对上亿的表进行排序或者上亿的表之间进行join，会导致系统失去响应。 ◆1.我确实做了一个很大的查询，涉及的数据表有两亿条记录，而且有一个group by操作，造成CPU、内存和磁盘开销均很大。后来和微软的人重新实验了一下，我的查询确实会造成系统反应变慢。后来我们也实验了一下，在这个2亿的表上统计一下行数，即select count(*
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2024-04-23 19:00:31
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最近突然想到这么一个问题：假如有<10亿的数据，每个数据不重复，同时是无序，不连续的，如何使用最小的空间来存储来这么多数据，同时又能快速的确认哪个数据有没有。直接存储10亿个数据一个int的类型，可以最大可以表示：2147483647，这个数大于10亿，所以可以使用一个int（4个字节）来表示一个数。在这种情况下，需要的空间是4*10^9，大约需要4G的空间。如果想去查找一个数据在或不在，此
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2023-10-22 22:13:32
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简介 在SQL Server中，索引是一种增强式的存在，这意味着，即使没有索引，SQL Server仍然可以实现应有的功能。但索引可以在大多数情况下大大提升查询性能，在OLAP中尤其明显.要完全理解索引的概念，需要了解大量原理性的知识，包括B树，堆，数据库页，区，填充因子，碎片,文件组等等一系列相关
我们经常在数据库中使用 LIKE 操作符来完成对数据的模糊搜索，LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。如果需要查找客户表中所有姓氏是“张”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有手机尾号是“1234”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有名字中包含“秀”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT以
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2023-10-15 13:35:41
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1、前言生产环境使用的是postgresql数据库，其中有一张角色表t_role_right，包含了公司各产品的角色和权限项，目前有大约5亿数据，好在建表初期建立了比较合理的索引，查询起来走索引的话速度还是挺快的，目前运行良好。但是单表5亿数据实在是太大了，虽然不知道postgresql单表数据量的极限在哪，估计已经快逼近极限了，一旦此表造成数据库崩溃，将会影响公司所有产品线，这将是灾难性的后果，
简介MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，官方解释。在NoSql数据库中还是比较优秀的一款数据库，且官方网站现在已经逐步开始支持中文版了。 MongoDB 中文版 https://www.mongodb.com/zh之前MySql介绍了Spring Data Jpa，对于MongoDB，Spring也提供了强
本文是从真实项目操作的记录，由于数据量太大，个人能力有限，如果文中写的不对的地方，还请DBA大牛指正（本人只是迷途中的小程序猿），这篇文章主要是记录一个问题的解决办法。项目背景这个项目是要求做环境监控，我们暂且把受监控的设备称为采集设备，采集设备的属性称为监控指标。项目要求：系统支持不少于10w个监控指标，每个监控指标的数据更新不大于20秒，存储延迟不超过120秒。那么，我们可以通过简单的计算得出
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2024-05-17 14:58:32
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# 使用 Redis 存储上亿数据的实践指南
作为一名刚入行的开发者，你可能听说过 Redis 这个高性能的键值存储系统，它在处理大规模数据时表现尤为出色。本文将带你一步步了解如何使用 Redis 来存储和处理上亿的数据。我们将讨论这项工作的流程、每个步骤的具体实现以及相关代码示例。
## 整体流程
我们将整个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1、查询根据业务需求处理 举个例子：一张统计表，按小时/每个人统计，当经历过4年之后，它的数据量已经几千万了，老板明显感觉到现在首页内容刷新不出来了，需要改造，但业务场景是用户只关心几天的数据统计，需要看到月报/季度/半年/年报，我们就可以新建一张表，只存储用户一个月的数据，之后提供一个下载功能，如果要看以前的数据，可以提供下载任务，下载完成之后，用户可以点击下载按钮下载，月报/季度/半年/年报可
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2023-07-27 22:05:28
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一处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.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 f
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2024-05-12 13:39:52
282阅读
