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

本文转载自:http://blog.csdn.net/iangujun/article/details/8136764 之前从没有用SqlServer数据库处理过大数据量的表,都是用Oracle,然后一般为数据量较大的表添加索引或主键都是用plsql工具,今天正好需要为一张保存于SqlServer数据库的千万级数据表增加索引,于是遇到了下面一系列的问题. 我开始想当然的右键需要增加索引的表名----设计----管理索引和建----添加索引----点击保存,一切看来顺其自然的事情,结果等待了几十秒

建表: CREATE TABLE `sj_projects` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '项目名称', `platform_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '平台id', `unique_id` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '项目和数据的唯一i

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

万以下小表做性能优化没有多大意义,因此我需要创建大表: 创建大表有三种方法,一种是insert into table selec..connect by.的方式,它最快但是数据要么是连续值,要么是随机值或是系统值,并不好用,而且总量上受到限制:另一种方法是用程序,借助Oracle的批量插值语法插入数据,它好在数据可以用程序掌控,总量也没有限制,缺点是速度慢:还有一种方法是有一张大表,把它的数据倒腾进来,语法是 insert into newtable select * from oldtable

首先看官方文档上的解释: Managing External Tables Oracle Database allows you read-only access to data in external tables. External tables are definedas tables that do not reside in the database, and can be in any format forwhich an access driver is provided. By

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

摘要:最近由于福建开机广告生产环境的广告日志备份表主键(int类型)达到上限(21亿多),不能再写入数据,需要重新清空下该表并将主键重置,但由于表里有8亿多记录的数据量,使用重置命令及DDL命令执行地非常慢,所以采取删除物理表结构文件的方式来进行快速清空表表数据! 前言 1.本文介绍是在MySQL 5.5.29版本进行的操作,其他的版本的没有试过,有兴趣的可以自己尝试去试下! 2.本文介绍的是删除frm和idb文件,同时不破坏原表结构的清空数据的方式! 一.数据背景及系统介绍   为更好说明问题

个人对于选择存储引擎,建表,建索引,sql优化的一些总结,给读者提供一些参考意见 推荐访问我的个人网站,排版更好看: https://chenmingyu.top/mysql-optimize/ 存储引擎 mysql中查看支持的引擎的sql: show engines; 日常工作中使用较多的存储引擎对比:InnoDB,MyISAM InnoDB MyISAM 存储限制 64T 256T 支持事务 yes no 支持索引 yes yes 支持全文索引 no yes 支持数据缓存 yes no 支持

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 656+) 大杀器 反向工程是XCode的大杀器,区别于其它ORM的最强功能! 通俗理解:基于XCode开发的应用,无需数据

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

01 引言 随着用户的增长.业务的发展,大型企业用户的业务系统的数据量越来越大,超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍.其中,流水表作为最常见的一类超大表,是企业级用户经常碰到的性能瓶颈. 本文就以流水类的超大表,探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优.SequoiaDB 巨杉数据库,作为新一代 OLTP 的分布式数据库,被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中.对于海量数据的存储和高并发操作,分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势,合理利用Sequoi

题目链接http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2647 老板给员工发工资,每个人的基本工资都是888,然后还有奖金,然后员工之间有矛盾,有的员工希望比某员工的奖金多,老板满足了所以员工的这种心思,而且老板下午发的总工资最少,问最少是多少?比如 a b 表示a的工资比b要高(高一块钱),当出现a b   b c   c a这种环的时候输出-1 拓扑排序http://www.cnblogs.com/tonghao/p/4721072.html 小指向大

亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

为什么上传文件的表单里要加个属性enctype 上传文件的表单中<form>要加属性enctype="multipart/form-data",很多人只是死记硬背知道上传表单要这么写,知其然而不知其所以然.那到底为什么要添加这个属性呢?它是什么意思呢?它又有什么其他可选值呢? 其实form表单在你不写enctype属性时,也默认为其添加了enctype属性值,默认值是enctype="application/x-www-form-urlencoded".

在Sql Server Analysis Service中维度上有多张表(大于一张表)时,一定要注意将第二张表开始用到维度属性中的KeyColumns下的NullProcessing要设置为UnknownMember,并且一定要将外层表(在表关联中被其它表指向的表就叫外层表)中和内层表(在表关联中指向其它表的表就叫内层表)关联的字段作为维度属性,并且在维度属性关系中要设置这个和内层表关联的属性来指向外层表中其它的属性.这是为什么呢?我们来看下面这个例子. 现在我们有一个维度叫V Fact ADT