1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： ...
原创
2023-05-06 15:53:03
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由于项目需要，需要向数据库中导入6000万条数据。现有的资源是txt文本（数据用“，”分开的）。 方案一：转换成insert语
查询数据库中每张表的记录条数 select t.table_name,t.num_rows from dba_tables t where owner='XSPAY' ORDER BY NUM_ROWS DESC; ...
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2021-07-15 14:39:00
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Oracle数据库：刚做一张5000万条数据的数据抽取，当前表同时还在继续insert操作，每分钟几百条数据。该表按照时间，以月份为单位做的表分区，没有任何索引，当前共有14个字段，平均每个字段30个字节。当前表分区从201101到201512每月一个分区测试服务器：xeno 5650，32核cpu，win2003操作系统，物理内存16G；测试工具plsql1.最开始的查询：string.Form
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2013-08-29 18:42:00
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需要为全量数据提供服务，supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级；每天有十亿级别的mapping关系产生；对于较大时间窗口内可以预判热数据（有一些存留的稳定cookie）；对于当前mapping数据无法预判热数据，有很多是新生成的cookie；4 存在的技术挑战1）长短不一容易造成内存碎片；2）由于指针大量存在，内存膨胀率比较高，一般在7倍，纯内存存储通病；3）虽然可以通过c
/*根据网友资料修改的，见笑了*/ type refCursorType is REF CURSOR; --游标类型定义，用于返回数据集 /***************************************************************** *功能描述: 大数据量分页通用存储过程 *创 建 人: 夏春涛 xchuntao@163.com :2310667...
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2008-03-13 14:45:00
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之前已经说过了自己写sh脚本监控，我看有人评论了说用telegraf进行数据收集，于是乎去研究了下，感觉还可以，不过磁盘io的的表个人感觉有些美中不足，并未直接给出读写速率的情况，可能是研究时间太短，没搞定，希望会的能够指点迷津，接下来把我这两天研究的成果展示下。https://www.jianshu.com/p/dfd329d30891，安装比较简单，这里简单再说一下：wget https:
type refCursorType is REF CURSOR; --游标类型定义，用于返回数据集
/*****************************************************************
*功能描述: 大数据量分页通用存储过程
*创 建 人: 夏春涛 xchuntao@163.com qq:23106676
*创建时间: 2005-06-29
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2009-03-17 09:33:00
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10.10.6 大数据量插入优化 在很多涉及支付和金融相关的系统中，夜间会进行批处理，在批处理的一开始或最后一般需要将数据回库，因为应用和数据库通常部署在不同的服务器，而且应用所在的服务器一般也不会去安装oracle客户端，同时为了应用管理和开发模式统一，很多会利用mybatis的foreach c
原创
2021-07-20 13:52:46
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查看方法： 1、查看所有表空间及表空间大小：select tablespace_name ,sum(bytes) / 1024 / 1024 as MB from dba_data_files group by tablespace_name; 2、查看所有表空间对应的数据文件：select tab
原创
2021-11-29 11:43:31
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# Java for 数据量实现流程
## 1. 概述
在处理大规模数据集时，我们需要使用高效的算法和数据结构来提高性能和效率。Java语言提供了一些强大的工具和技术，可以帮助我们处理大数据量。本文将介绍如何在Java中实现“java for 数据量”，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
下面是实现“java for 数据量”的步骤，我们将通过表格的形式展示每个步骤所需的操作
# 如何实现mysqldump数据量
## 流程概述
在介绍具体步骤之前，我们先来了解一下整个流程的概述。
1. 连接到MySQL数据库。
2. 执行mysqldump命令。
3. 将导出的数据保存到文件中。
4. 关闭数据库连接。
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
## 步骤详解
### 连接到MySQL数据库
在开始导出数据之前，我们首先需要连接到M
目录数据量与信息量的关系：数据量=信息量+冗余数据量冗余分类心理视觉冗余编码冗余数据量与信息量的关系：数据量=信息量+冗余数据量数据用来记录和传送信息，是信息的载体；数据的处理结果是信息。
数据压缩的对象是数据，而不是“信息”
数据压缩的目的是在传送和处理信息时，尽量减小数据量要使数字电视信号适合于实际存储和传输，必须压缩数据量，降低传输数据码率
（前提：压缩后图像质量要满足视觉要求）冗余分类空间
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2023-08-27 01:56:20
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每秒2万条一分2*60=120万一小时 120*60=7200万每条按1K计算72000000*1K=70312.5Mb=68.6645508Gb硬盘一个月 69G*24*31=51336G=50T每数据备份三份： 50T*3=150T数据冗余20%： 150*0.2=30T文件系统：3T总共硬盘：150+30+3=183T规划 20台服务器每台5个硬盘，每个硬盘2T每台内存： 128G
原创
2016-11-09 11:06:32
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文章目录1、HBase基本介绍HBase的发展历程2、HBase与Hadoop的关系3、HBase特征简要1）海量存储2）列式存储3）极易扩展4）高并发5）稀疏4、HBase的基础架构1、HMaster2、RegionServer5、HBase的集群环境搭建5.1、下载对应的HBase的安装包5.2、压缩包上传并解压5.3、修改配置文件修改第一个配置文件hbase-env.sh修改第二个配置文件
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
大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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搜集的一点关于数据量太大如何优化的东西：1. 建索引2. 分区3. 分表（对于订单表可以按时间迁移出几张表，对于用户，可以在入库时对登录名规则化后存放在不同的表，登录时按相同规则读表，其他方法还有拆分字段） 数据库优化的几点：1. 建立和优化使用索引2. 减少子查询和联表查询3. 主从分离4. 用临时表代替大表插入 表设计和查询的一些参考1．合理使用索引 索引是数据库中重要的
在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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思路1：采用备份表
备份表中存储不活跃的数据eg：只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少；
备份表可以是一张或者多张备份表，若采用多张备份表，则定期创建备份表(备份表的命名要规范，可以考虑使用原表名称+时间戳命名)
采用多张备份表：定期创建一个备份表（备份一定期间范围内的数据，多张备份表采用联合查询）
多张备份表时可以使用视图对多个备份
