1.添加配置 apoc.export.file.enabled=true apoc.import.file.enabled=true dbms.directories.import=import dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true 2.导出操作 CALL apoc.export.csv.all('C:\\Users\\11416\\.Neo4jDesktop\\neo4jDatabases\\database-bcbe66f8-2

小伙伴们还在一个一个苦苦寻找各类APP源码吗?此贴集中打包最常用APP的源码,你想得到的APP,这里都有! 想做商城?这里有天猫! 想做同城服务?这里有大众点评! 想做外卖?这里有饿了么! 想做视频?这里有搜狐视频! 想做啥,我都给你! 十一个千万级别APP源码随意处置,不为功与名,只为助你走上人生巅峰! 仿饿了么源码 http://community.apicloud.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=638 仿搜狐视频源码分享 http://commu

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

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 

首现创建一张表,然后插入1000+万条数据,接下来进行测试. 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

Java订单号生成,唯一订单号 相信大家都可以搜索到很多的订单的生成方式,不懂的直接百度.. 1.订单号需要具备以下几个特点. 1.1 全站唯一性. 1.2 最好可读性. 1.3 随机性,不能重复,同时效率高. 直接贴代码: 简单解释: 1.根据当前的时间戳以及apache commons自己带的随机数方法生成,效率极高,而且日均千万级别不重复. 2. 而且长度固定,数据库可以设置固定的长度.22位 测试结果非常的强悍.

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

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

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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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

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

由于上周末小写把数据数据重复写入数据库,没办法,得去重! 最新使用的语句: use data set nocount ondelete DoRecordProperty from( select TID,SN,COUNT(0) as num,Max(id) as maxid from DoRecordProperty with (nolock) group by TID,SN having count(0)>1 ) p where p.TID=DoRecordProperty.TID and p

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

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

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

笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,MySQL表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化.连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128G, 32核,4T硬盘),而这是不能接受的.当然如果要整个表删除,毋庸置疑,用 TRUNCATE TABLE就好. 最初的方案(因为未预料到删除会如此慢),代码如下(最简单和朴素的方法): delete from table_name where cnt_date <= target_date 后经过研究

https://blog.csdn.net/wuda0112/article/details/88387735 github项目地址:https://github.com/wuda0112/mysql-tester/releases/ 运行命令: java -jar mysql-tester-1.0.1.jar --mysql-username=root --mysql-password=root --thread 5 --user-count 100000 --max-item-per-use

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

背景 在<我们的应用系统是如何支撑千万级别用户的>随笔中已经从“宏观”角度去介绍了整个应用系统的布局.组件化是整个系统由头到尾都始终坚持的一个设计原则,其中“SOA组件化容器”也是我们应用系统比较特别的一点.好东西肯定要分享,当然,这个好还只停留在自恋当中. 主题 上图为整个SOA容器(即WEB容器)的透析图.其中各个(黄色)组件的执行流程就是整条业务线程的执行流程.例如在我们应用系统中主要包括会话组件.安全拦截组件.业务验证组件.业务解析组件.业务服务组件.业务响应组件.日志组件等.也就是这