一直没有好好关注这个功能,昨天看了一下,数据库插入有瓶颈,今天研究了一下: 主要有以下方案: 1.使用copy从文件导入: copy table_001(a, b, "f", d, c, "e") from 'd:/data1.txt' (delimiter ','); 速度极快: 不带索引: 查询成功: 共计 69971 行受到影响,耗时: 4351 毫秒(ms).        查询成功: 共计 69971 行受到影响,耗时: 4971 毫秒(ms).     

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

test=# insert into tbl_time1 select generate_series(1,100000000),clock_timestamp(),now(); INSERT 0 100000000 Time: 525833.218 ms 约:8.7分钟   COUNT,没有索引,1亿条数据. test=# select count(1) from tbl_time1;    count   -----------  100000000 (1 row) Time: 307065

序言 天王盖地虎, 老婆马上生孩子了,在家待产,老婆喜欢玩消消乐类似的休闲游戏,闲置状态,无聊的分析一下消消乐游戏的一些技术问题: 由于我主要是服务器研发,客户端属于半吊子,所以就分析一下消消乐排行榜问题: 第一章 消消乐排行榜大致分为好友排行榜和全国排行榜: 好友排行榜和全国排行榜的其实是重合的只是需要从全国排行榜中提取出来而已: 那么就需要记录所有玩家的通关记录已进行查询: 也许你说全国排行榜只显示前xxx名就好:但是你的好友记录必须要的吧?你的好友不可能全部进入全国排行榜吧: 而好友排行榜

<div ng-repeat="item in dataList" ng-click="func($index,$index-1)"></div> $scope.func = function(thisIndex,preIndex){ var thisIndexDataName = $scope.dataList[thisIndex].dataName;//当前这条数据对应dataName var preIndexDataName = $sc

问题:element ui table渲染上百条数据,页面渲染开始出现延时 解决方案:使用pl-table 注意:设置use-virtual并给定table高度

大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 图数据库文章总目录: 整理所有图相关文章,请移步(超链):图数据库系列-文章总目录 源码分析相关可查看github(码文不易,求个star~): https://github.com/YYDreamer/janusgraph 版本:JanusGraph-0.5.2 转载文章请保留以下声明: 作者:洋仔聊编程 微信公众号:匠心Java 原文地址:https://liyangyang.blog.csdn.net/ 前言 JanusGra

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

http://2017.qconbeijing.com/presentation/646?utm_source=weibo&utm_medium=infoq&utm_campaign=yj 专题演讲嘉宾 :易杰 腾讯社交与效果广告部检索系统组主管 在腾讯工作 10 年,一直从事效果广告的研发工作,对互联网广告及精准推广有较深理解,具备优秀的互联网海量运营经验. 现负责腾讯社交广告平台百亿级广告引擎系统,OLAP 系统 PivotEngine 等. SPA 自研 PivotEngine 可以

2018-08-18 16:58 无腿鸟 阅读(331) 评论(0) 编辑 收藏 问题:当一个表的数据量超过一亿条,要删除其中的5000w条,如何处理. 如果直接使用delete语句,会涉及到到大量的磁盘IO,并产生大量的数据库日志,效率很低,删除速度慢,可能导致事务中断,甚至有服务器硬盘空间撑爆的可能. 本文提供的思路是先将数据表需要保留的数据不带索引导出,然后导入一个新表中 ,对新表重建索引后将老表.新表进行重命名,这样就完成了删除操作,效率有了很大提升. 主要分为三步,1.数据导出2. 数

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

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 wh

上周我们这个10人的小团队开发的推荐拉新系统, 日拉新人数已接近4万人.过去几个月这个系统从无到有, 拉新从日增几千稳步增长到日增几万, 同事们几个月来,每天工作13个小时以上,洗澡时间都没有, 有时就住在公司, 回家怕吵到家人,只能睡客厅地板, 周日也不能保证休息. 大家的全力投入,不懈努力才能有这个结果. 非常感慨团队产生的的化学反应, 和惊人的生产效率. 产品稳定后,最近全面转入大数据分析, 和机器学习阶段, 开始做真正的增长黑客实践. spark, R, scala都是刚刚开始深入地学习

简要说明:因工作需要,需要一张Excel表格中的所有数据导入到数据库中.如下表,当然这只是一部分,一共一千多条. 前期处理: 首先要保证上图中的Excel表格中的数据不能为空,如果有为空的数据,可以稍微进行处理,比如将所有为空的数据替换成加一个空格.(我的这个解析器只能解析Microsoft Excel 97-2003 工作表 (.xls)这个格式的表格,如果不是这个形式的需要进行转化.) 然后就是找一个添加页面,添加一个上传附件的功能,即添加一个type类型为file的input标签.比如 <

分段更新 UPDATE question SET `status`=1 WHERE status!=1 LIMIT 3000;UPDATE answer SET `status`=1 WHERE status!=1 LIMIT 3000; 分段更新,分批生效 总体根据上图,和全量更新对比,单位时间InnoDB Row Operation udp数降低,原来3000*2 优化 借助id UPDATE answer SET `status`=1 WHERE id>40072000 LIMIT 800

1.数据库层面: 2.业务层面:接口去重.浏览器显示端去重:

在上一次朋友问我如何快速构造一亿条记录的表后,我理出了实行的办法,见:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52938114,但是因为录入一亿表需要2个小时,所以还是感觉速度慢了些,那有没有啥办法能加快这一步骤呢?   1.建一张通用的用户表 建用户表没有啥变化,还是和上次一样. USE test; CREATE TABLE `UC_USER` ( `ID` BIGINT (20), `USER_NAME` VARCHAR (400), `USE

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

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu