随着
“
金盾工程
”
建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地
――
数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了
1000
万条，可谓海量。那么，如何实现快速地从
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2024-05-07 11:00:53
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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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首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。项目背景这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再
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2024-07-24 08:35:38
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首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战
原创
2021-07-28 14:52:31
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[url]http://bbs.erp100.com/thread-35181-1-1.html[/url]
[size=medium]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
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2024-05-06 11:54:01
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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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前言相信大家都知道，说起亿万流量网站高性框架的设计方案，就能想到关键的两点，那就是高可用和高并发。而要谈对高并发和高可用有多熟悉，京东的大佬们还是有一定发言权，而作为京东高级工程师更是大佬级别。而今天分享的正是京东十年开发经验工程师编写的：“亿级流量网站架构核心技术”。笔记作者：京东高级工程师：大飞笔记特点：条理清晰，含图像化，内容创新深奥却易懂。笔记大致分为四部分∶概述、高可用原则、高并发原则、
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2023-08-08 11:54:55
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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
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让我整理一些文档，总结一下我之前做过的性能优化项目中的一些想法和流程，形成一个性能优化服务项目介绍。这里顺手把这些东西摘取一些，放到这篇文章里面，这篇文章里面不讲技术，因为如果写技术的话，可以写一本500P的书，这里只和各位分享一下我在性能优化项目中的几个见解，谈不上经验。 一、影响系统的因素：系统性能的好与坏，是多方面导致的。就好像我们的身体，一个部位不适，会导致人感觉不爽，即便我们足够强壮。不
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2024-09-24 07:05:22
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mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
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2023-09-29 08:38:40
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一、亿级流量商品详情页的多级缓存架构&架构中每一层的意义1、上亿流量的商品详情页系统的多级缓存架构很多人以为，做个缓存，其实就是用一下redis，访问一下，就可以了，简单的缓存做复杂的缓存，支撑电商复杂的场景下的高并发的缓存，遇到的问题，非常非常之多，绝对不是说简单的访问一下redis就可以了采用三级缓存：nginx本地缓存redis分布式缓存tomcat堆缓存的多级缓存架构时效性要求非常
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2023-05-29 22:22:09
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设计一套能够满足亿级用户访问的系统架构方案需要考虑大规模应用的可扩展性、高可用性、性能和安全等方面。以下是一套基本的亿级用户访问的系统架构方案：前端负载均衡器：使用负载均衡器来分配用户的请求到前端服务器集群中，实现请求的负载均衡。前端服务器集群可以使用云服务提供商的自动扩展服务进行扩展，以支持更多的用户请求，并保证应用的高可用性和稳定性。应用服务器集群：应用服务器集群可以采用云服务提供商的自动扩展
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2023-10-30 20:59:40
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高可用架构设计最核心的就是两点：解耦和冗余。解耦包括业务状态分离（无状态架构设计）、分库分表等。冗余包括缓存、CDN、主从备份、主主备份、GeoDNS 等。一个好的架构设计需要在产品迭代的不同阶段选择合适的技术，从而既能在合理的成本条件下有效保障当前的业务需求，又能考虑到业务下一步发展的可能性。持数亿用户的系统是一个巨大的挑战（不过在读了这篇文章后，也许就没那么难了）。以下是本文涉及的一些主题：从
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2023-07-10 20:32:02
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文章目录技术思路1.容量换算2.拆分海量数据去重HashSetBitSet布隆过滤器Trie 字典树海量数据排序外部排序BitMap /BitSetTrie 字符串问题1：查找十亿个正整数中重复出现的一个数问题2：分割10亿个不重复的整数，查找中位数问题3：从亿个数中找出前K个最大的数问题4：对含有亿个正整数的文件，怎么将数字进行排序问题5：20G的文件，找出出现次数最多的数字 技术思路1.容量
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2023-12-06 20:51:50
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# HBase亿级查询：高性能、高可扩展的NoSQL数据库
## 介绍
随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织需要处理海量的数据。传统的关系型数据库在处理这种规模的数据时遇到了很多限制，而NoSQL（Not Only SQL）数据库则提供了一种解决方案。HBase作为Apache Hadoop生态系统中的重要组成部分，是一个高性能、高可扩展的分布式NoSQL数据库。本文将详细介绍HBase
原创
2023-08-13 15:20:11
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# 如何实现“Redis 亿级 Key”
Redis 是一个开源的高性能键值对数据库，常用于缓存、消息队列和实时数据存储。在处理亿级 Key 的时候，我们需要确保高效的数据结构和快速的读写性能。本文将简单介绍如何实现 Redis 亿级 Key 的流程，并逐步展示代码实现。
## 整体流程概述
以下是实现 Redis 亿级 Key 的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 07:00:46
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2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
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2024-01-02 16:35:16
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背景许多大型互联网系统，如：电商、社交、新闻等 App 或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量也在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值？可以通过使用“缓存”技术来给系统减压。内容缓存用法流量峰值对系统带来的主要危害在于，它会瞬间造成大量对磁盘数据的读取和搜索，通常的数据源是数据库或文件系统，当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据
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2023-11-14 16:39:32
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购物车主要功能是临时存放欲购买的商品，然后在结算或下订单时，把购物里面的数据全部移除。其数据结构主要包含的字段有：用户ID、商品ID、商品规格ID、商品数量。在移动端的电商系统里，根据是否需要在不同终端同步数据以及对购物车数据的重要程度，实现购物车功能有两种方式可选：【1】对于不需要在多终端同步购物车数据，以及购物车数据不太重要的情况下，可以选择把购物车的数据全部缓存在用户本地终端。这种方式的优点
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2024-02-23 14:49:20
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# 实现 Java 亿级内存
在开发过程中，尤其是在处理大数据量的应用时，如何合理使用和管理内存是至关重要的。在这篇文章中，我将向你讲解如何用 Java 实现亿级内存，即支持大规模数据处理。我们将分步骤进行，每一步都附上对应的代码。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
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原创
2024-08-14 04:40:25
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