大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

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

Oracle单表的复杂查询 select avg(sal),max(sal),deptnofrom empgroupby deptno; orderby deptno; 查询工资高于500或者是岗位为MANAGER的雇员,同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J? or job='manager')and enamelike'J%'; 按照部门号升序而雇员的工资降序排列 select *from emporderby deptnoasc , saldesc ; assum,enamefrom em

Oracle单表去重 去重有两层含义,一:是记录完全一样.二:是符合一定条件的认为是重复. 根据表的数量,去重可划分为:单表去重和多表关联去重.   对于去重,一般最容易想到的是用distinct,而distinct只能对记录完全重复的记录保留一条. distinct使用的是二重循环的方式来去重的,如果数据量非常大的时候,会导致性能急剧下降. 我们前一篇文章已经给出了详解,你可以去查看 Oracle单表去重复(一)    下面是一个单表去重的测试,认为name字段相同的即为重复记录,要查询出一个

原文:SQL Server大量数据秒级插入/新增/删除 1.快速保存,该方法有四个参数,第一个参数为数据库连接,第二个参数为需要保存的DataTable,该参数的TableName属性需要设置为数据库中目标数据表的表名,第三个参数为输出参数,如果保存过程中发生错误则错误信息会输出在这个参数里面,第四个参数为可选参数,是否保持连接为打开状态. /// <summary> /// 快速保存数据,自动识别insert和update /// </summary> /// <param

echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!!! 当我们使用普通方法插入大量数据到Redis的时候,我们发现,我们的插入数据并没有Redis宣传的那么快,号称有10w吞吐量的Redis为什么会在我们插入大量的数据的时候很慢呢?这就是本文要做说明的地方 10w吞吐量,大量插入没有得到体现? Redis号称有10w的吞吐量,但是我们使用普通方法插入的时候,我

Oracle单表的简单查询 查看表结构 desc emp; 查询所有列 Select * from emp; 查找所以部门编号(查指定的列) select deptnofrom emp; 查找编号不同的部门编号(去重) selectdistinct deptnofrom emp; 查找ename为SMITH的员工职位,工资,部门编号 select job,sal,deptnofrom emp t  where t.ename='SMITH'; 查找员工的年薪 NVL( string1, repl

Oracle数据库表空间与数据文件的关系描述正确的是( ) A.一个表空间只能对应一个数据文件 B.一个表空间可以对应多个数据文件 C.一个数据文件可以对应多个表空间 D.表空间与数据文件没任何对应关系 解答:B 表空间和数据文件发生关系,数据文件是物理的,一个表空间可以包含多个数据文件, 而一个数据文件只能隶属一个表空间

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

去重有两层含义,一:是记录完全一样:二:是符合一定条件的认为是重复. 根据表的数量,去重可划分为:单表去重和多表关联去重.   对于去重,一般最容易想到的是用distinct,而distinct只能对记录完全重复的记录保留一条. distinct使用的是二重循环的方式来去重的,如果数据量非常大的时候,会导致性能急剧下降. 例如:select distinct 字段名 from 原表; 此应用案例,主要有删除表中的完全重复的记录: insert into 临时表 select distinct 字

1:重要参考 wiki 2: oracle doc 表空间参考 3:来自dba-oracle的参考 26,27,28,29 一:oracle 表空间概念 表空间是联系数据库的物理磁盘(数据文件)和逻辑组件的桥梁,表空间是用来存储oralce数据库对象例如:tables.indexes和 rollback segments.可以想象oracle物理磁盘和逻辑磁盘之间的关系,表空间的概念和这个一样. PS: 数据文件 就相当于一个省的的范围(这个是实实在在存在的),而 表空间相当于在省上建立的管理机

1.查询表中所有数据 select * from 表名; 例:select * from stu; 2.查询的同时修改表中数据 select * from 表名  for update; 例:select * from stu for update; 3.往表中添加数据 insert into 表名(列1,列2...) values(值1,值2...); 例:insert into stu(id,name,age) values(1,'zhangsan',23); 注意:字符串类型要用单引号括起

介绍 表空间是数据库的逻辑组成部分 从物理上将:数据库数据存放在数据文件中 从逻辑上将:数据库则是存放在表空间中 表空间由一个或是多个数据文件组成 数据库的逻辑结构 介绍: Oracle中逻辑结构包括表空间.段.区.块 说明: 数据库由表空间构成 而表空间又是由段构成 而段又是由区构成 而区又是由Oracle块构成 这样的一种结果,可以提高数据库的效率 表空间 介绍: 表空间用于从逻辑上组织数据库的数据 数据库逻辑上是由一个或是多个表空间组成的 表空间的作用: 1.控制数据库占用的磁盘空间 2.

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

      每一个Oracle数据库都是由三种类型的文件组成:数据文件(Data File).日志文件(Log File)和控制文件(Control File).数据库的文件为数据库信息提供真正的物理存储.      每个数据库有一个或多个物理的数据文件.逻辑数据库结构(如表.索引等)的数据物理地存储在数据库的数据文件中,数据文件通常为*.dbf格式. 数据文件有下列特征: 1.一个数据文件仅与一个数据库联系: 2.一旦建立,数据文件只增不减: 3.一个表空间(数据库存储的逻辑单位)由一个或多个

背景 前段时间工作室接到一个与地图相关的项目,我作为项目组成员主要负责地图方面的设计和开发.由于地图部分主要涉及的是前端页面的显示,作为一名Java后端的小白,第一次写了这么多HTML和JavaScript. 项目大概是需要将一张CAD的图(导出大概三十万条数据)叠加在地图上,在接Canvas之前考虑了很多种方案,最后都否定了.首先我们想利用百度地图原生的JavaScript API实现线和点的加载,但是经过测试,当数据达到2000左右,加载时间就已经达到了数十秒,后来直接测试了一万条数据,浏览