如何在SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据),可以按以下方面进行: 去掉表的所有索引 用SqlBulkCopy进行插入 分表或者分区,减少每个表的数据总量 在某个表完全写完之后再建立索引 正确的指定索引字段 把需要用到的字段放到包含索引中(在返回的索引中就包含了一切) 查询的时候只返回所需的字段 http://www.cnblogs.com/sydeveloper/archive/2013/04/03/2992881.html

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

摘要: 下文整理sqlserver优化中的常用知识点和注意事项 1.表上未建立合理的索引 2.服务器内存过小,导致缓存过少,数据库频繁的交互数据 3.统计信息不准确,导致索引乱用 4.网络异常,数据交换慢 5.单次数据吞吐量大,导致显示慢 6.代码出现异常,导致死锁 7.select 查询返回过多的列或行 10.查询语句写法问题 11 .数据 日志需部署在不同的磁盘上 12.从业务上对表和库进行纵向或横向分割 13.索引碎片维护 14.少用游标,使用临时表加while代替循环 15.使用unio

通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 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. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描

针对mongodb亿级别或者十亿级别的模糊查询,效率不高,解决方式是使用Es查询,这样就需要把数据导入的ES中 完整的代码实现如下所示:(仅供参考) import java.io.IOException; import java.net.UnknownHostException; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.commons.codec.binary

亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

存储过程编写经验和优化措施 一.适合读者对象:数据库开发程序员,数据库的数据量很多,涉及到对SP(存储过程)的优化的项目开发人员,对数据库有浓厚兴趣的人. 二.介绍:在数据库的开发过程中,经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作,这个时候就会用SP来封装数据库操作.如果项目的SP较多,书写 又没有一定的规范,将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解,另外如果数据库的数据量大或者项目对SP 的性能要求很,就会遇到优化的问题,否则速度有可能很慢,经过亲身经验,一个经过优化过的SP要比一个性能

当前情况:大表的数据量已接近2亿条我的解决思路:为它创建n*100个分区表,将各个分区表放在不同的tablespace上这样做的优点:1.首先是对这个级别的数据表的性能会有所提升2.数据管理更科学3.生产运维过程故障排查便捷 实验环境VM Ware ESXiRedhat 6.3 64bitPostgreSQL 9.2/9.3内存:2G 实现方法(同样适用于Oracle) 1.创建测试表 /** 创建300个分区表,每张表写入5万数据 */ -- -------------------- step

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询

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

在log里面有日志级别: DEBUG Level: 指出细粒度信息事件对调试应用程序是非常有帮助的,就是输出debug的信息.INFO level: 表明消息在粗粒度级别上突出强调应用程序的运行过程,就是输出提示信息.WARN level: 表明会出现潜在错误的情形,就是显示警告信息.ERROR level: 指出虽然发生错误事件,但仍然不影响系统的继续运行.就是显示错误信息.FATAL level: 指出每个严重的错误事件将会导致应用程序的退出.ALL level: 是最低等级的,用于打开所有

http://ssdb.io/docs/zh_cn/index.html 用户案例 如果你在生产环境中使用 SSDB, 欢迎你给我发邮件(ssdb#udpwork.com), 我很愿意把你加入到下面的用户列表中. 邮件中请包含如下信息: 产品/公司/团队名称 LOGO(作为附件) 网站链接 公司/产品介绍 SSDB的使用简介, 作用描述 懒投资 懒投资 是由源码资本及中国福布斯富豪夏佐全先生联手投资的优质理财平台. 懒投资使用 SSDB 存储会话 Session, 网站定制, 缓存等数据, 并作

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

目录 背景 分析 select xxx_record语句 delete xxx_record语句 测试 实施 索引优化后 delete大表优化为小批量删除 总结 背景 XX实例(一主一从)xxx告警中每天凌晨在报SLA报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX实例的慢查询数量最多(执行时间超过1s的sql会被记录),XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用pt-query-digest工具分析最

sql语句的优化分析   开门见山,问题所在 sql语句性能达不到你的要求,执行效率让你忍无可忍,一般会时下面几种情况. 网速不给力,不稳定. 服务器内存不够,或者SQL 被分配的内存不够. sql语句设计不合理 没有相应的索引,索引不合理 没有有效的索引视图 表数据过大没有有效的分区设计 数据库设计太2,存在大量的数据冗余 索引列上缺少相应的统计信息,或者统计信息过期 .... 那么我们如何给找出来导致性能慢的的原因呢? 首先你要知道是否跟sql语句有关,确保不是机器开不开机,服务器硬件配置太

有些程序员在撰写数据库应用程序时,常专注于 OOP 及各种 framework 的使用,却忽略了基本的 SQL 语句及其「性能 (performance)优化」问题.版工曾听过台湾某半导体大厂的新进程序员,所组出来的一段 PL/SQL 跑了好几分钟还跑不完:想当然尔,即使他的 AJAX 及 ooxx 框架用得再漂亮,系统性能也会让使用者无法忍受.以下是版工整理出的一些数据库规划.SQL performance tuning 简单心得,让长年钻研 .NET.AJAX.一堆高深 ooxx frame

思路:刚开始用的十进制模拟手算加法,超时了.然后想到刘汝佳大哥书上面用的亿进制能够加速大数运算,果然180ms过掉了. 亿进制与十进制相同,只不过是把八位看做一位,例如6464654654165,看成亿进制就是64646,54654165,这样运算时可以同时计算八位,快了很多.当然,想更快可以使用更高的进制,但注意不要超出long long范围 AC代码 #include <cstdio> #include <cmath> #include <algorithm> #i

最近和同事处理一个小程序,数据量不是特别大,某表的的数据记录:7000W条记录左右,但是从改别执行一次查询时,却发现查询速度也不快,而且最明显的问题就是CPU100%. sql语句: select gridid,lng,lat from finger_lib_server where lng>min_lng and lng<max_lng and lat>min_lat and lat<max_lat; 发现问题,使用下边的语句查看数据库是否有锁存在: --查看被锁表: selec

避免在索引列上使用计算 where子句中,如果索引列是函数的一部分,优化器将不使用索引而使用全表扫描.例如: (低效)select ... from [dept] where [sal]*12>25000; (高效)select ... from [dept] where [sal]>25000/12; --------------不同类型的索引效能是不一样的,应尽可能先使用效能高的 数字类型的索引查找效率高于字符串类型,定长字符串char.nchar的索引效率高于变长字符串varchar.n