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

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

[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

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

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的

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

目录 背景 分析 select xxx_record语句 delete xxx_record语句 测试 实施 索引优化后 delete大表优化为小批量删除 总结 背景 XX实例(一主一从)xxx告警中每天凌晨在报SLA报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX实例的慢查询数量最多(执行时间超过1s的sql会被记录),XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用pt-query-digest工具分析最

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

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

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

一.初识MySQL数据库 ###<1>数据库概述     1. 数据库         长期存储在计算机内的,由组织的可共享的数据集合         存储数据的仓库         文件 2. 数据库管理系统         操作和管理数据库的软件         软件 3. 数据库的类型         关系型:把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(二维表的形式)         非关系型:NoSQL,Not Only SQL             键值存储数据库:Redis      

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

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

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

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