随着数据量的增长，MySQL 已经满足不了大型互联网类应用的需求。因此，Redis 基于内存存储数据，可以极大的提高查询性能，对产品在架构上很好的补充。在某些场景下，可以充分的利用 Redis 的特性，大大提高效率。缓存对于热点数据，缓存以后可能读取数十万次，因此，对于热点数据，缓存的价值非常大。例如，分类栏目更新频率不高，但是绝大多数的页面都需要访问这个数据，因此读取频率相当高，可以考虑基于 R
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2024-05-30 11:30:31
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mysql查询千万级数据越来越慢优化:1.分表:(固定某个表存多少数量的数据:例如:一张表存100w的数据量);2.优化sql和建立适合的索引(复合索引);3.使用redis缓存。(redis存一份ID.然后mysql存一份ID每次插入删除的时候同步即可。查询的时候只需要从redis里面找出适合的10个ID,然后到mysql里面查询出10条)记录即可);4.总数要单独处理:涉及到总数操作，专门维护
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2023-07-07 14:38:41
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一.Redis的魅力 缓存大致可以分为两类，一种是应用内缓存，比如Map(简单的数据结构)，以及EH Cache(Java第三方库)，另一种 就是缓存组件，比如Memached，Redis；Redis（remote dictionary server）是一个基于KEY-VALUE的高性能的 存储系统，通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的缓存与存储需求 1
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2024-10-18 09:26:51
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# 如何在Redis中存储千万级数据
Redis是一款高性能的内存数据库，非常适合用来存储海量数据。在处理千万级数据时，我们可以通过合理的设计和优化来充分利用Redis的优势。本文将介绍如何在Redis中存储千万级数据，并提供代码示例。
## 1. 数据结构选择
在存储大量数据时，选择合适的数据结构非常重要。Redis提供了多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合和有序集合等。根据实际需求选
原创
2024-04-23 07:13:01
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分区 将数据库分区可提高其性能并易于维护。通过将一个大表拆分成更小的单个表，只访问一小部分数据的查询可以执行得更快，因为需要扫描的数据较少。而且可以更快地执行维护任务（如重建索引或备份表）。 实现分区操作时可以不拆分表，而将表物理地放置在个别的磁盘驱动器上。例如，将表放在某个物理驱动器上并将相关的表放在与之分离的驱动器上可提高查询性能，因为当执行涉及表之间联接的查询时，多个磁头
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2023-12-26 22:19:20
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# Redis千万级数据key设计
在实际的应用场景中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况。Redis作为一个高性能的键值存储数据库，可以轻松应对这样的需求。但是，在处理大量数据时，我们需要合理设计和管理数据的key，以提高查询效率和减少内存消耗。
本文将介绍如何设计和管理Redis中千万级数据的key，并提供相应的代码示例。
## 数据key设计原则
在设计和管理大量数据的key时，我
原创
2023-10-13 08:20:23
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# Redis批量取千万级数据
在现代软件开发中，处理大规模数据集是非常常见的需求。而Redis作为一种高性能的键值存储数据库，提供了一系列的命令和功能，用于处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Redis批量获取千万级数据，并提供相应的代码示例。
## Redis简介
Redis是一种基于内存的高性能键值存储数据库，它支持各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Redis以其
原创
2023-11-21 03:35:43
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1、前言最近在项目中使用到Redis做缓存，方便多个业务进程之间共享数据。由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化)，另外一种是
本文导读本文主要介绍redis在千万级系统中设计架构方案，包括主架构设计、缓存一致性方案、大value处理方案和redis限流和故障恢复降级方案一、缓存架构主架构图主架构中包括缓存集群、缓存限流、缓存大value处理、HotKey探测系统、redis故障恢复降级和redis-mysql数据同步二、缓存一致性解决方案一、对于所有的DB操作都不去添加具体的删除缓存的操作，而是通过canal监听binl
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2023-07-21 21:47:20
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# 使用Redis批量查询千万级数据的实现方法
## 引言
在实际的软件开发过程中，我们经常会面临处理大量数据的场景。对于数据存储和查询，Redis是一种非常强大的工具，可以高效地处理大规模数据。本文将介绍如何使用Redis进行批量查询千万级数据的实现方法。
## 流程概述
为了帮助小白理解整个流程，我们可以使用表格展示每个步骤，并向其解释每个步骤的目的和所需代码。
| 步骤 | 目的 |
原创
2023-12-10 04:23:40
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3. 开发规范与性能优化3.1键值设计1. key名设计(1)【建议】: 可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:idtrade:order:1(2)【建议】：简洁性保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}??m:{m
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2023-09-21 07:31:31
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# Redis千万级数据查询性能实现指导
## 1. 整体流程
下面是实现"Redis千万级数据查询性能"的整体流程：
```mermaid
journey
title Redis千万级数据查询性能实现流程
section 准备工作
开发环境配置 --> 数据导入
section 数据查询性能优化
查询性能分析 --> 索引优化 --> 查询优化
原创
2023-08-17 11:38:58
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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背景情况用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表.常用的切分方案数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据
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2024-04-28 16:24:30
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一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注
实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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# 实现 Redisson 千万级数据教程
## 简介
Redisson 是一个基于 Redis 的分布式对象和服务框架，提供了一系列的分布式服务和数据结构的实现，如分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。在处理大规模数据时，Redisson 提供了一些优化策略，使得可以有效地处理千万级的数据。
在本教程中，我们将详细介绍如何通过 Redisson 实现千万级数据的存储和访问。
## 整体流
原创
2023-10-11 10:36:10
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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
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2024-08-23 15:26:33
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# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
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前言：缓存设计可谓老生常谈了，早些时候都是采用memcache，现在大家更多倾向使用redis，除了知晓常用的数据存储类型，结合业务场景有针对性选择，好像其他也没有什么大的难点。工程中引入Redis Client二方包，初始化一个Bean实例RedisTemplate ，一切搞定，so easy。如果是几十、几百并发的业务场景，缓存设计可能并不需要考虑那么多，但如果是亿级的系统呢？首先，
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2023-09-10 17:53:36
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