这类题目，首先需要确定可用内存的大小，然后确定数据的大小，由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小，从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中。 1. 如何从大量的url中找到相同的url？ 题目描述：给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个
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2019-03-19 15:12:00
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很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan' 一些...
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2007-10-13 16:22:00
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elasticsearch 海量数据查询，使用RestHighLevelClient，多条件精确查询，多条件模糊查询，批量查询，全量查询
今天下午去微软面试，被问到了海量数据查询优化的问题，因为平时开发的应用数据量比較小，不太关注性能优化的问题，所以不知怎样作答，非常是郁闷。从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，下来，权当学习性能优化的開始。数据库优化查询计划的方法数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OL...
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2014-11-02 12:03:00
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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 whe
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精选
2011-09-02 09:39:31
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1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IPIP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个 IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出
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2022-05-30 17:23:18
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```mermaid
journey
title Hive HBase 海量数据查询实现流程
section 整体流程
Start --> 数据准备 --> 创建外部表 --> 创建HBase表 --> 配置Hive与HBase集成 --> 查询数据 --> 结束
section 步骤
数据准备 --> "创建外部表"
"创
( emp_id number(2), name varchar(30), department_id number(4),
导入数据
查看数据
4、
原创
2013-01-28 09:10:17
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基本 SPARQL 查询 许多客户端库或应用程序都可以执行 SPARQL 查询。这里将重点介绍如何使用来自 Apache Jena 的 sparql sparql --query query.rq --data basic.nt sparqlSELECT SELECT variable-list
WHERE {
graph pattern
} 图形模式使用图形
参考资料：
mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法
mysql千万级大数据SQL查询优化
MySQL百万级数据库查询优化技巧
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度：http://zhidao.baidu.com/link?url=c97MwaedM1NP-aQJqRYMvmyPew3U2y0l-DVKKQ4sFNS86bPwh8pqnylbdGB9KyGXSpR27dvL5kmH
原创
2021-07-27 16:20:48
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ES 接收到查询请求后，会转发给所有相关的 Shard 分片，每个 Shard 在自己这块儿进行搜索，各自的结果汇总后再返回给客户端。
这个过程有2个核心性能关键点：
Shard 执行查询计算的耗时
Shard 读取各个 Segment 文件的 I/O 耗时
所以，我们就要从这两个角度进行优化。
原创
2021-06-04 14:33:23
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海量数据的主要用途，就是支撑离线分析查询性能。
原创
2023-01-07 00:36:46
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Mongodb数据查询 | Mongodb
1.基本查询
①方法find():查询
db.集合名称.find({条件文档})
②方法findOne():查询，只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})
③方法pretty():将结果格式化
db.集合名称.find(
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2023-08-22 17:38:27
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Oracle 通过查系统表,查表与触发器关系
原创
2022-07-05 19:12:56
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MongoDB简介MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB常常被归类为NoSQL数据库系统，也是当前NoSQL数据库的一种。MongoDB特点高可用：MongoDB提供复制工具（副本集），
## Hive 在海量数据查询快吗
在大数据领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它基于 Hadoop 的 MapReduce 运行引擎，能够处理海量数据的查询和分析。但是，很多人对于 Hive 在海量数据查询方面的性能表现存在疑虑，究竟 Hive 在海量数据查询上快吗？本文将从技术角度对这个问题进行探讨。
### Hive 查询优化
Hive 在处理海量数据查询时，可以通过一些优化策略
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
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2023-06-19 14:54:19
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海量订单系统微服务开发订单系统是电商平台中一个非常重要的组成部分，而且它还是一个具有巨大流量和高并发访问的系统，与订单相关的服务涉及库存、支付、物流等。在设计订单系统时，我们选择使用支持海量数据的NoSQL 数据库MongoDB，配合使用反应式的Spring Data MongoDB，实现高并发设计。本章实例项目代码可从本书源代码中下载，在IDEA 中检出，或通过页面直接下载使用。检出后请获取分支
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语
前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1、优化一览图2、优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRI
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2023-09-04 20:18:51
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