方法一：分步搬移(针对百万数据量)
-----remove data----------
insert into BizOfferSearch_Insert_Temp
select top 2000000 id,0 isinsert
from BizOfferSearch a with(nolock) where ISPUBLISHED>=2 a
原创
2010-08-26 14:22:24
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In the previous articles of this series (see the full article TOC at bottom), we discussed the internal structure of both SQL Server tables and indexes, the main guidelines that you can follow to des
继续之前的SQL数据优化，在上篇对SQL操作常用的工具进行介绍，本篇从个人优化数据库的几点进行罗列，通过此方法一定程度的提高大数据量下的查询，维护性能。1、审核大数据表的索引、存储过程、sql语句 此方式是基础性的，重点通过数据表的逻辑分析和性能工具，执行计划查看是否缺少索引或sql语句书写的消耗性能进行优化，对
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2024-04-24 06:44:53
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经常使用的语句！ --大批量导出orders表:insert DBCC DROPCLEANBUFFERS DBCC FREEPROCCACHE go SET NOCOUNT ON &nbs
原创
2012-04-20 12:18:00
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经常使用的语句！--大批量导出orders表:insertDBCC DROPCLEANBUFFERS DBCC FREEPROCCACHE goSET NOCOUNT ON BEGIN TRANSACTION INSERT INTO test.dbo.orders with(tablock) SELECT * FROM bak.dbo.OrdersWHERE ordertime BETWEEN '2010-05-01' AND '2010-05-10'COMMITgo--大批量导出orders表:deleteDBCC DROPCLEANBUFFERS DBCC
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2012-04-20 12:18:00
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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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 xuehi.com 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：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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mysql大数据量处理
以下是个人的总结，有不对的地方大家指点： 设计上： 冗余：有些能冗余的就冗余吧，尽量少关联表； 垂直分区，一条记录中有text,varchar()这些能拆出来就拆出来，能用小的类型就用小的类型，如：char替换varchar之类的，能使用smallint,int就不要使用long等更大的数字型; 水平分区：range,list,hash
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2023-07-02 23:03:44
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本文章只针对Excel2007版本POI读取Excel有两种模式，一种是用户模式，一种是SAX事件驱动模式，将xlsx格式的文档转换成CSV格式后进行读取。用户模式API接口丰富，使用POI的API可以很容易读取Excel，但用户模式消耗的内存很大，当遇到很大sheet、大数据网格，假空行、公式等问题时，很容易导致内存溢出。POI官方推荐解决内存溢出的方式使用CVS格式解析，即SAX事件驱动模式。
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2023-07-11 13:50:31
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其实这个问题老是在面试的时候提到
1。建立专门的汇总表（这个表一般是每天晚上做统计处理），建立索引(索引的话，插入和修改会变慢，也是只做统计原因之一)，用来查询，如果量非常大，那么分表，还是大，那么分库,就是数据仓库概念了
2。关联表查询(多表联合查询)的大数据，首先就是1(把多个表做成一个统计表，或者多个表都做统计表处理)，不管关联不关联都做统计表处理，如果非得要操作表要处理，那么做视图是个
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2010-03-31 20:49:00
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从离线方面入手（hadoop、hive）熟练使用框架后跟着demo看源码hadoop和hive要学好算法和常用数据结构面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用Java基础、熟悉Linux，手写SQL学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？大数据跟业务紧密相关，相比去
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2024-07-22 13:32:49
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第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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## 如何使用 MongoDB 处理大数据量
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活的数据模式和高可扩展性，特别适合存储和管理大数据量。作为一名初入行的开发者，了解如何在 MongoDB 中处理大型数据集非常重要。以下是实现此目标的步骤流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-09-13 03:35:53
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
高并发的大数据量查询导致系统频繁死机
我们的大数据量查询是数据库分页的,
但是导出和打印功能是基于全部数据的.
系统投入使用后,对于导出和打印功能的使用远远要高于我们的预期.
而我们的系统的硬件设备是有限的 不能再升级了.
抓取内存大对象的时候,常常发现数百个5M以上的collection大对象
我们的这个系统不大,就是一个提供一些信息管理的,页面
