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

DataTorrent是一个实时的流式处理和分析平台,它每秒可以处理超过10亿个实时事件. 与Twitter平均每秒大约6000条微博相比,最近发布的DataTorrent 1.0似乎已经超出了需求,它每秒可以处理超过10亿个实时事件.他们在一个包含37个节点的集群上进行了测试,每个节点256GB内存.12核超线程CPU.在CPU达到饱和之前,DataTorrent声称已经实现了线性扩展,而CPU达到饱和时处理速度为每秒16亿个事件.Phu Hoang是DataTorrent的联合创始人和CEO

百度,自始至终只是一个低劣的模仿者,且一切向前看,完全违背了一个搜索引擎所应该遵循的基本原则.谁给的钱多就能搜着谁,这跟贩毒有什么区别? 腾讯也在模仿别人,但是,它是模仿然后超越.在中国互联网发展历史上,腾讯几乎没有缺席过任何一场互联网盛宴.它总是在一开始就亦步亦趋地跟随.然后细致地模仿,然后决绝地超越.比如当初的游戏. “从QQ游戏平台上线那天起,联众的失败就已经注定了.”多年以后,在北京知春路的一家咖啡馆,联众创始人鲍岳桥谈起当年腾讯对联众的围剿和逼迫,仍然耿耿于怀.在两个小时的采访中,他连

7月29日,由人民日报客户端推出的<快看呐!这是我的军装照>(以下简称<军装照>)H5页面,由它所引发的全民晒“军装照”现象级事件,据统计,截至8月18日,<军装照>H5浏览次数突破10.46亿次.独立访客累计1.63亿,一分钟访问人数峰值达117万. 作为互联网时代的新型传播产品,一款H5产品浏览次数超过500万,就已经是“爆款”,超过1亿的非常罕见.而现在超过10亿次的浏览量,极有可能创下“世界之最”. 一张头像实现帅美“从军梦” “我穿上军装也非常帅.”网友“天天

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在公司的发展中,保证服务器的可扩展性对于扩大企业的市场需要具有重要作用,因此,这对架构师提出了一定的要求.Octivi联合创始人兼软件架构师Antoni Orfin将向你介绍一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL就能支撑每周10亿请求.同时,你还能了解项目未来的横向扩展途径及常见的模式. 状态 服务器 3个应用程序节点 2个MySQL+1个备份 2个Redis 应用程序 应用程序每周处理10亿请求 峰值700请求/秒的单Symfony2实例(平均工作日约550请求

[编者按]在公司的发展中,保证服务器的可扩展性对于扩大企业的市场需要具有重要作用,因此,这对架构师提出了一定的要求.Octivi联合创始人兼软件架构师Antoni Orfin将向你介绍一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL就能支撑每周10亿请求.同时,你还能了解项目未来的横向扩展途径及常见的模式. 以下为译文: 在这篇文章中,我将展示一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL支撑每周10亿请求.除此之外,我还将展示项目未来的横向扩展途径

WeTest 导读 天天P图"军装照"活动交出了一份10亿浏览量的答卷,一时间刷屏朋友圈,看到这幕,是不是特别想复制一个如此成功的H5?不过本文不教你如何做一个爆款H5,而是介绍天天P图在"军装照"活动过程中,如何面对10亿流量时的后台承载. 一.10亿浏览量,"军装照"火了 这两天,相信 "军装照"活动已经刷爆了朋友圈,这个活动是由人民日报客户端策划出品并主导开发,腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品. 天天P图智能换

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把

本篇文章内容来自2016年TOP100summit QQ空间客户端研发总监王辉的案例分享.编辑:Cynthia 王辉:腾讯SNG社交平台部研发总监.腾讯QQ空间移动客户端技术负责人高级工程师.09年起负责QQ空间技术研发,经历从Web时代到移动客户端技术的转变,在Web.移动终端上都有不错的技术积累. 导读:移动互联网飞速发展,2016年,社交网络对视频技术的应用得到爆发式的增长,短视频.视频直播.视频滤镜.视频人脸动效.音乐.K歌.变声.连麦等功能陆续在产品中上线,如何在快速上线功能的同时,保

原始需求: 1.一篇文章内容分N个版块,每篇文章的版块数量不同. 2.有个文章搜索功能,需要同时搜索标题和内容. 实现思路: 1.由于每篇文章的内容版块数量不同,因此将每个文章的标题和内容分开存入2张表中. 模型: #标题和属性模型 class ArticleInfoModel(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) summary = models.TextField(null=True) author = models.

