30 15:49:45
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# 前言笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期，笔者和团队就发现，系统内有一张5000W+的大表。跟踪代码发现，该表是用于存储资金流水的表格，关联着众多功能点，同时也有众多的下游系统在使用这张表的数据。进一步的观察发现，这张表还在以每月600W+的数据持续增长，也就是说，不超过半年，这张表会增长到1个亿！笔者内心：（麻了）这个数据量，对于mysql数据库来说是绝对无法继
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2023-06-03 02:03:32
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关于Execl导入大数据量文件的处理思路（实战经验）
Execl作为微软的早期产品，功能强大的同时，性能也相应的差很多，处理大数据量时
尤其明显。最近项目中有一个需求，要求导入人员信息，Execl的数据量大概5000左右，
但是会关联其他表，查询出100万级别的数据量，插入到值表。并且这个过程是系统管理
人员每月不定期在页面导入的。系统设计
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2023-11-26 19:25:01
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# MySQL 上亿级别的分类
在大数据时代，数据量的增长呈现出爆炸式的增长。对于数据库系统而言，如何处理上亿级别的分类数据是一个重要的挑战。本文将介绍如何使用MySQL来处理上亿级别的分类数据，并提供相应的代码示例。
## 背景
在很多应用场景下，我们需要对数据进行分类，以便更好地进行分析和处理。例如，在电商领域，我们需要对商品进行分类，以便用户可以方便地浏览和搜索商品。在新闻领域，我们需
原创
2023-10-20 15:20:08
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# 如何实现 MySQL 表的亿级分表
在现代应用中，特别是在高并发和海量数据的场景下，使用单一的数据库表可能会导致性能瓶颈。为了提高性能和可扩展性，我们可以采用分表的设计方案。本文将为你详细讲解如何实现 MySQL 表的亿级分表。
## 整体流程
分表的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 设计数据模型 |
| 2
原创
2024-08-25 05:01:00
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# 实现mysql亿级表和mongo的步骤
为了实现mysql和mongo的亿级表，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程图和类图。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 设计数据表结构
设计数据表结构 --> 创建数据库和表
创建数据库和表 --> 导入数据
导入数据 --> 配置索引
配置索引 -
原创
2024-01-01 04:56:37
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引子hello，各位小伙伴，大家好，这篇是mysql的第三篇了，还没看过前两篇的小伙伴可以去看看，对理解这一篇有很大的帮助哦。废话不多说，我们直接开始正文，作为一名java后端开发工程师，我们都知道，数据库中一张表最大存储数据官方建议是在两千万左右，而业界中，大家普遍认为，数据超过五百万了，就可以考虑分库分表了，也就是说，单表数据一般是不会超过五百万的。如何分库分表我们下一篇再聊，这篇，叶子主要想
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2023-05-17 21:29:02
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Top 1亿级别的大量结果集排序、分组（group by）、分页(Limit)的优化问题资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select× from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化...
原创
2022-05-16 21:09:08
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## 如何实现“Redis hgetall 千级别”操作
在现代的开发中，Redis 是一个广泛使用的高性能键值存储，特别是在处理高并发或大数据量时。在这篇文章中，我将向你说明如何实现“Redis hgetall 千级别”操作。我们将通过一个具体的步骤来清晰地理解这个过程。
### 整体流程
首先，我们需要明确实现的整体流程。下面的表格总结了步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录技术思路1.容量换算2.拆分海量数据去重HashSetBitSet布隆过滤器Trie 字典树海量数据排序外部排序BitMap /BitSetTrie 字符串问题1：查找十亿个正整数中重复出现的一个数问题2：分割10亿个不重复的整数，查找中位数问题3：从亿个数中找出前K个最大的数问题4：对含有亿个正整数的文件，怎么将数字进行排序问题5：20G的文件，找出出现次数最多的数字 技术思路1.容量
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2023-12-06 20:51:50
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Mysql千万级别数据优化方案目录目录一、 目的与意义1) 说明二、 解决思路与根据（本测试表中数据在千万级别）1) 建立索引2) 数据体现（主键非索引，实际测试结果 其中fid建立索引）3) MySQL分页原理4) 经过实际测试当对表所有列查询时三、 总结1) 获得分页数据2) 获得总页数：创建表 记录大数据表中总数 通过触发器来
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2023-10-29 23:12:13
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# 将HDFS数据导入到MySQL：亿级表的数据迁移
在现代大数据环境中，将存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的数据导入到MySQL数据库，尤其是处理亿级表时，是一个常见而重要的任务。本文将逐步指导你完成这一过程。
## 整体流程
下面是将HDFS数据导入MySQL的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[HDFS数据准备]
# MySQL 亿级表数据清理
在实际的软件开发和运维中，我们常常会遇到处理大量数据的情况。当数据库表中的数据达到上亿条时，数据的清理就成了一个棘手的问题。本文将介绍如何使用MySQL来处理亿级表数据的清理，并提供相关的代码示例。
## 背景
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的应用中。当数据量超过千万级别时，数据的增删改查操作就会变得非常缓慢。如果不及时对数据
原创
2023-07-30 05:53:03
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