处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度1.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。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
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2023-08-12 21:33:12
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二、改善SQL语句 很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan
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2024-01-03 10:07:27
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SQL 大数据查询如何进行优化？ 1.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 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：引。 select id from t where num is null可以在n
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2023-08-02 21:56:28
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很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and nam
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2024-04-27 20:06:18
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优化：表分区，索引分区 (优化①粗略的进行表分区，优化②为精确数据分区)为什么要表分区？当一个表的数据量太大的时候，我们最想做的一件事是什么？将这个表一分为二或者更多分，但是表还是这个表，只是将其内容存储分开，这样读取就快了N倍了 原理：表数据是无法放在文件中的，但是文件组可以放在文件中，表可以放在文件组中，这样就间接实现了表数据存放在不同的文件中。能分区存储的还有：表、索引和大型对象数据 。S
原创
2016-02-23 15:09:19
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如果你要删除表中的大量数据，这个大量一般是指删除大于10%的记录，那么如何删除，效率才会比较高呢？ 而如何删除才会对系统的影响相对较小呢？下面先做一个实验，然后对这个实验的结果进行分析，然后得出结论。1、创建数据库 use master
go
if exists(select * from sys.databases where name = 'test')
drop
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2023-10-19 12:26:38
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我在前年遇到过过亿条的数据。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化，查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。综合叙之，与君探讨之。1. 数据太多。放在一个表肯定不行。比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主 要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，
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2023-09-11 21:07:18
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1.数据库的技术上，目前我们公司在研究hadoop分层数据库，具体了解不多；外面流行的NoSql非关系型数据库，像亚马逊、谷歌还有一些日本企业都有自己的NoSql数据库；2.传统关系型数据库的优化，数据库层的优化和上层使用的优化。数据库层：需要DBA进行优化，减少碎片，进行分区等；使用层的优化，即优化SQL从外界因素来看影响SQL有：CPU、RAM、Network、DiskCPU：SQL的大量or
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2024-01-21 06:51:50
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1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
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2023-09-06 22:33:09
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大数据量处理的基础思路
一：分字诀
1：用和不用分开，常用和不常用分开
2:对数据库存放的数据：分区，分库，分表
3:对文件存放的数据：拆文件
4:考虑分批处理
原则就是：尽量使每次操作的数据的基数减少
二：合理使用缓存
三：数据库优化
1:合理设计数据库结构
2:合理构建索引
3:数据库集群（读写分离），集群分
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2023-08-04 16:57:30
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基本步骤（提取数据，存储数据，处理数据）提取数据从各种来源提取数据，例如： RDBM（Relational Database Management Systems）关系数据库管理系统，如 Oracle，MySQL 等。 ERPs（Enterprise Resource Planning）企业资源规划（即 ERP）系统，如 SAP。 CRM（Customer Relationships Manage
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2023-07-12 12:31:04
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在大数据飞速发展的今天，Hadoop作为主流的技术框架之一，也成为大数据技术学习当中的重点。而在Hadoop技术框架当中，关于Hadoop数据库学习的相关知识，是很多同学反映的难点之一。下面呢，我们就基于Hadoop数据库的相关知识点，给大家做一个全面的解析。 在大数据处理当中，数据存储的问题是需要解决的第一道障碍，在解决了数据存储问题之后，才能谈得上下一步的数据处理、数据分析挖掘等。  
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2023-07-12 12:31:54
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大数据时代,在数据量,计算量,计算时间上都是单机无法胜任的，通过简单的增强单机已经无法解决。普遍的解决方案为将多个单机组合起来进行存储和计算的分布式集群来处理。 Hadoop支持使用普通机器组成可拓展的分布式主从集群实现了对大数据的分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce ）和资源调度(YARN)。下面分别介绍原理和常用命令; 一、HDFS分布式存储文件系统 hdfs作为一个可以在多
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2023-09-13 23:02:25
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Spark和MR的不同点：Spark提供了丰富的操作MR只有Map和Reduce两个操作2.1 Spark程序“Hello World”存储在HDFS的Log文件中，计算出现过字符串"Hello World"的行数，假设Log文件存储在 hdfs://root/Log代码//对于所有的Spark程序，这是必须要做的第一步，创建一个Spark的上下文 //该步骤程序会向集群申请资源以及构建相应的运行
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2023-08-11 09:15:26
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探索Sensors Analytics Java SDK：实时大数据分析的利器 sa-sdk-java神策数据官方 Java 埋点 SDK，是一款轻量级用于 Java 端的数据采集埋点 SDK。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sa-sdk-java 项目简介是由 Sensors Data 提供的一个强大且灵活的数据收集工具，用于帮助企业轻松地在Java
# 处理大数据问题的方案：利用Spark进行实时文本分析
## 引言
在处理大数据时，常常需要进行实时文本分析来获取有用的信息。Spark作为一种快速、可扩展的大数据处理框架，可以帮助我们高效地处理大规模的文本数据并进行实时分析。本文将介绍如何使用Spark来处理大数据，并以实时文本分析为例，详细说明其处理过程。
## 流程图
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A[接收文
原创
2024-04-02 06:08:44
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# 如何处理MySQL大数据量
在现代业务中，处理大数据量已经成为一种常见的需求。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，经常被用来存储大量的数据。然而，在处理大数据量时，一些性能问题往往会出现，例如查询速度变慢、写入数据的效率降低等。本文将介绍一些处理MySQL大数据量的方法，并给出一个实际问题的解决方案。
## 问题描述
假设我们有一个在线商城的数据库，其中包含了大量的订单信息。现
原创
2024-03-17 03:45:54
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大家都知道学习大数据技术之前都是要学习JAVA基础语言的，那么我们从了解Java这么编程语言开始学习。 首先我们要先了解一个java这门语言的历史。 Java1.0这个版本是在1996年sun公司发布的 Java1.2版本推出，它将java平台分成了三个J2ME（Java2 Micro Edition，Java2平台的微型版），应用于移动、无线及有限资源的环境；J2SE（Java 2 Sta
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2024-10-24 20:11:03
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当系统要满足每秒数万次的读写请求的需求时，我们可以用分布式计算、编写优良的
原创
2023-06-07 06:37:39
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写在前面： 在做直播的时候有同学问Spark不是用Scala语言作为开发语言么，的确是的，从网上查资料的话也会看到大把大把的用Scala编写的Spark程序，但是仔细看就会发现这些用Scala写的文章绝大部分是初级内容，最常见的就是某一个API是怎么用的，很多都是拷贝粘贴的重复内容，真正深入的内容并不多见。之前看美团团队写的Spark优化相关放出的代码是用Java写的，《数据算法-Hadoop/
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2024-06-28 14:42:24
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