# 上亿数据存Redis：最佳实践与代码示例
随着互联网应用的迅速发展，数据的存储和访问变得愈加复杂。Redis作为一种高性能的键-值存储系统，凭借其快速的访问速度和丰富的数据结构，被广泛应用于各类场景，尤其是需要处理上亿数据的应用。
## 为什么选择Redis？
1. **高性能**：Redis通过内存存储数据，读写速度极快，适合高并发的应用场景。
2. **丰富的数据结构**：支持字符串
原创
2024-10-29 05:04:38
26阅读
## MySQL删除上亿数据
在MySQL数据库中，删除一亿条数据可能是一项非常耗时且复杂的任务。本文将向您展示如何以最高效的方式删除这么多数据，并提供相应的代码示例。
### 1. 删除整个表
如果您要删除整个表，可以使用以下代码：
```mysql
DROP TABLE IF EXISTS your_table;
```
这将删除名为"your_table"的整个表，包括其中的所有数
原创
2023-09-03 03:32:01
1028阅读
一、MySQL-Replication（主从复制）1.1、MySQL Replication主从复制（也称 AB 复制）允许将来自一个MySQL数据库服务器（主服务器）的数据复制到一个或多个MySQL数据库服务器（从服务器）。根据配置，您可以复制数据库中的所有数据库，所选数据库甚至选定的表。MySQL主从复制的优点包括：横向扩展解决方案 - 在多个从库之间分配负载以提高性能。在此环境中，所有写入和
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2024-10-08 11:25:50
34阅读
## 如何在MySQL上亿数据中使用IN查询
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在MySQL上亿数据中使用IN查询。首先，我们需要明确整个流程，并对每一步进行详细说明。
### 流程
以下是完成这个任务的步骤：
```mermaid
gantt
title MySQL上亿数据IN查询流程
section 确定数据表
确定数据表结构 : 2022-01-01,
原创
2024-03-06 05:21:18
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## 如何实现“mysql查询上亿数据”
### 一、整体流程
下面是查询上亿数据的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建合适的数据库表 |
| 2 | 导入上亿数据到数据库表 |
| 3 | 优化数据库表结构 |
| 4 | 分区分表 |
| 5 | 使用索引 |
| 6 | 优化查询语句 |
| 7 | 使用集群或分布式数据库 |
### 二、
原创
2023-09-19 12:23:44
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1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。 Mysql数据库设计: 1.读写分离； 2.纵向横向拆分库、表。 MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replication，就是确定master以及与之同步的slave服务器，再加上slave将master中写入
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2024-08-08 15:59:42
90阅读
# Java查询上亿数据
## 引言
在当今大数据时代，很多应用程序需要处理大量的数据。如果我们想要快速地查询上亿条数据，传统的数据库查询方法可能会变得非常慢。在这篇文章中，我们将介绍一些解决方案，使用Java来查询上亿条数据的方法。
## 数据存储
在开始之前，我们需要选择一种适合存储大量数据的数据存储方式。这里我们介绍两种常见的数据存储方式：关系数据库和分布式文件系统。
### 关系
原创
2023-09-17 04:26:29
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# 使用 MongoDB 存储上亿数据的实践指南
MongoDB 是一个开源的 NoSQL 数据库，它以其灵活性、可扩展性和高性能而受到广泛欢迎。尤其是在需要处理大规模数据集时，MongoDB 提供了一些显著的优势。本文将介绍如何使用 MongoDB 存储上亿条数据，提供代码示例，并给出相应的流程图和序列图，帮助大家深入理解。
## 1. MongoDB 的特点
在讨论如何使用 MongoD
原创
2024-09-08 06:02:15
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# MySQL 上亿数据迁移指南
在日常工作中，数据库的数据迁移是一个常见需求，特别是当数据量达到上亿时，为了保证迁移的高效性和安全性，制订一个合理的计划是非常必要的。本文将为你提供一个完整的流程与具体实现步骤。
## 数据迁移流程
首先，我们需要明确整个数据迁移的流程。以下是一个简单的流程表格，概述了每个步骤。
| 流程步骤 | 描述
原创
2024-10-20 04:28:29
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导语：最近遇到一个千万级的数据库查询的问题，当mysql数据库的一个数据表记录条数达到千万级的时候，查询内容会导致异常缓慢，那么这时候，我们该怎么办？千万级的数据查询优化当数据表达到千万级的时候，我们必须对数据表进行优化，来达到提高查询速度的目的。对于一个普通的小站长，其实我们能用的手段没有几样，现在说说可以实现的普遍的优化方式。对数据表中的主要查询字段建立索引，以避免全表扫描。对数据表进行分区管
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2023-09-26 13:56:20
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