数据源为mysql，目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源库是别人(库存)的数据，分为A,B,C三种类型的库存模型，需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式，通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表（非重点）D为库存占用订单详情，也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表，A(16个库，4
前言随着业务并发量的不断扩张，redis内存数据库也会有处理不过来的情况，故redis也考虑集群来缓解并发的压力。原理Redis 集群原理图 1. Redis集群中总共了16384个Slot 用于存放redis的键值对。这个Slot会平均分配给每一组集群(图中3组就分配成5461，5461，5462)。2. 键值对的键值 经过crc16哈希处理后再除以16384 取余数，然后放入对应编
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2023-06-13 15:31:59
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单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393663分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表
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2023-08-22 21:23:42
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一种做法是我们直接进行一个堆排序，或者快排，然后打印前100个即可，但是这样子比较耗时间； 平均下来快排都在9000多ms，而堆排就更大，32s多；所以我们不能简单粗暴的直接快排或者堆排，要对其进行相对的优化；（这种做法不可取，要优化！！！）下面我们看具体方法：方法一：基于quicksort实现的原理如下（ps:前提是快排是要懂得，不懂得可以请各位移步去看我这一篇博文：快速排序）1. 假设数组为
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2023-08-16 10:37:50
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今天得重点是第二方面，如何从数据库得状态，发现数据库得瓶颈，或者可能出现瓶颈的地方。主要针对myisam存储引擎
1、慢查询日志
打开、并观察是否有慢查询日志，具体花费多少时间算慢查询，可以根据数据量，和并发量来综合衡量，如果要做sql语句优化的话，一般1s以上的都算慢查询，通过满
# mysql 1亿数据
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持大规模数据存储和处理。本文将介绍如何处理1亿条数据的示例，包括数据的导入、查询和索引优化。
## 1. 数据导入
在处理大规模数据之前，我们首先需要将数据导入到MySQL中。以下是一个示例代码，用于将CSV文件导入到MySQL表中。
```sql
CREATE TABLE `users` (
`id`
亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
# Redis 存储 1 亿数据的大小及其实现
Redis，作为一个高性能的键值对存储数据库，广泛用于缓存、实时分析等场景。当我们考虑将 1 亿条数据存储到 Redis 中时，往往会关注数据占用的空间大小。本文将探讨 Redis 的存储机制，并提供一些代码示例来帮助理解。
## Redis 数据存储机制
Redis 支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。每种数据结构的存储
# 如何实现“mysql 插入 1亿数据”
## 步骤概述
下面是实现“mysql 插入 1亿数据”的整个流程，通过表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库和数据表 |
| 2 | 编写插入数据的脚本 |
| 3 | 执行插入数据的脚本 |
| 4 | 检查数据是否成功插入 |
## 详细步骤
### 1. 创建数据库和数据表
首先，你需要创
# MySQL 1亿数据查询
在大数据时代，数据量的快速增长给数据库的性能和查询效率提出了巨大的挑战。MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统，也面临着处理大规模数据的需求。本文将介绍如何在MySQL中高效地查询1亿条数据，并提供相应的代码示例。
## 数据库优化
在处理大规模数据时，数据库的性能是关键。以下是一些常用的数据库优化技巧：
### 1. 索引优化
索引是提高查询效率的重
原创
2023-09-26 16:47:05
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# 实现“Redis 1亿数据 内存”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“Redis 1亿数据 内存”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建 Redis 连接 |
| 3 | 使用管道（Pipeline）进行批量写入 |
| 4 | 关闭 Redis 连接 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[创建数据库]
B --> C[设计表结构]
C --> D[导入数据]
D --> E[优化索引]
```
作为一名经验丰富的开发者，实现“1亿数据的MySQL”并不难，关键在于合理的设计和优化。现在让我来教你如何实现吧。
### 准备工作
首先，确保你的服务器有足够的硬件资源来支撑这么
# MySQL插入1亿数据的方法详解
在大数据处理的时代，如何高效地将1亿条数据插入MySQL数据库是一个备受关注的问题。本文将探讨几种有效的插入方法，并带有相应的代码示例。最后还会展示一个甘特图，以便更直观地理解整个处理流程。
## 数据生成
首先，我们需要生成1亿条数据。通常，可以使用Python的`Faker`库来生成假数据。以下是一个简单的例子：
```python
from fa
昨天听到IT专家介绍一个名词：PB，是计算机存储容量的一个单位。其实也第一次听说PB，有这个无标准说法尚待证实，但不妨听听这个PB是多大。专家说：“大数据时代已经来临，以后的信息量是以PB为单位的，一个PB是1024TB，现在最大的单位YB是2的80次方个B。” 2的80次方？乍一听，没概念。还是从已有的知识算起把。KB、MB、GB、TB依次往上推：1KB=1024B
1. 单表数据量太大1.1 单表数据量太大为什么会变慢？一个表的数据量达到好几千万或者上亿时，加索引的效果没那么明显啦。性能之所以会变差，是因为维护索引的B+树结构层级变得更高了，查询一条数据时，需要经历的磁盘IO变多，因此查询性能变慢。1.2 一棵B+树可以存多少数据量大家是否还记得，一个B+树大概可以存放多少数据量呢？ InnoDB存储引擎最小储存单元是页，一页大小就是16k。 B+树叶子存的
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2023-09-19 10:41:23
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背景我们线上有一个redis-sentinel集群，随着数据量的增大，识别到redis容量近期会达到瓶颈，稳定性也有很大的风险，两台redis机器rdb进程随时都在进行全量备份，一直暂用100%的cpu，当下次有大量数据写入的时候，比如每秒10000个数据持续写入，rdb备份势必会失败，按照官网所说，redis maxmemory配置到32g以上是不会带来效率和稳定性的增强，为了规避风险
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2023-08-30 09:40:13
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对上亿的表进行排序或者上亿的表之间进行join，会导致系统失去响应。 ◆1.我确实做了一个很大的查询，涉及的数据表有两亿条记录，而且有一个group by操作，造成CPU、内存和磁盘开销均很大。后来和微软的人重新实验了一下，我的查询确实会造成系统反应变慢。后来我们也实验了一下，在这个2亿的表上统计一下行数，即select count(*
1. 数据太多。放在一个表肯定不行。 比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。 必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。 从问题域来看，一个周期内的数据关联
其实这个也是最常问的面试题了eg:面试官问了我一道题：MySQL 单表上亿，怎么优化分页查询？方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三
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2023-09-21 10:13:00
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今天收到磁盘报警异常，50G的磁盘被撑爆了，分析解决过程如下：1. 进入linux服务器，查看mysql文件夹中各个数据库所占的磁盘空间大小 看到了吗，光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql数据库，查看数据库各个表的占用空间情况SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'aaa',
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2023-08-30 23:48:54
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