在现代企业中，亿级数据的存储、管理和分析是一项日益重要而复杂的任务。无论是进行销售预测、用户行为分析，还是精准市场营销，处理如此庞大的数据库都对开发者和架构师们提出了严峻的挑战。在实践中，MySQL和PostgreSQL是两种流行的关系数据库管理系统（RDBMS），它们在亿级数据的处理能力和性能表现上各有优劣，本文将深入探讨如何解决“亿级数据 MySQL PostgreSQL”相关问题。
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本文来自上周(2020-11-17至2020-11-19)举办的 Data + AI Summit 2020 (原 Spark+AI Summit)，主题为《Spark SQL Beyond Official Documentation》的分享，作者 David Vrba，是 Socialbakers 的高级机器学习工程师。实现高效的 Spark 应用程序并获得最大的性能为目标
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
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2023-11-14 19:39:19
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作者丨jia-xin出处：“前段时间刚入职一家公司，就遇到了 MySQL 亿级大表优化这事！ 图片来自 Pexels 背景XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在
在MongoDB Scondary同步慢问题分析文中介绍了因Primary上写入qps过大，导致Secondary节点的同步无法追上的问题，本文再分享一个case，因oplog的写入被放大，导致同步追不上的问题。MongoDB用于同步的oplog具有一个重要的『幂等』特性，也就是说，一条oplog在备上重放多次，得到的结果跟重放一次结果是一样的，这个特性简化了同步的实现，Secondary不需要有
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2024-04-17 07:35:52
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单表数据量：202908463(2亿多条记录)，物理容量：单文件50个，上图： 环境：php7.3 mysql5.7 think-Orm 核心库测试环节：写入数据库以亿为单位的数据1：think-Orm的Db库长时间写入数据，每次写入1000条数据，发生内存泄漏，希望官方有看到这个文章进行改进。上图 2：改用自己封装单文件pdo类库文件，循环插入数据，每次插入5万
PHP 如何读取一亿行的大文件我们可能在很多场景下需要用 PHP 读取大文件，之后进行处理，如果你没有相关的经验可以看下，希望能给你带来一些启发。模拟场景我们有一个 1亿 行，大小大概为 3G 的日志文件，需要分析每一行获取一个 ID，然后拿这些 ID 逐行向数据库发起查询。
先想想 ...
遇到此类的问题稍微有点经验的程序员就需要考虑如下一些问题：
由于 PHP 可以利用的内存有限，即使可以修改
首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。项目背景这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再
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2024-07-24 08:35:38
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课程四 组函数 本课重点： 1、了解可用的组函数 2、说明每个组函数的使用方法 3、使用GROUP BY 4、通过HAVING来限制返回组 注意：以下实例中标点均为英文半角 一、概念： 组函数是指按每组返回结果的函数。 组函数可以出现在SELECT和HAVING 字段中。 GROUP BY把SELECT 的结果集分成几个小组。 HAVING 来限制返回组，对R
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2024-05-15 03:18:40
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浅谈时序数据库TDengine最近TDengine很火，本人也一直很早就有关注，其官方给出的测试性能结果很喜人，所以一开源，本人就进行了相关调研，最终发现还是存在着一定的问题，期待后续的完善吧写入问题必须为每个Tag组合起一个表名付出的代价：用户必须要保证每个Tag组合起的表名唯一，并且一旦Tag组合数过多用户很难记住每个Tag组合对应的表名，在查询时基本都是靠超级表STable来查
需求：统计每个类别某项数据排名前几的数据 方案：1、sql统计2、sql查询出所有的数据，代码 group 分组取出每个类别的前3个数据3、sql查询每个类别前3数据，union连接起来4、sql查询查询出来所有的类型，根据类型查询出每个类型的前3个数据 测试： 表结构： 添加15万条测试数据：@Before
public void getLis
前言相信大家都知道，说起亿万流量网站高性框架的设计方案，就能想到关键的两点，那就是高可用和高并发。而要谈对高并发和高可用有多熟悉，京东的大佬们还是有一定发言权，而作为京东高级工程师更是大佬级别。而今天分享的正是京东十年开发经验工程师编写的：“亿级流量网站架构核心技术”。笔记作者：京东高级工程师：大飞笔记特点：条理清晰，含图像化，内容创新深奥却易懂。笔记大致分为四部分∶概述、高可用原则、高并发原则、
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2023-08-08 11:54:55
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在处理大数据分析时，Apache Spark的强大功能使其成为了许多数据工程师的首选工具。尤其在需要对大量数据进行分组和聚合操作时，比如说处理“40亿”条数据的情况下，如何高效地使用 Spark 的 `group by` 功能变得至关重要。
产生的现象如下：
> 在某次项目中，我们需要对40亿条用户交易记录进行统计，以获取每个用户的总消费额。根据代码逻辑，我们使用了 `groupBy` 来进行数
设计一套能够满足亿级用户访问的系统架构方案需要考虑大规模应用的可扩展性、高可用性、性能和安全等方面。以下是一套基本的亿级用户访问的系统架构方案：前端负载均衡器：使用负载均衡器来分配用户的请求到前端服务器集群中，实现请求的负载均衡。前端服务器集群可以使用云服务提供商的自动扩展服务进行扩展，以支持更多的用户请求，并保证应用的高可用性和稳定性。应用服务器集群：应用服务器集群可以采用云服务提供商的自动扩展
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2023-10-30 20:59:40
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一、亿级流量商品详情页的多级缓存架构&架构中每一层的意义1、上亿流量的商品详情页系统的多级缓存架构很多人以为，做个缓存，其实就是用一下redis，访问一下，就可以了，简单的缓存做复杂的缓存，支撑电商复杂的场景下的高并发的缓存，遇到的问题，非常非常之多，绝对不是说简单的访问一下redis就可以了采用三级缓存：nginx本地缓存redis分布式缓存tomcat堆缓存的多级缓存架构时效性要求非常
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2023-05-29 22:22:09
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mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
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2023-09-29 08:38:40
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在 PostgreSQL 中，GROUP BY语句用于将查询结果按照一个或多个列进行分组，并且可以结合聚合函数（如SUM、CO
在数据分析和报表生成中，GROUP BY子句是PostgreSQL最强大的功能之一。它允许我们将数据按照指定的列或表达式进行分组，然后对每个分组应用聚合函数，从而获得更有意义的统计信息。理解并熟练使用GROUP BY对于数据库开发人员和数据分析师来说至关重要。
GROUP BY基本概念
GROUP BY子句用于将查询结果按照一个或多个列进行分组。每个分组代表具有相同值的行的集合，我们可以对这些分组
一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下：我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个app_account
百度知道：
1.order by是 按字段进行排序.. 字段后面可跟desc降序..asc升序..默认为升序
2.group by是进行分组查询
3.having和where都属于条件过滤
区别在于一般having是和group by连用... group by...having... 表示先分组再条件过滤
而如果在group by前面有where，则是表示先条件过滤再分组
这个在实际中特殊的
