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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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
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
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
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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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
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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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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每天给你诚意满满的干货作者：恒生研究院移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。可能有人会问，为何不用Oracle呢？确实，很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题，凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化，可是，不是每一个项目都会
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2024-11-02 15:42:40
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文章目录技术思路1.容量换算2.拆分海量数据去重HashSetBitSet布隆过滤器Trie 字典树海量数据排序外部排序BitMap /BitSetTrie 字符串问题1：查找十亿个正整数中重复出现的一个数问题2：分割10亿个不重复的整数，查找中位数问题3：从亿个数中找出前K个最大的数问题4：对含有亿个正整数的文件，怎么将数字进行排序问题5：20G的文件，找出出现次数最多的数字 技术思路1.容量
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2023-12-06 20:51:50
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高可用架构设计最核心的就是两点：解耦和冗余。解耦包括业务状态分离（无状态架构设计）、分库分表等。冗余包括缓存、CDN、主从备份、主主备份、GeoDNS 等。一个好的架构设计需要在产品迭代的不同阶段选择合适的技术，从而既能在合理的成本条件下有效保障当前的业务需求，又能考虑到业务下一步发展的可能性。持数亿用户的系统是一个巨大的挑战（不过在读了这篇文章后，也许就没那么难了）。以下是本文涉及的一些主题：从
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2023-07-10 20:32:02
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# 实现 Java 亿级内存
在开发过程中，尤其是在处理大数据量的应用时，如何合理使用和管理内存是至关重要的。在这篇文章中，我将向你讲解如何用 Java 实现亿级内存，即支持大规模数据处理。我们将分步骤进行，每一步都附上对应的代码。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|------------|---------------
原创
2024-08-14 04:40:25
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前言前几个月公司要做一个发电站的项目，需要实时采集各个机器的发电用电情况，进行统计展示。初步估计一天产生的数据为 4000W 左右。于是和组长一起讨论设计了数据库方案。下面说下我们的解决思路，如果有不足，需要改进的地方，欢迎提出（因为这也是我第一次做分库分表 ╮(￣▽￣")╭）。一 基本情况数据是从 2000 多个节点分别采集输入到系统中，大约每 5s 采集一次，一天数据量在 4000W 到 50
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2024-09-24 20:46:09
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参考：一 大的优化方向： 数据结构优化，慢查询优化，索引优化，mysql参数设置优化数据结构优化：先读写分离、再垂直拆分、再水平拆分！说3点1. 设计合适的索引,基于主键的查找,上亿数据也是很快的;2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现;3. buffer,尽量让内存大于数据.至于优化若是指创建好的表，不能变动表
# 如何实现“Redis 亿级 Key”
Redis 是一个开源的高性能键值对数据库，常用于缓存、消息队列和实时数据存储。在处理亿级 Key 的时候，我们需要确保高效的数据结构和快速的读写性能。本文将简单介绍如何实现 Redis 亿级 Key 的流程，并逐步展示代码实现。
## 整体流程概述
以下是实现 Redis 亿级 Key 的一般流程：
| 步骤 | 描述
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2024-09-10 07:00:46
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# HBase亿级查询：高性能、高可扩展的NoSQL数据库
## 介绍
随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织需要处理海量的数据。传统的关系型数据库在处理这种规模的数据时遇到了很多限制，而NoSQL（Not Only SQL）数据库则提供了一种解决方案。HBase作为Apache Hadoop生态系统中的重要组成部分，是一个高性能、高可扩展的分布式NoSQL数据库。本文将详细介绍HBase
原创
2023-08-13 15:20:11
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这不是一个讲概念的专栏，而且我也不擅长讲概念，每一篇文章都是一个故事，我希望你可以通过这些故事了解我当时在实际工作中遇到问题和背后的思考，架构设计是种经验，我有幸参与到多个亿级系统的架构设计中，有所收获的同时也希望把这些收获分享与大家。承接上篇，客户端通过调用 API 网关获取数据，但实时数据的获取，如果通过轮询网关，大量空转不仅非常的低效且浪费服务器资源。基于此，实现了一种消息推送技术，提供一个
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2023-11-28 09:57:28
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