导读 该公司最初的目标是在发布后的三年内在 10 亿台设备上运行 Windows 10. 据微软高管梅赫迪 (Yusuf Mehdi) 周四在 Twitter 上透露,目前已经有 8 亿多台设备安装了 Windows 10.这一数字高于去年 9 月份公布的 7 亿部,表明最新版本的 Windows 可能是部署最广泛的 Windows 版本,领先于 Windows 7 和其他版本. 尽管在首席执行官萨蒂亚•纳德拉 (Satya Nadella) 的领导下,当下全球市值最高的上市公司微软已转向更加专

在使用 LaTeX写论文或者画海报的时候,希望两张较小的表格可以并排,(一般情况的LaTeX插入两张图片是上下布局的) 查找了一下,相关的例子如下: \begin{minipage}{\textwidth} \begin{minipage}[t]{0.45\textwidth} \centering \makeatletter\def\@captype{table}\makeatother\caption{表格标题1} \begin{tabular}{cccc} 表格内容 \end{tabula

问题:有10 亿个 url,每个 url 大小小于 56B,要求去重,内存只给你4G 思路: 1.首先将给定的url调用hash方法计算出对应的hash的value,在10亿的url中相同url必然有着相同的value. 2.将文件的hash table 放到第value%n台机器上. 3.value/n是机器上hash table的值. 将文件分布在多个机器上,这样要处理网路延时.假设有n台机器. >>首先hash文件得到hash value v >>将文件的hash table

一.准备工作 软件环境:PhotoshopCS6 目标:将两张不完整的图片合并成一张完整的图片. 二.操作步骤 1,新建一张画布,参数:15*12厘米,像素300. 2,对第一张不完整的图片选择魔棒工具,容差值为10,然后在上方菜单栏中点击 选择->反向.如图,我们已经选中了该图片. 3,在菜单栏中点击 编辑->自由变换,角度选 -3度,然后提交.如图,我们已经将图片摆正了. 4,在菜单栏中点击 编辑->拷贝,并将已摆正的图片粘贴到新建的画布中. 5,对另一张图片重复2~4步骤,最后的效

从两张Excel表所想到的 前几日,客服妹子发过来几张表,让我给她做下匹配,然后做了,想了,便有了这篇博文,不由感慨,看似简简单单的两张Excel表其实藏着好多东西,记叙如下,与君共勉. 最初的需求:两张表,一张学生信息表,一张学生成绩表,通过准考证号将之关联起来使之完整. 完成需求的四种方法: 第一种方法,通过Navicat for MySQL将两张表导入到mysql中,然后用left join关联,再做导出,方法可行,最后放弃. 第二种方法 ,使用Excel的vlookup函数,由于本人对E

工作中遇到了一个问题,邮件系统群发失败,后来经过排查查找到了原因 原来是因为mysql中的两张表的关联字段竟然不一致, 表A mysql> desc rm_user_router;+------------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+-------------+------+-----+---------+---

看图说话. 需求:插入两张表,上面的表单是第一张表的内容,下面的两个表格是第二张详情表的内容,跟第一张表的id关联 第二张表有一个列是需要用户手动填写添加的. 国际惯例,上代码 <div id="cc" class="easyui-layout" style="width: 100%; height: 380px;"> <div data-options="region:'north',title:'产品详情(双击添加

Google 以图搜图的原理,其中的获取图片 hash 值的方法就是 AHash. 每张图片都可以通过某种算法得到一个 hash 值,称为图片指纹,两张指纹相近的图片可以认为是相似图片. 以图搜图的原理就是获取你上传的图片的指纹,和图库的图片指纹对比,查找出最相似的若干张图片展示. 除了以图搜图,图片哈希还可以做什么呢?例如图片检索,重复图片剔除,图片相似度比较等等. 这种哈希算法大概有 4 种: 1,差值哈希:DHash(Difference Hash)2,均值哈希:AHash(Average

有一个需求需要同步两张表的相同字段,比如表A和表B,这两张表是不同的用户下的表,表结构是一样的. 一开始我简单写了一个sql语句,如下: update ord_log1 A set (A.pid, A.beg_ticket_no, A.end_ticket_no) = (select B.pid, B.beg_ticket_no, B.end_ticket_no from newhl.ord_log B where A.mer_id = B.mer_id and A.ord_id = B.ord

导读 北斗卫星导航系统日渐成熟,相关服务也在逐步丰富.深入.为了推动北斗定位功能在手机中的普及,中国信息通信研究院2017年就发布了网络辅助北斗/GPS位置服务平台,支持95%以上商用芯片及终端的北斗/GPS/GLONASS定位方式. 与传统定位方式相比,该平台可将终端首次定位时间缩短85%以上,快速定位的同时,还能大大降低功耗. 据了解,经过三年多的发展,网络辅助北斗/GPS位置服务平台的日均定位业务量已经突破10亿次,日活跃用户数也超过了8000万. 此外,中国信通院还已经和主流四大手机芯片