海量数据这种面试问题经常会在面试被提及到（特别是大的互联网企业），基于上一篇的博客实用的数据结构,这篇博客主要利用这些实用的数据结构来处理海量数据的一些问题。海量数据概念顾名思义，海量就是数据量太大，在短时间无法迅速完成或是数据太大，导致无法一次性装入内存。所以就有两种针对性的方法针对时间，可以采用Bloom filter（布隆过滤器）/Hash/位图/堆/数据库（B+树）或倒序索引/trie树针
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2024-09-17 15:36:29
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多个单独的数
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2023-05-17 12:39:01
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create table test_part ( id int, name varchar, age numeric ) partition by range (age); create table test_part_yong partition of test_part for values f
原创
2022-10-02 14:26:26
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sqlcreatetabletest_part(idint,namevarchar,agenumeric)partitionbyrange(age);createtabletest_part_yongpartitionoftest_partforvaluesfrom(MINVALUE)to(25);createtabletest_part_mediumpartitionoftest_partfor
原创
2022-09-05 18:13:47
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postgreSQL数据自动分区分表今天客户反馈说，系统有个模块访问有点慢。于是乎点进去瞅一瞅；发现有一个表是存储同步过来的实时数据；数据量已经到了千万的级别了。因此想说给这个表做个分区。这个项目用的数据库是PG；但由于我之前基本都是在用mysql的数据库；所以度年了一下PG的分表。网络上还是有蛮多的。发帖只是为了做个笔记，便于自己以后查阅！！！贴上代码-- my_table为要分区的源表
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2024-03-27 12:27:41
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分表概述数据库分表，就是把一张表分成多张表，物理上虽然分开了，逻辑上彼此仍有联系。分表有两种方式：水平分表，即按列分开；垂直分表，即按行分开优势1. 查询速度大幅提升2. 删除数据速度更快3. 可以将使用率低的数据通过表空间技术转移到低成本的存储介质上场景官方建议：当数据表大小超过数据库服务器内存时应该使用分表。 两种分表方式大致相同，下面以垂直分表为例进行介绍。 垂直分表基本
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2024-04-17 17:11:55
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划分指的是将逻辑上的一个大表分成一些小的物理上的片。划分有很多益处：1、在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。划分可以取代索引的主导列、减小索引尺寸以及使索引中访问压力大的部分更有可能被放在内存中。 2、当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分区上的一个顺序扫描来取代分散到整个表上的索引和随机访问，这样可以改善性能。ALTER TAB
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2024-03-06 14:58:20
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哈希（散列）技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是，前面几种结构，数据元素之间都存在某种逻辑关系，可以用连线图示表示出来，而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。一、基本概念及原理1.1 构造哈希函数的方法 构造哈希函数的目标在于使哈希地址尽可能均匀
目录简介特点架构实现原理主要功能点主要核心概念实战集成ShardingSphere-JDBC自定义分片策略分库不分表分表不分库分表分库主从及读写分离与Mycat对比总结简介Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数
海量数据存储Sharding-JDBC分库分表
原创
2023-01-19 10:57:52
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1.mysql，sqlsever，oracle区别均为关系型数据库。大型数据库：海量数据、高吞吐量；复杂逻辑、高计算量，以及高可用性oracle：中文名甲骨文，其诞生早、结构严谨、高可用、高性能等特点，使其在传统数据库应用中大杀四方，金融、通信、能源、运输、零售、制造等各个行业的大型公司基本都是用了Oracle。主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要
本讲将要介绍如何存储这些海量数据，同时保证相对应的写入和查询的性能，以及业务流程不发生太大变化。不管是打车的订
原创
2024-07-17 15:07:28
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分区表的讲解 如何选择分区的类型，如何选择分区的列呢。在这之前你必须明确你的目的——易管理性和性能，你更注重哪个方面。分区表所影响的方面可以归类为以下几种：性能、易管理性、数据清理。 下面分别说说分区表对每一项的具体影响， 性能： 这一般是分区的主要目的。分区将大表变成了小表，当where之后的条件体现分区字段的具体值时，避免了全表扫描。 易于管理：
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2024-03-21 22:46:54
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业务背景
有一个学习记录表数据达到亿级，后台有众多复杂的统计查询，随着数据量增大，查询性能逐渐下降，且每周有仍400万多的数据记录，因此考虑分表将大表拆分，优化查询速度。表分区的概念
将一个大表分成物理上小片的表，但在逻辑上一个完整的表。表分区的好处
1.在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时
2.当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分
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2024-02-20 21:52:58
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# 使用Docker实现PostgreSQL的分库分表
在微服务和大数据时代，数据库分库分表成为了解决性能瓶颈的有效方法。今天，我们将通过Docker来实现PostgreSQL的分库分表。下面是我们需要完成的步骤：
## 流程概述
首先，我们可以通过一个表格来展示实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装Docker和Docker Comp
文章目录1. 概述2. 测试项目介绍2.1 分表不分库2.1.1 查询操作2.2 分库分表2.2.1 查询全部操作2.2.2 排序查询2.2.3 条件过滤查询2.2.4 范围查询 1. 概述inline策略是简单的表达式策略，不支持范围查询。2. 测试项目介绍测试项目参见配套的ShardingDemo项。首先我们对测试项目的结构做下简单的梳理：注： 1、引入MyBatisPlus依赖，简化JDB
行迈靡靡，中心如醉 文章目录前言一、分区数据库设计和操作1.分区类型1.1 范围分区1.2 哈希分区1.3 值分区1.4 列表分区1.5 组合分区总结 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、分区数据库设计和操作众所周知，对数据库分区可以降低延迟，提高数据吞吐量。分区可以对大型表易于管理，维护高效，查询时减少要扫描的数据量。分区可以充分利用资源，增加系统的可用性。1.分区类型Dol
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2024-09-02 16:34:45
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数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念?一万条?两万条?还是十万条、一百万条?这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。 2、但是，数据多了并不是创建分区表的惟一条件，哪怕你有一千万条记录，但是这一千万条记录都是常用的记录，那么最好也不要使用分区表，说不定会得不偿失。
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2024-09-04 10:26:44
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分区和分表1. 为什么要分区和分表?当我们遇到海量数据存储在数据库中的某张表，此时单个表承受的压力是巨大的。 这不但会导致查询变慢，而且由于表的锁机制导致更新修改删除等操作也会受到严重影响（即使是行级锁也会有影响），因此便出现了数据库性能瓶颈。2. 分表分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，每个表都对应三个文件: MYD 数据文件，.MYI 索引文件，.frm 表结构文
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2023-06-22 22:23:50
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移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数据，比如：用户表订单表交易流水表我们以支付宝为例，支付宝用户是8亿；微信用户更是10亿。而订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上，MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差。业界公认MySQL单表容量在1千万以下是最佳状态，因为这时它的BTRE
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2023-10-16 17:20:33
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