1.表结构 2.数据量 3.代码 先从学生表里面查出300名学生,然后找出每个学生的班级信息,然后merge起来 3.性能对比 第一种:每次取一条 第二种:一次全去除 4.总结 不能循环取从数据库中取数据,性能会很差,与mysql建立连接很耗时,IO次数多也耗性能.…

 date_format(date,'%H') = 8 and date_format(date,'%i') = 30   SELECT * FROM `t_pda_trucklog` WHERE DATE_FORMAT(operatetime,'%H') = 9 AND DATE_FORMAT(operatetime,'%i') = 42 AND DATE_FORMAT(operatetime,'%s') = 12       http://www.w3school.com.cn/sql/fu…

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s…

nutch2.x 在eclipse中实现抓取数据存进mysql步骤 最近在研究nutch,花了几天时间,也遇到很多问题,最终结果还是成功了,在此记录,并给其他有兴趣的人提供参考,共同进步. 对nutch的实现过程熟悉下,就可以实现电影采集网站了   如     无为电影在线 1.环境搭建 1)准备eclipse   安装Maven ,svn 2)在svn中下载官方2.x最新源码(参考官方http://wiki.apache.org/nutch/RunNutchInEclipse说明) 3)把工程…

python3.5 先安装库或者扩展 1 requests第三方扩展库 pip3 install requests 2 pymysql pip3 install pymysql 3 lxml pip3 install lxml 4  贴个代码 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql print('连接到mysql服务器...') db = p…

1.创建工程 scrapy startproject tencent 2.创建项目 scrapy genspider mahuateng 3.既然保存到数据库,自然要安装pymsql pip install pymysql 4.settings文件,配置信息,包括数据库等 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for tencent project # # For simplicity, this file contains only setting…

redis数据库属于非关系型数据库,数据存放在内存堆栈中,效率比较高. 其存储数据是以json格式字符串存储字典的,而类似的关系型数据库无法实现这种数据的存储. 在爬取数据时,将数据暂存到redis中,等数据采集完成后,在从redis里将数据读取,并写入mysql数据库中. 在数据采集方面不在多说,只需将项目settings文件下的pipelines管道文件里的本地数据管道注释,让redis来接收数据即可. 从redis写数据入mysql的代码实现: 其实就是一个独立的python脚本文件  …

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink…

从数据库中(mysql)随机获取几条数据很简单,但是如果一个表的数据基数很大,比如一千万,从一千万中随机产生10条数据,那就相当慢了,如果同时一百个人访问网站,处理这些个进程,对于一般的服务器来说,肯定是要死机的. mysql数据库获取随机数据的函数rand(),我建议轻易不要用这个,我写博客的时候试了一下,从16万数据里随机获取5条数据,用时14.02秒,这个耗费满惊人的. SELECT * FROM t_share ORDER BY rand() LIMIT 5; 通过mysql最大值函数m…

高并发大流量的互联网架构,一般通过服务层来访问数据库,随着数据量的增大,数据库需要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增加实例数的扩容目的. 一旦涉及分库,逃不开“分库依据”patition key的概念,使用哪一个字段来水平切分数据库呢:大部分的业务场景,会使用业务主键id. 确定了分库依据patition key后,接下来要确定的是分库算法:大部分的业务场景,会使用业务主键id取模的算法来分库,这样即能够保证每个库的数据分布是均匀的,又能够保…