@Redis集群并发写数据压测代码Redis集群使用JedisCluster并发写数据建立集群连接池废话不多说,直接上代码. 1.工具类package com.tjl.util;
import redis.clients.jedis.*;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
* @program: Test
* @des
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2023-05-29 11:21:10
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引言：“数据压缩”以前对我来说还是比较新鲜的词，并不是没有听说过，而是没有实际使用过，之前一直做项目经理工作上也设计到数据库的运维，但由于存储设计的比较充裕，在加上性能运转的还能让客户接受，所以压缩技术基本上没怎么用，当时也怕对DML操作有负面影响！之所以现在要实验这方面的技术，也是因为二期我们的数据量暴增，对机器对性能对运维都用一定的压力和冲击，这也说明了这门技术是在特定环境、特定场合下来使用的
原创
2013-08-26 17:20:17
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目录海量数据的存储海量数据的计算大数据处理的主要应用场景前言：大数据技术诞生之初，就是为了解决海量数据的存储和计算问题。大数据起源于Google。Google是当时世界上（尽管目前也是）最大的搜索引擎公司，由于互联网时代的到来，Google积累了海量的用户，海量用户意味着海量的数据，谷歌需要将这些数据保存下来，传统的保存数据的方式已经满足不了Google的需求了。首先我们需要了解，海量数据的存储面
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2024-04-03 15:12:46
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在大数据处理的诸多环节当中，存储是尤其关键的一环，只有实现了稳固的数据存储，才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持，可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习，我们对于分布式理论都不陌生，正是分布式架构的出现，才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中，分布式存储和分布式计算，可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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下午去參加一个Oracle有关海量数据存储技术的培训讲座了。地址在广州市林和西路101号天河区计经大楼西側三楼。培训发起机构为：广州中睿信息技术有限公司。以下就简要总结一下所听到的一些东西，也算是学到的这些技术。只是有的东西不知道总结的对不正确，暂且囫囵吞枣吧。Oracle的存储技术大体上分为两种，...
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2014-10-02 14:51:00
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大数据量时,索引无法全部载入内存由于索引无法一次性载入内存,
原创
2021-07-15 10:37:04
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模式一：分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快排/归并
原创
2023-02-01 10:25:13
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大数据的定义：维基百科 给出的定义：
数据规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取，管理，处理并整理成为人类所解读的信
息。
麦肯锡全球研究所 给出的定义：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 集合。
高德纳(Gartner)研究机构 给出的定义：
"大数据"是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海
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2023-11-07 08:09:26
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基本信息情况：数据库版本：Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production操作系统版本：CentOS release 5.6加快创建索引速度主要从一下角度考虑：使用nologging 参数使用pa...
原创
2023-05-11 14:04:57
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者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是
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2023-07-03 12:06:08
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一、tushare的简单使用金融数据常识：trade:现价settlement:昨日收盘价open：开盘价close：收盘价high：最高价low：最低价per:市盈率pb:市净率mktcap:总市值nmc:流通市值volume：成交量amount:成交金额price_change：价格变动p_change：涨跌幅changepercent:涨跌幅ma5：5日均价ma10：10日均价ma20:20
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2024-08-26 09:13:58
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一、海量数据 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 二、海量数据常见的解决方式 1.分而治之/hash映射 + hash统计 +堆/快速/归并排序； 2.双层桶划分 3.Bloom filter/Bitmap； 4.Trie树/数据库/倒排索引； 5.外排序
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2023-07-12 12:22:36
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用。每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高站点性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库。能够减少单台机器的负载，同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失。通
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2023-09-13 21:48:14
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很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。 很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变
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2023-09-01 10:56:39
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阿里云闪电立方（海量数据迁移服）主要场景：本地数据中心海量数据需要快速迁移到云端存储(归档，分析，分发）阿里云上文件存储，对象存储，本地IDCNAS之间的数据迁移（同步）产品定位：为海量数据迁移而生闪电立方模式图：主要是用车拉数据到阿里云....优势扩展灵活，低成本相比专线和硬盘邮寄，成本下降58%。单台设备可支持36 TB\100 TB\480 TB的迁移数据能力，可多套同时使用，提升迁移效率。
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2023-11-21 09:05:04
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思维导图概述delete from t where create_time < to_date('2017-01-01','yyyy-mm-dd');当我们看到这条语句时，会想到什么呢？ 一条再简单不过的按照条件删除数据库的操作。 如果大量存在，会不会引起系统性能问题呢？ 当这个表的数据足够大时，按照这样的方式来清除数据，代价无疑是非常高昂的。我们提出使用分区的方式来解决这个问题。比如 保留历史数据
原创
2021-05-31 15:15:20
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一、背景因为业务需求，现在需要把Oracle中几千万的数据转移到Mongodb，如果通过PL/SQLDevelop导出，速度会比较慢，而且也很占用带宽。发现一款软件sqluldr2数据导出速度非常快，我们后面演示通过sqluldr2数据导出。整体思路把oracle中的数据导入到csv格式，然后在mongodb中使用mongoimport工具导入到mongo数据库中。下载地址官方下载：http://
原创
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2018-10-09 14:45:01
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思维导图概述delete from t where create_time < to_date('2017-01-01','yyyy-mm-dd');当我们看到这条语句时，会想到什么呢？ 一条再简单不过的按照条件删除数据库的操作。 如果大量存在，会不会引起系统性能问题呢？ 当这个表的数据足够大时，按照这样的方式来清除数据，代价无疑是非常高昂的。我们提出使用分区的方式来解决这个问题。比如 保留历史数据
原创
2022-04-12 11:14:28
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思维导图概述以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分Oracle-分区表解读故本篇博文系统的再重新阐述一下
原创
2021-05-31 15:15:18
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思维导图概述以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分Oracle-分区表解读故本篇博文系统的再重新阐述一下
原创
2022-04-12 11:16:50
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