1. 场景描述 因前端界面需存储元素较多,切割后再组装存储的话比较麻烦,就采用大对象直接存储到mysql字段中,根据mysql的介绍可以存放65535个字节,算了算差不多,后来存的时候发现: 一是基本都中文,mysql用的utf-8存储,每个字符要占用3个字节,剩下就能存2万出头的样子(21845): 二是测试发现这个最大存储2万多字符,不仅仅是一个字段的长度,而是整条记录的所有字段加起来的长度,不够存. 2. 解决方案 2.1 方案说明 采用longtext类型进行存储.longtext也是变

近几天做了一个项目,需要解析大量的json数据,有一万多条,以前我用的都是Gson包去自动解析,但是速度真是不敢恭维,于是我又去查了其它的方法,发现fastjson的解析,发现速度直的是很快,在此我不得不佩服,这个包的作者,直是很厉害,能写出这样一个工具,我在网上看了,这个工具还有很多问题,但也可以理解,"人无完人嘛",何况是工具呢?,所以自己研究了一下这个工具,在此分享给大家 ,希望有所帮助.对于这个包的功能不差于google提供的Gson包,它也支持很多,比如 时间格式 ,泛型,注

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

http://blog.csdn.net/kingsix7/article/details/38928685 1.CI 控制器添加方法 $this->show_fields_array=array(            "truename"=>"列1",            "item_goods"=>"列2",            "item_store"=>"列3

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

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtraback

在一个asp.net项目中要用到能绘制大数据量信息的图表,并且是可交互的(放大.缩小.导出.打印.实时数据),能够绘制多种图形. 为此进行了多方调查预研工作,预研过微软的MsChart图表组件.基于jquery的FlortChart图表.Silverlight的Visifire图表组件.基于js和flash的FusionCharts图表.Ext4.0框架中的图表.纯js的Highstock和纯js的Highcharts. 下面给出各个图表的预研结果,以供参考. MsChart MsChart是一

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

原文:http://blog.51yip.com/mysql/1650.html 作者:海底苍鹰 大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtra

数据库设计方面: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.             如: select id from t where num is null              可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from xuehi.com where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

来源于:https://blog.csdn.net/A350204530/article/details/79040277 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储