本里需要基础知识:[NIFI] Apache NiFI 安装及简单的使用 数据同步 界面如下: 具体流程: 1.使用ExecuteSQL连接mysql数据库,通过写sql查询所需要的数据 2.nifi默认查出来的数据为Avro格式,所以需要ConvertAvroToJSON把Avro格式转化为json格式的数据 3.使用ConvertJSONToSQL把json数据转化为sql语句 4.使用PutSQL把数据存入数据库. 5.同步的数据重复插入数据库,需要对数据进行更新操作,SplitJson对

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

vue 在有大数据量的 table 中使用弹窗 input 输入数据时卡顿解决方案 原因:vue在进行输入时,进行了多次的render刷新渲染操作,导致了input框输入时发生的卡顿现象 解决方法:在表单上添加属性-selfUpdate为true(用于使form-item项的更新不会波及到其他item项) vue update 递归 bug 抽离单独的 input 组件, 实现 update 最小 refs https://www.cnblogs.com/linjiangxian/p/13097

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

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

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

在Qt中如果是普通项目,GUI处理展现的数据量不大,一般用QTableWidget,QTreeWidget这样的控件就满足了,但是如果数据量行数达到了几万行,那么Widget的展示性能就偏差了. Qt中提供了一种Model/View的编程方式来处理数据,也就是展示层和数据层分离,这样就解耦了.一旦Model的状态改变,它会自动渲染到View控件.这样的机制使得GUI可以展现大量的数据也不会卡顿. 为了处理数据的灵活性,我们用QStandardItemModel来做QTableView的Model

背景:当数据库里面的数据达到几百万条上千万条的时候,如果要分页的时候(不过一般分页不会有这么多),如果业务要求这么做那我们需要如何解决呢?我用的本地一个自己生产的一张表有五百多万的表,来进行测试,表名为big_data;首先我们看如下几条sql语句:在这之前我们开启profiling来监测sql语句执行的情况.set profiling=1;1.查询从第10w条数据开始分页10条2.查询从第20w条数据分页10条3.查询从第30w条数据分页10条 3.查询从第300w条数据分页10条 3.查询从

问题描述:业务突然变得巨卡 分析思路: (1)分析用户请求进程:查看是否有长期运行霸占锁的情况,或者进程数量巨多.很明显我这里就是巨多,正常情况一般0~40来个的样子,在业务使用高峰期居然达到了140多个.且等待类型大多为WRITELOG与PAGEIOLATCH_SH(参考:https://www.cnblogs.com/gered/p/9359266.html),意思是写日志等待和系统同步资源被占用需要等待共享锁释放(这里个人很明显感觉是因为查询时间太久,共享锁不释放)导致写入.查询等操作被阻

周三去某在线旅游公司面试.被问到了一个关于数据量大的优化问题.问题是:一个主外键关联表,主表有一百万数据,外键关联表有一千万的数据,要求做一个连接. 本人接触过单表数据量最大的就是将近两亿行历史数据(某运营商一业务一年数据)做查询,所有查询相关列必须做索引,而且还要保证不会出现全表扫描情况.也从来没有试过把这么多数据全部拿出来放内存中.只好回答说“再怎么做优化估计都不行,这数据量太大了,性能肯定吃不销.我只能告诉尽可能的添加过滤条件,不要一次用这么多的数据来做连接,能分批做就分批做吧”. 面试人

最近接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况.而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求. 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclos

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径. ​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口. 抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能. 参数说明 { "className": "ValideData", //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注

本文分享自华为云社区<解决el-select数据量过大的卡顿的两种思路与一种实施方案>,作者: KevinQ. 经典问题:在测试环境好好的,怎么到正式环境就不行了? --本文:数据量变了. 问题来源 最近在开发公司的后台管理系统,很简单的一个部分,给部门设置领导,前端选用Element-UI的 el-select组件,后端返回的可选人员列表为当前操作人有权控制的每一个人. 在测试环境运行好好的,怎么到了正式环境就不行了呢? 问题分析 出问题的原始代码很简单: <el-select v-m

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结