问：在一个业务系统有一张表，里面的数据已经过亿了，使得在业务查询的过程中就越来越慢，如何进行优化？ 首先说一下分表方案的基本思路。在分表之前，需要对我们原有的表做一个数据观察（或者说数据分析），是否满足分表的特性，也就是要看表中属性是否有一些共性或者分布均匀的一些字段。这样就可以作为hash的一个路由基础。同时还需要综合考虑对业务的影响。那么我们如何判断表中是否有共性或者分布均匀的一些字段？比如
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2024-01-06 08:52:18
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第一个表说明对于所有 Microsoft® SQL Server™ 2000 版本都相同的最大容量。第二个和第三个表说明因 SQL Server 2000 的版本和操作系统的不同而异的容量。 下表说明在 Microsoft SQL Server 数据库中定义的，或在 Transact-SQL 语句中引用的各种对象的最大值（数量或大小）。下表不包含 Mic
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2023-07-24 14:15:47
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1. 单表数据量太大1.1 单表数据量太大为什么会变慢？一个表的数据量达到好几千万或者上亿时，加索引的效果没那么明显啦。性能之所以会变差，是因为维护索引的B+树结构层级变得更高了，查询一条数据时，需要经历的磁盘IO变多，因此查询性能变慢。1.2 一棵B+树可以存多少数据量大家是否还记得，一个B+树大概可以存放多少数据量呢？ InnoDB存储引擎最小储存单元是页，一页大小就是16k。 B+树叶子存的
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2023-09-19 10:41:23
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这里以eplatWebUI项目为例说明，配置文件spring/applicationContext-mongo.xml，java工具包如下:这里怎么去实现，不说废话，直接看代码，感兴趣的可以自己看下怎么实现的，这里先看一下bean代码如下：这里建议尽量使用单表结果，虽说MongoDB是最像关系型数据库的非关系型数据库，MongoDB也建议使用单表结构，目前关联查询这个我还没用到，再设计数据库的时候
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2023-06-02 22:45:07
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### MongoDB单表数据量
#### 引言
MongoDB是一款开源、高性能、无模式的文档数据库，被广泛应用于大数据存储和实时分析场景中。在使用MongoDB时，一个常见的问题是如何处理大量的数据。本文将介绍MongoDB单表数据量的问题，以及如何优化和管理大型数据集。
#### MongoDB单表数据量
MongoDB对单表数据量的支持非常强大，可以存储海量的文档数据。相比传统的关
原创
2023-10-14 06:52:25
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前言 MySQL作为我们最常用的关系型数据库，在开发中，肯定会遇到数据量比较大的情况，而没有足够的性能作为保障，往往查询会比较慢。下面，我们展开来聊聊MySQL怎么优化的。一、MySQL性能1、最大数据量 没有数据量和并发数的数据库性能都是没有灵魂的。单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。 《阿里巴巴Java开发手册》推荐：单表行数超过 500 万行或者单表容量超过
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2023-07-28 13:39:37
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# MongoDB 单表最大数据量20亿
MongoDB 是一种非关系型数据库，被广泛应用于大规模数据存储场景中。在 MongoDB 中，每个集合（类似于关系型数据库中的表）都有一个最大数据量限制，而在 MongoDB 中，单表的最大数据量约为20亿。这意味着当一个集合中的文档数量达到20亿时，可能会影响查询性能和数据操作的效率。
## MongoDB 集合最大数据量的影响
当一个集合中的文
原创
2024-03-22 04:31:02
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Mysql千万级别数据优化方案目录目录一、 目的与意义1) 说明二、 解决思路与根据（本测试表中数据在千万级别）1) 建立索引2) 数据体现（主键非索引，实际测试结果 其中fid建立索引）3) MySQL分页原理4) 经过实际测试当对表所有列查询时三、 总结1) 获得分页数据2) 获得总页数：创建表 记录大数据表中总数 通过触发器来
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2023-10-29 23:12:13
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在Hive explain获得执行计划时，经常会看到如下图所示的表数据量统计：那么这个数据量，Hive是如何统计出来的呢？一、Data size统计
1.1、Hive源码
在Hive通过Antlr语法解析器获取到SQL的抽象语法树（AST）并生成校验过元数据的逻辑执行计划后，在优化阶段会使用Statistics统计的规则（rule），如下图所示：在AnnotateWithStatistics这个类
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2023-08-14 13:35:40
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100多个应用，1,500多个实例，每天200亿次查询奇虎是中国最大的安卓移动发布平台。奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司，同时为网络以及移动平台提供产品。自从2011年成为MongoDB的用户之后，奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用，其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询。我很高
