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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Oracle的分页查询语句基本上可以按照本文给出的格式来进行套用。
（一）
分页查询格式：
SELECT * FROM
(
SELECT A.*, ROWNUM RN
FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A
WHERE&n
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2023-08-03 15:52:12
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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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好久没有动博客了，今天有时间把前段时间问题的解决思路总结一下。欢迎一起讨论。
[b]应用端：[/b]
1.在多线程计算情况下汇总计算结果，必免不了要去重。比较常见的方法是重写hashCode和equals方法，其计算速度取决于hashCode方法的逻辑，需要根据业务逻辑，尽量使hashCode的值从不同的业务维度来累加。比如去重对象Object有四个
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2023-12-14 09:31:37
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对于百万千万量级别的数据进行查询，如果查询方式不合理的话，会严重影响系统的运行性能及服
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2022-12-09 14:58:09
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问题描述：涉及到大数据量，多循环查询的时候，往往查询的速度会变慢，影响系统的使用性能。该问题，在测试环境尚不明显，因为测试环境的数据量毕竟是有限的。但是，一旦将代码更新到线上的真实系统，因为数据量一下子增大，会造成数据查询的缓慢，所造成的严重迟滞，就不能被忽略了。业务场景：云计算系统。底层会将采集过来的宿主机流量数据，进行保存。后台管理系统，需要定时计算从底层传递过来的宿主机的带宽的总体实际使用量
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2024-09-14 09:08:54
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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
原创
2022-12-10 16:04:38
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段尽量使用TINYINT、SMA
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2023-06-18 15:45:42
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Oracle 大数据实施架构Oracle为广大客户提供了一个预装的用于测试和学习目的的免费大数据环境。你可以在这个环境中对Oracle大数据一体机（Big Data Appliance）上的可选软件产品，包括Oracle NoSQL数据库企业版，Oracle Big Data Discovery，...
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2016-08-07 18:54:00
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# 大数据工程（一） ## Java基础 程序设计语言Java每一句执行语句后面有；回车换行不表明结束，；才表示。 编译的过程：编译以后会生成一个或多个字节码文件。字节码文件的文件名与java源文件中的类名相同。运行只运行含main的文件。 计算机系统硬件：cpu内存：8bit单元=byte单元kb mb gb eb zb yb软件：一系列按照特定顺序组织的
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2024-07-31 16:35:35
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目录大数据之kafka第一章 kafka概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种模式1.3 kafka基础架构1.3.1 Broker1.3.2 Topic1.3.3 partition1.3.4 Leader1.3.5 Follower1.3.6 replication第二章 kafka快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 j
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2024-04-08 21:55:32
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主要是对于CDH平台上的大数据组件优化，后续再添加。目录1. HDFS2. Yarn3. Flume4. Kafka5. Hive6. Sqoop7. 其他优化：1. HDFS1. 设置HDFS多个存储目录原理：将数据分不到多个磁盘，不会只占用某个磁盘，导致某些磁盘频繁使用，某些磁盘空闲。优化：dfs.datanode.data.dir...
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2021-09-01 11:50:00
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目录1 History Server性能优化2 序列化3 复用对象4 数据倾斜 1 History Server性能优化flink的HistoryServer主要是用来存储和查看任务的历史记录，具体信息可以看官网 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release- 1.12/deployment/adva
原创
2021-09-13 23:06:36
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随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。关于数据库的扩展主要包括：业务拆分
原创
2018-09-26 20:50:32
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目录一、Broker配置信息 二、Producer配置信息三、Consumer配置信息一、Broker配置信息属性默认值描述broker.id 必填参数，broker的唯一标识log.dirs/tmp/kafka-logsKafka数据存放的目录。可以指定多个目录，中间用逗号分隔，当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录。port9092B
# Java 大数据 Group By 优化
在大数据处理领域，`Group By` 是一种常见的操作，广泛应用于统计、聚合和数据分析等任务。但在处理大规模数据时，`Group By` 的性能可能会受到影响。本文将介绍几种优化 `Group By` 操作的策略，并给出相应的代码示例。
## 1. Group By 的基本概念
在 Java 中，`Group By` 通常使用集合或流的 API
原创
2024-10-21 03:49:17
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一：优化说明A：有数据表明，用户可以承受的最大等待时间为8秒。数据库优化策略有很多，设计初期，建立好的数据结构对于后期性能优化至关重要。因为数据库结构是系统的基石，基础打不好，使用各种优化策略，也不能达到很完美的效果。B：数据库优化的几个方面 可以看出来，数据结构、SQL、索引是成本最低，且效果最好的优化手段。C：性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。二：优化方向SQL以及索
## MySQL 大数据还原优化
MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。在处理大数据量时，为了提高查询和操作的效率，我们需要进行一些优化措施。本文将介绍如何在 MySQL 中实现大数据还原优化，以提高数据恢复的速度和效果。
### 流程概述
下面是实现 MySQL 大数据还原优化的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-01-30 10:58:11
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查询优化：1、使用where子句过滤数据：使用where子句过滤掉没用的数据可以提高检索时间和降低网络传输的数据流量。在where子句中尽量避免使用函数。2、连接查询多个表而不是执行多个查询在连接查询中，尽量避免使用视图。因为视图的运行效率远低于直接使用表的效率。另外，连接多个表时，连接顺序也非常重要。通常，数据比较多的表应该先进行连接，数据比较少的尽可能后进行连接。例如books表中包含了300
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2023-09-29 23:34:19
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mysql 优化步骤正如上图所示，数据库优化可以从架构优化，硬件优化，DB优化，SQL优化四个维度入手。此上而下，位置越靠前优化越明显，对数据库的性能提升越高。我们常说的SQL优化反而是对性能提高最小的优化。业务优化查询跨度不能太大，限制三个月数据归档，只查询最近一年的数据，老数据去历史数据里查询导数数据，异步任务进行。接下来我们再看看每种优化该如何实施。架构优化一般来说在高并发的场景下对架构层进
