需要为全量数据提供服务，supperid是百亿级、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级；每天有十亿级别的mapping关系产生；对于较大时间窗口内可以预判热数据（有一些存留的稳定cookie）；对于当前mapping数据无法预判热数据，有很多是新生成的cookie；4 存在的技术挑战1）长短不一容易造成内存碎片；2）由于指针大量存在，内存膨胀率比较高，一般在7倍，纯内存存储通病；3）虽然可以通过c
目录数据量与信息量的关系：数据量=信息量+冗余数据量冗余分类心理视觉冗余编码冗余数据量与信息量的关系：数据量=信息量+冗余数据量数据用来记录和传送信息，是信息的载体；数据的处理结果是信息。
数据压缩的对象是数据，而不是“信息”
数据压缩的目的是在传送和处理信息时，尽量减小数据量要使数字电视信号适合于实际存储和传输，必须压缩数据量，降低传输数据码率
（前提：压缩后图像质量要满足视觉要求）冗余分类空间
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2023-08-27 01:56:20
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在MongoDB（版本 3.2.9）中，数据的分发是指将collection的数据拆分成块（chunk），分布到不同的分片（shard）上，数据分发主要有2种方式：基于数据块（chunk）数量的均衡分发和基于片键范围（range）的定向分发。MongoDB内置均衡器（balancer），用于拆分块和移动块，自动实现数据块在不同shard上的均匀分布。balancer只保证每个shard上的
HBase中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。 对于海量级的数据，首先要解决存储的问题。 数据存储上，HBase将表切分成小一点的数据单位region，托管到RegionServer上，和以前关系数据库
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大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
文章目录1、HBase基本介绍HBase的发展历程2、HBase与Hadoop的关系3、HBase特征简要1）海量存储2）列式存储3）极易扩展4）高并发5）稀疏4、HBase的基础架构1、HMaster2、RegionServer5、HBase的集群环境搭建5.1、下载对应的HBase的安装包5.2、压缩包上传并解压5.3、修改配置文件修改第一个配置文件hbase-env.sh修改第二个配置文件
某光伏电站项目 7488个组件，容量2396kWp，单片功率320Wp，每24个一串，每13个串接入一台逆变器，共24台100kW组串式逆变器 10个方阵各3台逆变器1个月的5min间隔有功功率运行数据，数据量 8.5M 贝壳找房 产品技术团队：1000人 日志流式数据：线上服务2000个 埋点数据 ...
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2021-07-29 16:20:00
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# MongoDB数据量
## 介绍
MongoDB是一种非关系型数据库管理系统，它使用文档模型存储数据。与传统的关系型数据库不同，MongoDB可以处理海量数据，并具有高性能和可扩展性。本文将介绍如何在MongoDB中处理大数据量，并提供一些代码示例。
## MongoDB基础知识
在深入讨论MongoDB数据量之前，我们先了解一些MongoDB的基础知识。
### 文档和集合
Mo
原创
2023-11-01 05:19:17
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# Redis数据量
## 简介
Redis是一个开源的高性能键值存储系统，它支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），并提供了丰富的操作命令。Redis使用内存作为数据存储介质，因此具有非常快的读写速度。在处理大规模数据时，了解Redis的数据量限制非常重要。
## Redis数据模型
Redis的数据模型非常简单，它将数据存储在键值对中。每个键都是一个字符串，而值可以是字
每秒2万条一分2*60=120万一小时 120*60=7200万每条按1K计算72000000*1K=70312.5Mb=68.6645508Gb硬盘一个月 69G*24*31=51336G=50T每数据备份三份： 50T*3=150T数据冗余20%： 150*0.2=30T文件系统：3T总共硬盘：150+30+3=183T规划 20台服务器每台5个硬盘，每个硬盘2T每台内存： 128G
原创
2016-11-09 11:06:32
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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欧凯惯例：引子其实每个人时时刻刻都在产生数据，特别是在当今的移动互联年代，但确并不是每个人都知道这个事实。数字信息总量的疯狂扩张简史想要了解当前全球的好数字信息总量，不妨先看一看截至2007年的全球数字信息总量的扩展史，如下图所示： 如上图所示，1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000
思路1：采用备份表
备份表中存储不活跃的数据eg：只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少；
备份表可以是一张或者多张备份表，若采用多张备份表，则定期创建备份表(备份表的命名要规范，可以考虑使用原表名称+时间戳命名)
采用多张备份表：定期创建一个备份表（备份一定期间范围内的数据，多张备份表采用联合查询）
多张备份表时可以使用视图对多个备份
搜集的一点关于数据量太大如何优化的东西：1. 建索引2. 分区3. 分表（对于订单表可以按时间迁移出几张表，对于用户，可以在入库时对登录名规则化后存放在不同的表，登录时按相同规则读表，其他方法还有拆分字段） 数据库优化的几点：1. 建立和优化使用索引2. 减少子查询和联表查询3. 主从分离4. 用临时表代替大表插入 表设计和查询的一些参考1．合理使用索引 索引是数据库中重要的
大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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Mysql存储千亿级的数据，是一项非常大的挑战。Mysql单表可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。优化的顺序是:第一优化你的sql和索引；第二加缓存 memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atla
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2023-10-21 17:59:24
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# 如何实现mysqldump数据量
## 流程概述
在介绍具体步骤之前，我们先来了解一下整个流程的概述。
1. 连接到MySQL数据库。
2. 执行mysqldump命令。
3. 将导出的数据保存到文件中。
4. 关闭数据库连接。
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
## 步骤详解
### 连接到MySQL数据库
在开始导出数据之前，我们首先需要连接到M
# Java for 数据量实现流程
## 1. 概述
在处理大规模数据集时，我们需要使用高效的算法和数据结构来提高性能和效率。Java语言提供了一些强大的工具和技术，可以帮助我们处理大数据量。本文将介绍如何在Java中实现“java for 数据量”，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
下面是实现“java for 数据量”的步骤，我们将通过表格的形式展示每个步骤所需的操作
原创
2023-10-17 11:23:35
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老猫最近刚开始学习android，android中对于数据存储的方式有好几种，经过两天的学习，对于sqlite存储数据的性能和用法做一浅显的说明： 老猫从j2me开发一路走来，对于sqlite真是喜忧参半，囍的是在一个单机PDA环境下内嵌sqlite可以利用关系型数据库对数据进行操
（2）端口的扫描，nc可以作为client发起TCP或UDP连接（3）机器之间传输文件（4）机器之间网络测速采用pipe模式导入数据然而，使用nc监听并不是一个非常可靠的方式来执行大规模的数据导入，因为netcat并不真正知道何时传输了所有数据，也无法检查错误。在2.6或更高版本的Redis中，Redis -cli脚本支持一种称为pipe管道模式的新模式，这种模式是为了执行大规模插入而设计的。使用
