1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL, `logip` varchar(255) DEFAULT NULL, `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL, `ladduser` varchar

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

----------------siwuxie095                             JDBC 编程之数据查询             首先下载 MySQL 的 JDBC 驱动,下载链接: https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/                 mysql-connector-java-5.1.41.zip 解压后一览:                     工程名:JDBCTest 包名:com.siw

表结构优化 1.  使用独立表空间 独立表空间指的是innodb表的一种数据结构 独占表空间:  每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文件包括了单独一个表的数据内容以及索引内容,默认情况下它的存储位置也是在表的位置之中. 2.  分区表 分区表是一种粗粒度,简易的索引策略,适用于大数据的过滤场景.最适合的场景是,没有合适的索引时,对其中几个分区表进行全表扫描.或者只有一个分区表和索引是热点,而且这个分区和索引能够全部存

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行. Elasticsearch-jdbc,Github地址:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,从插件管方的兼容版本看,是不支持直接写入elasticsearch 5.6.1及更高版本中. Release date JDBC Importer version Elasticsearch vers

说明:平时很少接触到大数据分页,今天有兴趣在数据库插入1000万条数据进行测试,经过查询相关资料得到如下说明:笔者在工作中有一上百万条记录的表,在jsp页面中需对该表进行分页显示,便考虑用rownum来做,下面是具体方法(每页显示20条):语句:"select * from tabname where rownum<20 order by name" 但却发现oracle却不能按自己的意愿来执行,而是先随便取20条记录,然后再 order by,后经咨询oracle,说rownu

引用 在数据库运维过程中,优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务.例行 SQL 优化,不仅可以提高程序性能,还能减低线上故障的概率. 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于:业务层优化.SQL 逻辑优化.索引优化等.其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的.索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果. --- 来自美团技术团队 SQL 优化是一个复杂的问题,不同版本和种类的数据库.不同数据级的数据需要选择不同的优化策略. 说明:我这里简单总结一下 SQL 优化,很

本文是对Redis 单节点,针对不同的数据类型,做插入行测试. 数据总条数为:10058624 环境说明:             Redis 未做任何优化, 单节点    (服务器上, 内存64G).             数据量 : 10058624条  (大约一千零6万条数据,本地机器运行读取插入操作.)             数据大小 :  1093.56MB  (1.1G)  插入数据类型为 String 类型 Jedis插入 public void save(){ //连接本地R

菜菜,咱们网站现在有多少PV和UV了? Y总,咱们没有统计pv和uv的系统,预估大约有一千万uv吧 写一个统计uv和pv的系统吧 网上有现成的,直接接入一个不行吗? 别人的不太放心,毕竟自己写的,自己拥有主动权.给你两天时间,系统性能不要太差呀 好吧~~~ 定义 PV是page view的缩写,即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标.网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV UV是unique visitor的简写,是指通过互联网访问.浏览这个网页的

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数据在千万级别上进行全文检索有哪些技术?强大的大数据全文索引解决方案-ClouderaSearch1.lucene (solr, elasticsearch 都是基于它) 2.sphinx3.elasticsearch 简单易用.天生分布式. 4.HBasene(注意HBase后面加了ne就是 HBase+lucene). solr的请求基本都封装为了http,如果是http服务效率不好呢绕过它,直接透过lucene的API进行查询.但是solr云的方式部署进行了负载均衡,效率不会太差.应用查询

2012年秋季Facebook启动了Presto,Presto的目的是在几百PB级别数据量上面进行准实时分析.在摒弃了一些外部项目以后,Facebook准备开发他们自己的分布式查询引擎.Presto的语法基于ANSI SQL,大多数分布式查询引擎需要用户去学习一种新的语法,有的语法类似SQL,但是没有一种是和真正的SQL一样被人们所熟悉,并且有详尽的文档.Facebook希望这个决定能够使得培训新用户变得更容易更快速.依赖于 ANSI SQL也让Presto能够利用的现存的第三方工具. 在内部,

分页查询 分页查询是java web开发中经常使用到的技术.在数据库中数据量非常大的情况下,不适合将所有的数据全部显示到一个页面中,同时为了节约程序以及数据库的资源,就需要对数据进行分页查询操作. 通过JDBC实现分页的方法比较多,而且不同的数据库机制其分页的方式也不同,这里我们介绍典型的两个分页方法. 1.通过ResultSet的光标实现分页 该分页方法可以在各种数据库之间通用,但是带来的缺点是占用了大量的资源,不适合在数据库大的情况下使用. 2.通过数据库机制进行分页 很多数据库都会提供这种

* ResultSet 结果集:封装了使用JDBC 进行查询的结果 * 1. 调用Statement 对象的 executeQuery(sql) 方法可以得到结果集 * 2. ResultSet 返回的实际上就是一张数据表,有一个指针指向数据表的第一行的前面, * 可以调用next()方法检测下一行是否有效,若有效,返回true,且指针下移, * 相当于iterator 对象的 hasNext() 和 next()方法的结合体 * 3. 当指针定位到一行时,可以通过调用getXxx(index)

如果表很大--千万级别的数据,又不能做truncate 操作,只能 delete 表中某部分数据时可以用以下来执行,这种方式只对大表操作时比较有效率,数据量小时不考虑 --示例如下 declare cursor mycursor is SELECT ROWID FROM tpr_zjjx1 WHERE jxrq=to_date('2013-06-30','yyyy-mm-dd') order by rowid; type rowid_table_type is table of rowid in

use TTgoif exists (select * from sysobjects where name='Tonge')drop table Tongecreate table Tonge( ID int primary key identity(1,1), NAME varchar(100), PWD varchar(100), PHONE varchar(100), BORNDATE date default getDate())go --存储过程插入10万条数据耗时:38s//平均 

https://blog.csdn.net/happyljw/article/details/52809244   用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXS

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件. 这里普及一下,在POI中使用HSSF

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件.这里普及一下,在POI中使用HSSF对