今天我偶然刷到了一篇文章,"华为二面:一个文件里面有5亿个数据,一行一个,没有重复的,进行排序".不知道又是哪个无良媒体瞎起的标题,夺人眼球. 不过说归说,这题听着就很高大上,5亿个数据排序,想想就很爽.常用的内排序算法有很多,比如我们熟悉的冒泡排序.插入排序.快速排序等等.所谓内排序,意思就是在内存里进行排序,不需要占用外存. 对于内部排序算法,在数据量比较小的情况下,还是可以玩玩的,但像上面说的,5亿个数据,先不说时间要多少,来算算需要多少空间存储这些数据 5 * 10 ^ 8 *

序言 天王盖地虎, 老婆马上生孩子了,在家待产,老婆喜欢玩消消乐类似的休闲游戏,闲置状态,无聊的分析一下消消乐游戏的一些技术问题: 由于我主要是服务器研发,客户端属于半吊子,所以就分析一下消消乐排行榜问题: 第一章 消消乐排行榜大致分为好友排行榜和全国排行榜: 好友排行榜和全国排行榜的其实是重合的只是需要从全国排行榜中提取出来而已: 那么就需要记录所有玩家的通关记录已进行查询: 也许你说全国排行榜只显示前xxx名就好:但是你的好友记录必须要的吧?你的好友不可能全部进入全国排行榜吧: 而好友排行榜

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

前文介绍了DedeCMS栏目列表页实现完美分页的方法,避免了大部分重复栏目标题对搜索引擎的影响,对SEO更有利.今天,分享一下DedeCMS数据负载性能优化的方法. 接触织梦也有三年多时间了,对它可谓是又爱又恨.它的模板简单易用,标签调用更是灵活,二次开发也非常方便.可是,站点数据庞大起来的时候(30多 万条),后台就会变得异常缓慢,生成HTML也很吃力,毫不夸张的说,头发都等白了.这不禁让我对DedeCMS数据负载性能产生了置疑? 查阅了相关资料,结合自身站点实际,还是总结出了一套不错的Ded

业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出

假设一个大小为100亿个数据的数组,该数组是从小到大排好序的,现在该数组分成若干段,每个段的数据长度小于20「也就是说:题目并没有说每段数据的size 相同,只是说每个段的 size < 20 而已」,然后将每段的数据进行乱序(即:段内数据乱序),形成一个新数组.请写一个算法,将所有数据从小到大进行排序,并说明时间复杂度. 涉及大数据处理:需要将数据hash若干小文件中,然后对各文件的数据进行排序,最后再进行堆排序或归并. #include <iostream> #include <

一.前言 上篇介绍了搜索结果高亮的实现方法,本篇主要介绍搜索结果相关性排序优化. 二.相关概念 2.1 排序 默认情况下,返回结果是按照「相关性」进行排序的--最相关的文档排在最前. 2.1.1 相关性排序(默认) 在 ES 中相关性评分 由一个浮点数表示,并在搜索结果中通过「 _score 」参数返回,默认是按照 _score 降序排列. 2.1.2 按照字段值排序 使用「 sort 」参数实现,可指定一个或多个字段.然而使用 sort 排序过于绝对,它会直接忽略文档本身的相关度,因此仅适合在

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结

NEO4J亿级数据全文索引构建优化 一.数据量规模(亿级) 二.构建索引的方式 三.构建索引发生的异常 四.全文索引代码优化 1.Java.lang.OutOfMemoryError 2.访问数据库时 3.优化方案 4.优化代码 5.执行效率测试 如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口,那么做好图谱搜索引擎的优化是非常关键的. 一.数据量规模(亿级) count(relationships):500584016 count(nodes):765485810 二.构建索引的方式 使用脚

两个大文本,每行一条int数据 3亿(int)数据-2亿(int)数据 求差集 原始(粗暴)办法 1redis set 或类似方案 本地内存 cpu都撑不住 2持久化两张表 sql join mysql join是两层暴力for的性能太差,还是单线程的sqlserver 三种join方式,1两层for,2有序列优化join,3 hash join,该场景可用有序列进行join(int型数 hash join没啥意义),性能远胜两层暴力for,另外sqlserver多线程计算优化orcal 和sq

前提 这篇文章不是标题党,下文会通过一个仿真例子分析如何优化百万级别数据Excel导出. 笔者负责维护的一个数据查询和数据导出服务是一个相对远古的单点应用,在上一次云迁移之后扩展为双节点部署,但是发现了服务经常因为大数据量的数据导出频繁Full GC,导致应用假死无法响应外部的请求.因为某些原因,该服务只能够分配2GB的最大堆内存,下面的优化都是以这个堆内存极限为前提.通过查看服务配置.日志和APM定位到两个问题: 启动脚本中添加了CMS参数,采用了CMS收集器,该收集算法对内存的敏感度比较高,

要向内表读入3百50万条数据,如果一次读入就会产生运行错误,错误提示为,没有内存对于扩展 内表. 我考虑使用SELECT...INTO TABLE...PACKAGE SIZE 和ENDSELECT来解决这个问题,每次比 如只让10000条数据读入.第二次再让10000条数据读入等等. 现在我有个问题,对于3百50万 条 数据最后输出是应该有顺序的. 但是每次SELECT和ENDSELECT之中只能对10000条数据进行排序, 第二次循环又有10000条新的,并且代替了老的10000,这样导致了

test=# insert into tbl_time1 select generate_series(1,100000000),clock_timestamp(),now(); INSERT 0 100000000 Time: 525833.218 ms 约:8.7分钟   COUNT,没有索引,1亿条数据. test=# select count(1) from tbl_time1;    count   -----------  100000000 (1 row) Time: 307065

1.如何追踪app崩溃率,如何解决线上闪退 当 iOS设备上的App应用闪退时,操作系统会生成一个crash日志,保存在设备上.crash日志上有很多有用的信息,比如每个正在执行线程的完整堆栈 跟踪信息和内存映像,这样就能够通过解析这些信息进而定位crash发生时的代码逻辑,从而找到App闪退的原因.通常来说,crash产生来源于两种问 题:违反iOS系统规则导致的crash和App代码逻辑BUG导致的crash,下面分别对他们进行分析. 违反iOS系统规则产生crash的三种类型: (1) 内

Atitit.并发测试解决方案(2) -----获取随机数据库记录 随机抽取数据 随机排序 1. 应用场景 1 2. 随机抽取数据原理 1 3. 常用的实现方法:::数据库随机函数 1 4. Mssql 的实现 NEWID() 跟rand()  1 5. newid()与rand()的区别 2 6. NEWID() 2 7. 参考 2 1. 应用场景 并发测试 2. 随机抽取数据原理 原理是 循环所有的ID/记录,附加随机函数字段,然后排序as 这个字段.. 3. 常用的实现方法:::数据库随机

sql 中实现打乱数据的排序    order by NEWID()就实现了数据的打乱 

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

sql SELECT a.*,b.name as address_name,b.tel as address_tel,b.province as address_province,b.city as address_city,b.area as address_area,b.detail as address_detail,c.nickname,c.province,c.city,c.sex,count(d.id) as order_count FROM sh_member a LEFT JOI