第一章 NoSQL与大数据简介 一、 大数据的定义-4V特性Volume 数据量大：海量互联网数据浏览量Velocity 实时性强：高速的数据产生、处理、分析能力Variety 数据种类多：图片、视频、文档等类型数据处理Value 蕴含价值高：商品销售、广告投放、电影推荐等二、 SQL数据库要点回顾SQL＝Structured Query Language结构性查询语句 SQL数据库是一种数据库语
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2024-06-29 07:43:28
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具体要注意的： 1.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 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 2.应尽量避免在 where 子句中使用!
# 解析MySQL大数据查询慢的原因及优化方法
在实际开发中，数据库查询是一个非常常见的操作，而且随着数据量的增加，一些查询可能会变得非常缓慢。特别是在处理大数据量时，MySQL查询可能会变得更加耗时。在本文中，我们将探讨MySQL大数据查询慢的原因，并提供一些优化方法来提高查询性能。
## 原因分析
### 数据量过大
当数据库中的数据量过大时，查询操作需要扫描大量的数据才能找到所需的结
原创
2024-05-21 03:34:06
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select * from(
select
*
FROM OAS_CERTIFICATE_TASK t
WHERE
t.id not in(
select
TASK_ID
from
OAS_CERTIFICATE_TASK_RECO
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2024-04-22 00:46:58
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一、程序员老鸟写sql语句的经验之谈做管理系统的，无论是bs结构的还是cs结构的，都不可避免的涉及到数据库表结构的设计，sql语句的编写等。因此在开发系统的时候，表结构设计是否合理，sql语句是否标准，写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准。我们程序员不是dba，不需要时刻关注sql运行时间，想方设法优化表结构，存储空间，优化表读取速度等等，但是在开发系统时，时刻保持优良的
1. elasticsearch 概述1.1 简介官网: https://www.elastic.co/Elasticsearch (简称ES)是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。查询和分析可以自定义搜索方式: 通过 Elasticsearch，您能够执行及合并多种类型的搜索（结构化数据、非结构化数据、地理位置、指标），搜索方式随心而变。先从一个简
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2024-05-07 22:18:07
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0011_mongodb千万级数据查询等待问题从师兄那里拿到一个数据库有上千万条数据，由于其存储格式有些不正规，于是发现正则查询一个里面不存在的数据需要大量时间于是通过阅读源代码注释发现可以通过设置超时指标和抛出异常的方式跳过这些不存在的数据，以节省时间效率# 查询relay是否在traceroute中
# 导入模块
import pymongo
# 连接数据库
client = pymongo
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2023-06-18 14:31:51
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前言：2018年的时候优化了一个项目,该项目从MOngodb中获取数据的时候一次去十万百万千万的数据过慢，往往每次都要二十秒，三十秒，今天提出了一个代码优化的方案项目查从mongodb中获取数据：代码A Query query = new Query();
queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));
queryAfter.ad
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2023-06-09 22:01:52
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1 Druid数据查询1.1：查询组件介绍在介绍具体的查询之前，我们先来了解一下各种查询都会用到的基本组件，如Filter,Aggregator,Post-Aggregator,Query,Interval等，每种组件都包含很多的细节1.1.1 FilterFilter就是过滤器，在查询语句中就是一个JSON对象，用来对维度进行筛选和过滤，表示维度满足Filter的行是我们需要的数据，类似sql中
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2024-04-07 06:06:52
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原创
2021-07-07 14:44:55
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# 使用MongoTemplate实现高效的MongoDB数据计数
在Java开发中，有时我们需要对MongoDB中的数据执行计数操作。然而，使用MongoTemplate进行数据计数可能会导致性能问题。本文将帮助你理解如何高效使用MongoTemplate进行计数，并提供一个简单的可行方案，并附带流程图和类图，以帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程
下面是整个操作的流程步骤：
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原创
2024-08-03 08:39:15
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图图是一种特殊的数据结构。可以很好地用来存储大图数据问题1.大图数据难以存储如果采用内外存储，会涉及到磁盘IO，效率比较低如果分布式存储，会有一定的网络开销2.大图数据查询计算需要迭代大图数据中，如果存在数据倾斜，关联边比较多的点计算开销是非常大的，远远大于关联边比较少的点，提前完成计算的点需要等待还没有完成计算的点，例如社交网络中明星和普通用户。3.大图数据安全可用如果将大图数据的存储寄托给云服
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2024-08-09 09:33:48
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上一篇我们讨论了，SQL Server 2005 分页 的两种情况，在取不同分页时，花的时间很大，如果我们真的取后面几页，如果有几千倍的ioa差异，假如客户是自己输入页数，那他要等多长时间才能打开，有没有好的办法优化速度。 我们先把先前的sql语句做一个修改： select&nbs
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2024-06-29 22:44:05
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01离线批处理这里所说的批处理指的是大数据离线分布式批处理技术，专用于应对那些一次计算需要输入大量历史数据，并且对实时性要求不高的场景。目前常用的开源批处理组件有MapReduce和Spark，两者都是基于MapReduce计算模型的。1.MapReduce计算模型MapReduce是Google提出的分布式计算模型，分为Map阶段和Reduce阶段。在具体开发中，开发者仅实现map()和redu
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2024-02-03 07:06:12
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在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于
是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范
围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计。Value List Handler模式
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2023-11-17 20:13:51
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一、查看表结构CREATE TABLE `happy_for_ni_labels` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name_chn` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '标签的名字',
`status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '标签状态',
# Java大数据查询实现流程
## 一、流程概述
实现Java大数据查询可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 连接数据库 | 建立Java与数据库的连接，包括数据库驱动的引入和连接配置 |
| 2. 编写SQL语句 | 根据需求编写查询的SQL语句 |
| 3. 执行SQL语句 | 在Java代码中执行SQL语句，获取查询结果 |
| 4.
原创
2023-09-29 09:27:33
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# 实现Java大数据查询的流程
## 1. 理解大数据查询的概念
在开始之前，我们需要明确什么是大数据查询。大数据查询是指从庞大的数据集中检索和过滤数据的过程。这些数据集通常是分布式存储在多个节点上的，因此在进行大数据查询时需要考虑数据的分布、并行处理和性能优化等因素。
## 2. 大数据查询的流程
下面是实现大数据查询的基本流程，我们将使用Hadoop和Hive作为示例来介绍。
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原创
2023-08-30 14:25:23
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# MongoDB大数据查询
## 1. 简介
MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库，它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点。在大数据处理方面，MongoDB提供了强大的查询功能，可以满足各种复杂的查询需求。本文将介绍MongoDB中的大数据查询技术，并通过代码示例演示其用法。
## 2. 大数据查询技术
MongoDB提供了多种查询技术来处理大数据集合，包括索引、聚合管道
原创
2023-08-30 16:09:24
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# Hadoop 大数据查询
在当今的信息时代，数据量庞大且不断增长。企业和组织需要处理大量的数据，以便从中提取有用的信息和洞察。Hadoop 是一个流行的开源框架，用于处理大数据集。它提供了分布式存储和处理数据的能力，可以帮助用户高效地管理和分析大规模数据。
在使用 Hadoop 进行大数据查询时，我们通常会使用 Hadoop 的 MapReduce 模型来编写查询任务。MapReduce
原创
2024-03-09 05:26:28
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