什么是olap 01.绝大多数请求都是读请求 02.数据以相当大的批次(>1000行)更新,而不是单行更新;或者它根本没有更新 03.数据已添加到数据库,但不会进行修改 04.对于读取,每次查询都从数据库中读取大量的行,但是同时又仅需要少量的列 05.表格"宽",意味着它们包含大量列 06.查询相对较少(通常每台服务器数百个查询或每秒更少) 07.对于简单查询,允许延迟大约50毫秒 08.列中的数据相对较小:一般来说,都是数字和短字符串(例如,每个URL 60个字节) 09.处理

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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 t 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: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

需求:在web页面操作,一次导出百万条数据并生成excel 分析: 1.异步生成Excel,非实时,完成后使用某种方式通知用户 2.生成多个excel文件,并打包成zip文件,因为一个excel容纳不了这么多数据,即使分别放在不同的sheet中也不行,文件太大,打开需要很长时间,用户体验不好 3.如果对数据格式没什么要求,可考虑导出csv文件,字符流,比excel快不少 4.后台可开多个线程,分别生成excel文件,然后再合并 5.可使用poi,但是poi是先将数据放在内存,然后再导出,所以建议

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 t 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: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 wh

1.首先复制一条sql 在复制前,需要确定该记录是否有主键 若无,则代码非常简单, "; 复制的表名↑                                   粘贴的表名↑                        ↑ 某个字段的值最好唯一 若有主键,一般是ID,则需要随机生成新的ID INSERT INTO tb_swing_card ( swing_card_number, swing_card_device_id, swing_card_serial, swing_card

MySQL CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '', `age` tinyint(3) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 测试数据 CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE

新手小白写的,我自己都不知道对不对,先写下来记着,以后掌握更多Python知识后,再来看下写的对不对. 题目:造一百万条大学生的基本信息(学校.专业.姓名.学号) 分析思路:利用Python的MySQL模块实现,首先导入MySQL模块,创建一个student表,再利用循环插入100万条学生记录.(我知道这里应该有优化,可是我还不知道怎么实现,哭------) 代码实现: import MySQLdb db=MySQLdb.connect('localhost','user','123','tes

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

本人在做项目实施时,我们使用的是mysql数据库,在不到一个月的时间已经有了2千万条数据,查询的时候非常慢,就写了一个数据迁移的小项目,将这两千万条数据存放到MongoDB中看效率怎么样,再读取数据时老是出现内存溢出,查了好多资料才找到原因,解决方法: 在jdbc的URL上加两个参数就OK,成功解决内存溢出的问题.例如: "jdbc:mysql://10.20.100.86:3306/jsdb?useCursorFetch=true&defaultFetchSize=100";

第一种方法:效率最高 SELECT TOP 页大小 * FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS RowNumber,* FROM table1 ) as A ) --注解:首先利用Row_number()为table1表的每一行添加一个行号,给行号这一列取名'RowNumber' 在over()方法中将'RowNumber'做了升序排列 --然后将'RowNumber'列 与table1表的所有列 形成一个表A --重点在where条件.

Java读取大文本文件保存到数据库 1.追求效率 将文件读取到内存,效率比较高,经过测试读取1G左右的文本文件,机器内存消耗达到接近3个G,对内存消耗太大,不建议使用 2.通过调用第三方类库实现 通过开源的Apache Commons IO流类库提供的LineIterator对每行数据读取,底层通过jdk中提供的BufferedReader实现,对内存的开销不是很大 3.具体实现步骤 创建java项目引入pom依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

1.前言 因为负责基础服务,经常需要处理一些数据,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级数据需要处理,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来处理,文件一分为8同时开启8个线程并发处理,但是依然处理很慢,处理时长起码在1天+所以无法忍受这样的处理速度就采用python来处理,结果速度有了质的提升,大约处理时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大数据思想来处理,相关的会在后续继续更新. 2.安装python 第一步首先下载python软件,在官网可

需要向数据库添加100W条测试数据,直接在普通表中添加速度太慢,可以使用内存表添加,然后将内存表数据复制到普通表 创建表 # 内存表 DROP TABLE IF EXISTS `test_memory`; CREATE TABLE `test_page_memory` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFA

在MYSQL里面,使用load data infile 命令就可以了. 步骤很简单 1.先将excel另存为csv格式的文本,csv是以逗号分隔各个字段数据的 2.在mysql中输入sql语句 load data local infile "F:/top20/top20W.csv" into table top20 fields terminated by ','   (dir_1,dir_2,dir_3,keyword,buy,click,ppc)  ; 然后执行SQL即可~ 注意,

查看所有存储过程: show procedure status; 查看详细存储过程 ptest: show create procedure ptest; 存储过程插入数据: create table milli(id int auto_increment primary key, name varchar(20), num int); truncate table milli; delimiter $$ drop procedure if exists ptest; create proced

利用mysql内存表插入速度快的特点,先存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中 一.创建内存表 CREATE TABLE `vote_record_memory` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, `pwd` ) NOT NULL, `create_time` datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET = utf8 二.创建普

(1)连接数据库 public static void BulkToDB(DataTable dt) { //数据库连接 SqlConnection sqlCon = new SqlConnection("data source=.;initial catalog=Blog;user id=sa;password=123456;multipleactiveresultsets=True;application name=EntityFramework"); SqlBulkCopy bu

直接alter table add index 添加索引,执行一个小时没反应,并且会导致锁表:故放弃该办法,最终解决办法如下: 一.打开mysql 命令行客户端 这里我们那可以看到导出的数据文件所存放的默认位置  C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Uploads\ 二. 创建新表 创建一张新表与要添加索引的表结构保持一致: CREATE TABLE 表名 LIKE 要复制的表名; (仅复制表结构) .添加索引: (1).添加PRIMARY KEY(主键索

经过几次度娘之后终于找到了解决方案,因为当时创建的indextest表是属于系统表空间,而系统表空间默认好像有大小限制,所以需要修改系统表空间的大小,至于修改表空间的语句可以随时度娘. 经过修改,创建普通索引终于ok,不得不说索引确实查询的快. select * from database_properties where property_name='DEFAULT_TEMP_TABLESPACE';select tablespace_name,file_name,bytes/1024/102

一.Druid概述 1.Druid简介 Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入.低延时.高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力.在大数据分析.实时计算.监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件. 与现在相对热门的Clickhouse引擎相比,Druid对高并发的支持相对较好和稳定,但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色,但是对高并发支持不够友好,需要做好很多服务监控和预警.大数据组件中OLAP引擎的选型有很多,在数据