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

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

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

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

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

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

mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的方法分析总结: 话说有一文章表article,存储文章的添加文章的时间是add_time字段,该字段为int(5)类型的,现需要查询今天添加的文章总数并且按照时间从大到小排序,则查询语句如下: select * from `article` where date_format(from_UNIXTIME(`add_time`),'%Y-%m-%d') = date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 或者: selec

文章同步发表在博主网站朗度云,传输门:http://www.wolfbe.com/detail/201608/291.html   在开发或者统计时,我们可能需要统计某个表的数据.比如:查看今天新增的文章.计算本月新增的用户数等.这种类似的需求会有很多,也会很常见,可以使用sql的技巧来完成这些工作.我把用到的一些sql语句做了总结,希望能够给大家提供一些帮助,同时也欢迎大家评论或者留言补充.   #===============================================

今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) 近30天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE()

近期项目中用到了查询当月数据记录的功能,最初的想法是在逻辑业务里构造好时间段进行查询,当写sql语句时感觉挺麻烦.所以就到网上搜索了一下,看看是不是能有简单的方法.果然.网络资源非常强大.以下结合我的项目表来把mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的sql语句记录一下. 有一张ad_proTrack_t 表.追踪产品时间字段为crt_time 查询今天的信息记录: select * from ad_proTrack_t where to_days(crt_time) = t

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

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌

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_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

100多个应用,1,500多个实例,每天200亿次查询 奇虎是中国最大的安卓移动发布平台.奇虎也是中国最顶尖的病毒软件防护公司,同时为网络以及移动平台提供产品.自从2011年成为MongoDB的用户之后,奇虎已经在MongoDB上构建了100多个不同的应用,其中包括新服务以及从MySQL和Redis上迁移过来的服务——每天都会在MongoDB上运行超过1, 500个实例并且支持200亿次查询. 我很高兴能够有一个机会与奇虎的高级DBA——杨艳杰进行交流,了解更多关于他们使用MongoDB的过程及

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

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

出自:http://1t.click/7TJ 目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Surv

JindoFS背景 计算存储分离是云计算的一种发展趋势,传统的计算存储相互融合的的架构存在一定的问题, 比如在集群扩容的时候存在计算能力和存储能力相互不匹配的问题,用户在某些情况下只需要扩容计算能力或者存储能力,传统的融合架构不能单独的扩充计算或者存储能力, 而计算存储分离可以很好的解决这个问题,用户只需要关心整个集群的计算能力. 基于OSS 计算存储分离 EMR 现有的计算存储分离方案是基于OSS提供兼容Hadoop文件系统的OssFS, 用户通过OssFS 可以访问OSS 上的数据, 因此O