1.es简介 1.1 起源 https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch,es的起源,是因为程序员Shay Banon在使用Apache Lucene发现不太好用,然后手动改造升级的过程中发展起来的.(程序员就是需要有这种动力~)实际上es也是一个java应用,跑在jvm里面的 1.2 与关系型数据库的区别 关系型数据库 schema(库) 表 每一行的数据 字段columns elasticsearch index(索引) document 字…

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案…

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置,mongo表中只有主键_id索引 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time f…

数据量, 1300万的表加上112万的表 注意: 本文只做了部分优化,并不全面,仅供参考, 欢迎指点.   请移步tim查看,因为写的时候在tim写的,粘贴过来截图有问题,就直接上链接了. https://823948977.docs.qq.com/T5e6dBYLoZz?opendocxfrom=tim 文章内容类似截图:…

查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字…

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse…

原文:构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据和千万级数据简单测试 系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId]…

作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小.速度快.总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度. 一.基本业务需求 该系统包括硬件系统和软件系统,由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库,我们开发的软件系统负责对数据进行实时计算,可视化展示及异常事件报警监测.宫殿的温湿度等数据都存储在data表中,由于业务需要,…

某天,在生产环节中,发现一个定时任务表,由于每次服务区查询这个表就会造成慢查询,给mysql服务器带来不少压力,经过分析,该表中绝对部分数据是垃圾数据 需要删除,约1050万行,由于缺乏处理大数据的额经验,开始直接使用delete搭配where条件进行清理,最后执行了1个小时也没有完成,后来经过跟查询,1000万条数据 的删除需要几十个小时甚至上百小时,果断放弃,采用了迂回策略. 三步骤策略: 1.抽取需要保留的数据到备份表中 2.truncate旧表 3.备份的数据插入回来 通过以上思路果断在…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的…