1.建分区表的话, 要看你有几个磁盘.
如果只有一个磁盘的, 分区来分区去, 最后数据还是在 一个磁盘上面,
如果你有多个磁盘的.
那么可以根据那个 自增 ID , 设置一个 计算列
比如你有5个 磁盘， 那么 那个计算列 是 自增 ID % 5
那么 当 计算列的数值 = 1 ， 数据被存储到 磁盘1上面
那么 当 计算列的数值 = 2 ， 数据被存储到 磁盘2上面
那么 当 计
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2024-04-17 12:06:16
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建分区表的话, 要看你有几个磁盘.
如果只有一个磁盘的, 分区来分区去, 最后数据还是在 一个磁盘上面,
如果你有多个磁盘的.
那么可以根据那个 自增 ID , 设置一个 计算列
比如你有5个 磁盘， 那么 那个计算列 是 自增 ID % 5
那么 当 计算列的数值 = 1 ， 数据被存储到 磁盘1上面
那么 当 计算列的数值 = 2 ， 数据被存储到 磁盘2上面
那么 当 计算列
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2023-12-14 06:11:26
147阅读
一、NorFlash概述1、NorFlash Intel于1988年首先开发出NOR Flash 技术，彻底改变了原先由EPROM(Erasable Programmable Read-Only-Memory电可编程序只读存储器)和EEPROM(电可擦只读存储器Electrically Erasable Programmable Read - Only Memory)一统天下的局面。
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2024-10-05 14:05:51
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一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下： 我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说
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2024-10-19 07:48:43
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首先pro引入库 QT += sql .h #ifndef SQLUTIL_H #define SQLUTIL_H #include <QtSql> #include <applicationbase.h> class SqlUtil : public QObject { Q_OBJECT sign
原创
2024-03-26 10:49:30
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## Elasticsearch 与 MySQL 写入速度的比较
在现代应用程序中，存储和检索数据的速度是至关重要的。Elasticsearch（ES）和MySQL是两种非常流行的数据存储解决方案，分别用于全文搜索和关系型数据库管理。本文将会教你如何实现“ES 写入速度与 MySQL 写入速度”的比较，并介绍每一步的具体实现。
### 1. 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要一个整体的流
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
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2023-12-10 12:18:52
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问题描述：按照项目计划，今天上线部署日志系统（收集线上的所有日志，便于问题排查）。运维按照以前的部署过程，部署elasticsearch,部署结束之后，通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度，远远小于同样的配置，没有做优化的另一个es集群。问题就产生了，什么原因呢问题定位：下午比较忙，没有时间排查问题，就让另个同事，排查，下午下班的时候去问什
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2023-09-25 14:06:47
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## Python读取SQLite数据库的速度优化
### 概述
在开发过程中，我们经常需要从数据库中读取数据。如果数据量较大，读取速度可能成为一个性能瓶颈。本文将介绍如何优化Python读取SQLite数据库的速度。
### 流程图
下面是读取SQLite数据库的速度优化的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[连接数据库] --> B[创建游标]
B
原创
2023-09-05 09:04:12
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SQL Server本身就是个很大的题目。这里不会涉及到SQL Server数据库访问的方方面面，而是重点关注于可能获得最大性能提升的领域。查明瓶颈缺少索引和昂贵查询可以通过减少查询执行的读操作极大地提高查询性能。执行的读操作越多，对磁盘、CPU和内存的压力就可能越大。第二，进行读操作的查询可能阻塞其它进行更新的查询。如果更新查询在持有锁时必须进行等待，它可能会延迟一系列其它查询。最后，除非整个数
1. 正文--redis [重点]1.什么是NOSQL
2.NOSQL和RDBMS的区别
3.NOSQL的产品
4.介绍Redis
5.安装Redis
6.redis支持的数据类型2. 什么是NOSQLNOSQL(not only sql) 不仅是sql,它是所有非关系数据库的一种统称。3. NOSQL和RDBMS的区别RDBMS --关系型数据库高度组织化结构化数据。 --表结构 列 列..
