优化：表分区，索引分区 (优化①粗略的进行表分区，优化②为精确数据分区)为什么要表分区？当一个表的数据量太大的时候，我们最想做的一件事是什么？将这个表一分为二或者更多分，但是表还是这个表，只是将其内容存储分开，这样读取就快了N倍了 原理：表数据是无法放在文件中的，但是文件组可以放在文件中，表可以放在文件组中，这样就间接实现了表数据存放在不同的文件中。能分区存储的还有：表、索引和大型对象数据 。S
原创
2016-02-23 15:09:19
1146阅读
# Java 如何处理不定数据类型的项目方案
在现代软件开发中，不定数据类型的处理变得越来越重要。特别是在需要处理多种类型输入的场景中，如何有效、灵活地管理这些数据类型成为了一个技术难题。本文将讨论如何在 Java 项目中创建一个能够处理不定数据类型的方案，并提供示例代码以帮助实现。
## 项目背景
随着互联网的发展，数据来源的多样性给软件系统带来了巨大的挑战。对于一个通用的数据处理系统，能
索引优化时如何处理Date数据类型
转载
精选
2014-03-03 16:25:39
520阅读
处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度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
转载
2023-08-12 21:33:12
153阅读
大数据量处理的基础思路
一：分字诀
1：用和不用分开，常用和不常用分开
2:对数据库存放的数据：分区，分库，分表
3:对文件存放的数据：拆文件
4:考虑分批处理
原则就是：尽量使每次操作的数据的基数减少
二：合理使用缓存
三：数据库优化
1:合理设计数据库结构
2:合理构建索引
3:数据库集群（读写分离），集群分
转载
2023-08-04 16:57:30
67阅读
基本步骤（提取数据，存储数据，处理数据）提取数据从各种来源提取数据，例如： RDBM（Relational Database Management Systems）关系数据库管理系统，如 Oracle，MySQL 等。 ERPs（Enterprise Resource Planning）企业资源规划（即 ERP）系统，如 SAP。 CRM（Customer Relationships Manage
转载
2023-07-12 12:31:04
35阅读
1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
转载
2023-09-06 22:33:09
48阅读
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 nam
转载
2024-04-27 20:06:18
56阅读
介绍自从我参与DevOps和大数据以来，我一直在使用两种出色的但完全不同的编程语言：Go和Scala。Scala是一种较旧且更成熟的编程语言，已在并发编程和大数据处理等领域找到了自己的定位。 另一方面，Go是Google为克服C ++的批评而创建的一种更新，更简单的语言。 设计考虑多核处理器的语言。两者都是出色的语言，可以为并发应用程序和流处理实现出色的性能，但是它们的设计却大不相同。在本文中，我
转载
2024-01-23 23:33:57
77阅读
在大数据飞速发展的今天，Hadoop作为主流的技术框架之一，也成为大数据技术学习当中的重点。而在Hadoop技术框架当中，关于Hadoop数据库学习的相关知识，是很多同学反映的难点之一。下面呢，我们就基于Hadoop数据库的相关知识点，给大家做一个全面的解析。 在大数据处理当中，数据存储的问题是需要解决的第一道障碍，在解决了数据存储问题之后，才能谈得上下一步的数据处理、数据分析挖掘等。  
转载
2023-07-12 12:31:54
79阅读
文章目录大数据时代的数据特点大数据时代的关键技术 大数据时代的数据特点一般认为，大数据主要具有 四方面的典型特征——规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）, 即所谓的"4V“（1）规模性，即大数据具有相当的规模，其数据量非常巨大。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB, Facebook (脸书)约10亿的用户每天产生的日志
转载
2024-04-10 10:11:34
374阅读
大数据时代,在数据量,计算量,计算时间上都是单机无法胜任的，通过简单的增强单机已经无法解决。普遍的解决方案为将多个单机组合起来进行存储和计算的分布式集群来处理。 Hadoop支持使用普通机器组成可拓展的分布式主从集群实现了对大数据的分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce ）和资源调度(YARN)。下面分别介绍原理和常用命令; 一、HDFS分布式存储文件系统 hdfs作为一个可以在多
转载
2023-09-13 23:02:25
124阅读
Spark和MR的不同点：Spark提供了丰富的操作MR只有Map和Reduce两个操作2.1 Spark程序“Hello World”存储在HDFS的Log文件中，计算出现过字符串"Hello World"的行数，假设Log文件存储在 hdfs://root/Log代码//对于所有的Spark程序，这是必须要做的第一步，创建一个Spark的上下文 //该步骤程序会向集群申请资源以及构建相应的运行
转载
2023-08-11 09:15:26
75阅读
SQL 大数据查询如何进行优化？ 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 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：引。 select id from t where num is null可以在n
转载
2023-08-02 21:56:28
213阅读
# 如何处理MySQL大数据量
在现代业务中，处理大数据量已经成为一种常见的需求。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，经常被用来存储大量的数据。然而，在处理大数据量时，一些性能问题往往会出现，例如查询速度变慢、写入数据的效率降低等。本文将介绍一些处理MySQL大数据量的方法，并给出一个实际问题的解决方案。
## 问题描述
假设我们有一个在线商城的数据库，其中包含了大量的订单信息。现
原创
2024-03-17 03:45:54
72阅读
# 处理大数据问题的方案：利用Spark进行实时文本分析
## 引言
在处理大数据时，常常需要进行实时文本分析来获取有用的信息。Spark作为一种快速、可扩展的大数据处理框架，可以帮助我们高效地处理大规模的文本数据并进行实时分析。本文将介绍如何使用Spark来处理大数据，并以实时文本分析为例，详细说明其处理过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[接收文
原创
2024-04-02 06:08:44
53阅读
探索Sensors Analytics Java SDK：实时大数据分析的利器 sa-sdk-java神策数据官方 Java 埋点 SDK，是一款轻量级用于 Java 端的数据采集埋点 SDK。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sa-sdk-java 项目简介是由 Sensors Data 提供的一个强大且灵活的数据收集工具，用于帮助企业轻松地在Java
大家都知道学习大数据技术之前都是要学习JAVA基础语言的，那么我们从了解Java这么编程语言开始学习。 首先我们要先了解一个java这门语言的历史。 Java1.0这个版本是在1996年sun公司发布的 Java1.2版本推出，它将java平台分成了三个J2ME（Java2 Micro Edition，Java2平台的微型版），应用于移动、无线及有限资源的环境；J2SE（Java 2 Sta
转载
2024-10-24 20:11:03
41阅读
但凡涉及到网络应用的数据库项目，几乎都涉及到了ip地址这个数据。一般童鞋都选择varchar(15)来保存ip地址信息，实际上对tcp/ip协议知晓的人都懂，ip地址无非就是一个32位的整形，而常用的书写形式只是便于人们方便阅读。
一般数据库保存数据的时候，但凡往简单方向发展。而整数型比字符串型内部实现相对简单。基于这一点，我们建议实际环境中，应该用32位无符号整数来保存这个ip地址。
实际上
原创
2011-06-20 11:55:49
2474阅读
点赞
1评论
# MySQL如何处理字典类型数据
MySQL是一种关系型数据库，通常用于存储和处理结构化数据。然而，有时候我们需要处理非结构化的数据，比如字典类型的数据。本文将介绍如何使用MySQL来处理字典类型的数据，并提供一个具体的示例。
## 问题描述
假设我们有一个电商网站，需要存储商品的属性信息。每个商品可能有不同的属性，比如颜色、尺码、材质等等。我们希望能够灵活地查询和更新商品的属性信息，并且
原创
2023-08-21 06:31:42
611阅读
