线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。emmmm，但是这个效率嘛，实在是太低了，1秒一条，重复数据大约2万+，预估时间大约在8个小时左右。。。盲目依靠前人的东西，而不去自己思考是有问题的！总去想之前怎么可以，现在怎么不行了，这也是有问题的！我发
## MySQL大数据量去重
在处理大数据量的情况下，数据的重复是一个常见的问题。重复数据不仅浪费存储空间，还会影响查询和分析的效率。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，提供了多种方法来处理数据去重的问题。本文将介绍几种常用的MySQL去重方法，并通过代码示例展示它们的使用。
### 方法一：使用DISTINCT关键字
DISTINCT关键字是MySQL提供的一种常用的去重方法。它
原创
2023-09-09 12:37:11
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# Redis 大数据量去重统计
## 引言
在处理大数据量时，常常需要对数据进行去重和统计。Redis 是一个高性能的内存数据库，其提供了强大的数据结构和丰富的操作命令，可以用来实现大数据量的去重和统计功能。本文将介绍如何利用 Redis 实现大数据量的去重和统计，并给出相关的代码示例。
## Redis 基本概念
在开始之前，我们先来了解一下 Redis 的一些基本概念。
### 键
目录 数据类型管理TypeInformation数据类型：类型推断主动声明类型数据类型管理Flink框架内部是自主进行内存管理的，其实现大量使用堆外内存，对开发者隐藏无论类型与逻辑类型的转换细节，Flink自己实现了一套TypeInformation，用于推断与转换数据类型，实现serializers以及comparators。但在某些情况下却无法直接做到，例如定义函数时如果使用到了泛型
Spark的设计与运行原理 关于SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行
Oracle数据库重复的数据一般有两种去重方法，一、完全重复数据去重;二、部分字段数据重复去重。
一、完全重复数据去重方法 对于表中完全重复数据去重，可以采用以下SQL语句。 Code CREATETABLE"#temp"AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名);--创建临时表，并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中 truncateTABLE
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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缓存预热问题排查请求数据较高主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高解决方案前置准备工作日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列例如：storm与kafka配合准备工作将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程实施：使用脚本程序固定触发数据预热过程如果条件允许，使
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2023-08-11 10:20:03
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mysql大数据量导入mysql大数据量导入数据生成测试数据5000万import java.io.*;
import java.util.Random;
public class GenerateDataTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
File file = new
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
原创
2023-10-09 10:10:56
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在数据开发中，我们不难遇到重复数据的问题，搞过这类数据开发的同志肯定觉得，重复数据是真的烦人，特别是当数据量十分大的时候，如果我们用空间复杂度去换时间复杂度，会十分耗内容，稍不注意，就会内存溢出，那么针对如此庞大的数据量我们一般能怎么解决呢？下面分享几个方案：方案一、根据一定规则分层去重：海量的数据一般可以根据一定的规则分层，比如：针对海量的小区数据，可以把所在同一区域的
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2023-07-03 18:21:29
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由于现在 ORM 框架的成熟运用，很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱，ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DBJDBC（JavaDataBase Connectivity）是 Java 数据库连接, 说的直白点就是使用 Java 语言操作数据库由 SUN 公司提供出一套访问数据库的规范 API， 并提供相对应的连接数据库协议标准， 然后 各厂商根据规范提供一套访问自家数据库的 AP
PS：我们知道mysql使用Limit实现了分页查询，在我们平常的Web开发中常用一些通用的分页查询jar包，比如说有名的中国开发者实现的java Pagehelper（Github地址https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper），但是呢只考虑了应用开发中的方便性，没有考虑数据库的性能，用户体验对于互联网时代是非常重要的，应用服务器相应的性能更
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2023-09-01 08:46:50
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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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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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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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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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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当你需要在 MySQL 数据库中批量插入数百万条数据时，你就会意识到，逐条发送 INSERT 语句并不是一个可行的方法。MySQL 文档中有些值得一读的 INSERT 优化技巧。在这篇文章里，我将概述高效加载数据到 MySQL 数据库的两大技术。LOAD DATA INFILE如果你正在寻找提高原始性能的方案，这无疑是你的首选方案。LOAD DATA INFILE 是一个专门为 MySQL 高度优
前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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