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2024-09-23 18:22:05
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在基于链接的数据库访问模式下，查询类操作通常是执行select命令，产生的查询结果可以通过SqlDataReader类依次读取。 SqlDataReader类是ADO.NET提供的用于读取SQL Server数据库记录的只读向前数据记录读取器。 开始时，SqlDataReader指向第一条记录之前，不能直接，通过SqlDataReader,Read()方法可以读取下一条记录，重复指令，直到全部记录
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2024-09-03 20:48:25
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近来有一个项目Feature需要有批量写入数据的场景，正巧整理资料发现自己以前也类似实现的项目，在重构的同时把相关资料做了一个简单的梳理，方便大家参考。循环写入（简单粗暴，毕业设计就这样干的）（不推荐）Bulk Copy写入（>1000K 记录一次性写入推荐）表值参数方式写入（mssql 2008新特性）（强烈推荐） 在SQL Server 2008未提
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2024-05-19 12:02:15
192阅读
这个问题也是最近才想到的，就是到底读文件更快还是读数据库更快，能快多少，天缘也搜索过，没见有网友就这个问题答复过，也可能是太简单的缘故，我们本文还是来实测一下，由于时间关系，VC还没装，天缘先用PHP测试了一下，下次有时间在C/C++上补充测试到本文来，因为PHP的底层解析应该也是基于C的，所以估计两者环境测试结果差不多，小问题大收获，现在就来看一下测试过程及结果。测试程序如下：说明1：由于读数据
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2024-07-11 00:06:47
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使用Python通过win32 COM实现Word文档的写入与保存方法通过win32 COM接口实现软件的操作本质上来看跟直接操作软件一致，这跟我之前经常用的通过各种扩展的组件或者库实现各种文件的处理有较大的差异。如果有过Windows下使用Word的经历，那么使用win32 COM应该说是更为便捷的一种方式。先前通过拼凑网络上的代码实现过Word文档的处理，今天通过读文档从头开始做一次新的尝试。
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2023-08-01 15:59:39
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# MySQL写入速度的提升与优化
在数据库中，写入速度是一个关键性能指标，尤其是在高负载的应用场景中。MySQL 是最流行的关系型数据库之一，其写入速度的优化在许多项目中扮演着重要角色。本文将探讨影响 MySQL 写入速度的因素，并提供相应的优化方法和代码示例。
## 影响MySQL写入速度的因素
1. **硬件资源**：I/O性能直接影响写入速度。 SSD通常比HDD具有更快的读写速度。
原创
2024-08-17 05:53:41
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前言本专栏为了帮助大家更好的了解学习redis，同时也是自己记录学习redis的内容，包含了大部分的redis核心技术，分布式锁，主从复制等目录1.1redis为什么快1.2redis数据结构的底层实现1.3键和值用什么结构组织1.3.1哈希冲突1.3.2rehash操作1.4集合数据1.4.1数据结构的时间复杂度1.4.2不同操作的复杂度1.1redis为什么快它在接收到一个键值对操作之后，能以
MariaDB-yum仓库搭建方法：相关参考网站：http://yum.mariadb.org/https://mariadb.com/kb/en/mariadb/yum/MariaDB 10.X
centos6 repo
# MariaDB 10.1 CentOS repository list - created 2015-11-20 14:01 UTC
# http://mariadb.or
# TiSpark 写入速度的科学探索
## 什么是 TiSpark？
TiSpark 是一个结合了 Apache Spark 和 TiDB 的开源项目。它利用 TiDB 的强大兼容性和可扩展性，使得用户能够在 Spark 中进行高效的数据处理。在数据分析和大数据处理的场景里，TiSpark 作为一款出色的工具，能够帮助用户快速提取和分析数据，特别是在写入性能方面，其表现尤为突出。
## T
## Spark 写入速度
Spark 是一个基于内存计算的分布式计算框架，它提供了强大的处理能力和高效的数据处理方式。在大数据处理中，写入速度往往是一个关键指标，因为数据的写入速度决定了实时数据处理的能力。本文将介绍使用 Spark 写入数据的方法，并探讨如何提高写入速度。
### Spark 写入数据的方法
Spark 提供了多种方式来写入数据，包括将数据保存到文件系统、将数据保存到数据
原创
2023-09-29 18:20:58
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