1.  启动并下载一个clickhouse-server, By default, starting above server instance will be run as default user without password. docker run -d --name ch-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 yandex/clickhouse-server或者加一个Mo

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=209406532&idx=1&sn=2e9b0cc02bdd4a02f7fd81fb2a7d78e3&scene=1&key=0acd51d81cb052bce4ec2a825666e97fe7d6e1072fb7d813361771645e9403309eb1af025691162c663b60ea990c3781&ascene=0&

015-08-09 杨尚刚 高可用架构 此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Mo

[背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差. 在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等. Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

[转载] SQLite单表4亿订单,大数据测试 http://www.cnblogs.com/nnhy/p/BigData.html

不考虑硬件诸如内存,存储等硬件的限制. 一张表理论能存储多少条记录呢? 假设: 一个tablespace中包含1022个datafiles, 单个datafiles的最大是32G 假设每个block是16k,每个block中有160条记录, 每个表可以有(1024*1024)-1个分区表 那么一张表理论最大存储记录数约为: 1.一个表空间tablespace的最大值:datafile个数 × 单个datafile的大小 1022 × 32G  =32704 G 2.换算成k (32704 G *

单表操作 添加记录 方式1 # 先实例化models中的对象,按照定义的语句规则传入参数,然后使用对象调用save()保存到数据库 book_obj = Book(id=1,title='python',price=99.9,pub_date='2018-12-9',publish='人民币出版社') book_obj.save() 方式2 create是有返回值的,返回值是当前生成的记录,使用.可以进行调用 # 不需要使用save()进行保存,自动保存 book_obj = Book.obje

读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createManyTable; create PROCEDURE createManyTable() BEGIN DECLARE i int; ); ; DO SET fileName=CONCAT('f_log_',i,'.txt'); SET @STMT :=CONCAT("selec

当把记录写成功之后,也许我们还会如下操作.比如,记录在书写的过程中字段是错误的.或者,我们想改下字段值.那么,我们需要update关键字. update分为单表更新和多表更新. 一.UPDATE语句 UPDATE语句其实有两种方式,分别是单表更新和多表更新,多表更新等到后面我们学完连接以后再去学习,所以今天我们先来学习单表更新,我们先来看一下语法结构: 更新记录(单表更新) UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_reference SET col_name1=

一.Django项目的创建与介绍 ''' 安装Django #在cmd中输入pip3 #出现这个错误Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' #可以直接用 python3 -m pip 代替 pip3 #这个问题是pip3 版本过低直接在cmd中执行 python3 -m pip install --upgrade pip 更新pip3 # 在指定解释器环境下安装django 1.11.9 # 在真实python3环境

数据操作 插入数据(记录): 用insert: 补充:插入查询结果: insert into 表名(字段1,字段2,...字段n) select (字段1,字段2,...字段n) where ...; 更新数据update 语法: update 表名 set 字段1=值1,字段2=值2 where condition; 删除数据delete:delete from 表名 where condition; 查询数据select: 单表查询: 语法: select distinct 字段1,字段2.

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

一.单表查询API汇总 <1> all(): 查询所有结果 <2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 <3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象,返回结果有且只有一个,如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误. <4> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 <5> values(*field): 返回一个ValueQuerySet——一个

---------------------------------------------------------------目标既定,在学习和实践过程中无论遇到什么困难.曲折都不灰心丧气,不轻易改变自己决定的目标,而努力不懈地去学习和奋斗,如此才会有所成就,而达到自己的目的. ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因

一.单表查询 1.完整的语法顺序(可以不写完整,其次顺序要对) (不分组,且当前表使用聚合函数: 当前表为一组,显示统计结果 ) select distinct [*,查询字段1,查询字段2,表达式, 聚合函数..] from 表名 ##############distinct 去重, 与查询字段一个级别 where 分组之前的过滤条件 group by 分组依据 ##############可以分多次 例如 group by age,sex 每个年龄阶段的男女 having 分组之后的过滤条件