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2023-08-03 21:45:32
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导读：OPPO是一家智能终端制造公司，有着数亿的终端用户，手机 、IoT设备产生的数据源源不断，设备的智能化服务需要我们对这些数据做更深层次的挖掘。海量的数据如何低成本存储、高效利用是大数据部门必须要解决的问题。目前业界流行的解决方案是数据湖，本次Xiaochun He老师介绍的OPPO自研数据湖存储系统CBFS在很大程度上可解决目前的痛点。本文将从以下几点为大家展开介绍：简述数据湖存储技术OPP
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2024-04-12 11:42:48
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一、MongoDB简介1、MongoDB介绍 MongoDB是为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统。MongoDB的设许目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。MongoDB的数据模型是面向文档的, 所谓文档是一种类似于JSON的结构，简单理解MongoDB这个数据库中存的是各种各样的JSON。( BSON )2、MongoDB中三个概念 数据库( database )：数据库是一个仓
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2023-09-22 06:44:27
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# MySQL单表数据量评估
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序中。在实际开发过程中，我们通常需要评估数据库表中数据量的大小，以便合理地设计表结构、优化查询性能等。本文将介绍如何评估MySQL单表数据量，并给出相应的代码示例。
## 数据量评估方法
评估MySQL单表数据量的方法通常包括以下几种：
1. **估算法**：通过估算表中每行数据的平均大小
原创
2024-05-14 06:39:13
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## MongoDB单表存储数据量的实现步骤
在本篇文章中，我将教你如何使用MongoDB来单表存储数据量。对于刚入行的开发者，理解数据库的基本概念和操作是很重要的。MongoDB是一个基于文档的数据库，非常适合存储大量的数据。
### 流程概述
在实现之前，我们先来概述一下整个流程。以下是实现MongoDB单表存储数据量的步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述
原创
2024-11-02 04:54:11
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# 查看单表数据量 mysql
## 1. 流程概述
在MySQL中查看单表数据量可以通过使用`SELECT COUNT(*)`语句来实现。下面是实现的整个流程的概述。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 连接到数据库
连接到数据库 --> 执行查询语句
执行查询语句 --> 显示查询结果
```
## 2. 具体步骤及代码示例
接下来
原创
2023-10-23 08:36:53
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# 如何获取 SQL Server 中单表的数据量
在数据库管理的过程中，了解表中的数据量常常是非常重要的一步。无论是为优化查询性能，还是为进行数据迁移或备份，知道每张表的数据量都能为决策提供有用的信息。本文将介绍如何通过 SQL Server 来获取单表的数据量，并且带你走完整个流程。
## 整体流程
下面是获取 SQL Server 单表数据量的流程表格：
| 步骤 | 描述
## MySQL与PostgreSQL之间的比较：对单表数据量的处理
### 引言
MySQL和PostgreSQL是两个最受欢迎的开源关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都具有强大的功能和高性能，但在某些方面有所不同。在本文中，我们将重点讨论MySQL和PostgreSQL在处理大型单表数据量方面的差异。
### 背景
当我们面对海量数据时，优化数据库性能变得尤为重要。一个常见的性能
原创
2023-08-23 06:50:38
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# MongoDB单表数据量上限
在使用MongoDB进行数据存储时，一个常见的问题是关于单表数据量的上限。MongoDB并没有固定的上限，它的数据限制取决于多个因素，如硬件配置、集群设置、文档大小等。本文将详细探讨MongoDB的单表数据量上限以及如何优化。
## MongoDB的单表数据限制
MongoDB使用B树索引来支持高性能的查询操作。B树是一种平衡搜索树，它在内存中存储索引以加快
原创
2023-07-28 15:06:15
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是否你也遇到了类似的问题：如何处理海量数据 比如订单数据越来越多（亿级），查询越来越慢，如何处理？ 分库分表会带来哪些副作用？可能的解决方式有哪些？问题目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，为了快速检索，也都采用了B树或其他索引技术。从原理上来讲，表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低。实践从实践角度来看，一般以百万到千
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2023-08-10 09:24:45
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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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2024-04-30 20:53:11
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