点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等 数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等. 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法. 做两个表即可, 1.post_like 记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; 2.user_like_post 记录用户赞过了哪些文章, 当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 1.数据库

SQL Server2016 新功能实时查询统计信息 很多时候有这样的场景,开发抱怨DBA没有调优好数据库,DBA抱怨开发写的程序代码差,因此,DBA和开发都成为了死对头,无法真正排查问题. DBA只能使用Windows性能监视器,SQL Server内置的活动监视器.SQL Trace.SQL Profiler.Performance Dashboard等工具,或者使用执行计划来查看查询成本. 为了让DBA有更多有效工具排查问题,SQL Server2016推出了很多新功能,其中一项功能是 L

现在的互联网普遍都用redis+mysql ,查询一般放在 redis  上,更改 放在 redis  上, 如果更新 mysql数据到  redis 上呢? mysql 有四中类型的日志 Error Log.General Query Log.Binary Log 和 Slow Query Log , 其中第三种, Binary Log , 包含了一些事件,这些事件描述了数据库的改动,如建表.数据改动等

一次使用 Redis 优化查询性能的实践   应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次),减少了解析SQL的时间(只需要执行1次查询SQL,但是多了插入数据的SQL处理时间). 但是这样的设计仍然存在巨

Redis 慢查询   许多存储系统提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统的慢操作.慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阈值就将这条命令的相关信息记录下来Redis提供了相关的功能. 慢查询的两个配置参数 slowlog-log-slower-than slowlog-max-len   slowlog-log-slower-than:设置阈值,他的单位是微秒(1秒=1000毫秒=1000000微秒),默认值是10000,超过阈值的命令都将被记录到慢查询日志中.

因为我的个人网站 restran.net 已经启用,博客园的内容已经不再更新.请访问我的个人网站获取这篇文章的最新内容,一次使用 Redis 优化查询性能的实践 应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次

说明:针对慢查询日志,可以设置两个参数,一个是执行时长,单位为微秒,另一个是慢查询日志的长度.如果超过该长度,当一个新的命令被写入日志时,最老的一条会从命令日志队列中被移除. 编辑配置文件redis.conf: slowlog-log-slower-than 1000 ## 单位ms,表示慢于1000ms则记录日志 slowlog-max-len 128 ## 定义日志长度,表示最多存128条 查看redis慢查询操作: slowlog get ## 列出所有的慢查询日志 slowlog get

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事

1. Presto 是什么   Facebook presto是什么,继Facebook创建了HIVE神器后的又一以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎,可以对PB级的数据进行快速的交互式查询.它支持标准的ANSI SQL.包含查询,聚合,JOIN以及窗口函数等.除了Facebook这个创造都在使用外,国内像京东,美团等也都有广泛的使用.对于英文不好的同学可以访问由京东创建的这个中文翻译站点:http://prestodb-china.com/,只是这个版本才0.100,现在最新版已到0.15

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

定时器: Timer timer = new Timer();                    timer.schedule(new TimerTask() {                        public void run() {                          // 逻辑代码                        }                    }, 3600000);//一小时 实时查询: $(document).ready(func

实时查询方案 HBase+Solr+HBase-Indexer 1.HBase提供海量数据存储 2.solr提供索引构建与查询 3.HBase indexer提供自己主动化索引构建(从HBase到Solr) HBase Indexer https://github.com/NGDATA/hbase-indexer 教程 https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/wiki/Tutorial

这两天加班,不能兼顾博客的更新.请大家见谅. 有时候我们创建完索引之后,数据源可能有更新的内容.而我们又想像数据库那样能直接体如今查询中.这里就是我们所说的增量索引.对于这种需求我们怎么来实现呢?lucene内部是没有提供这种增量索引的实现的. 这里我们一般可能会想到.将之前的索引所有删除,然后进行索引的重建. 对于这样的做法.假设数据源的条数不是特别大的情况下倒还能够.假设数据源的条数特别大的话.势必会造成查询数据耗时.同一时候索引的构建也是比較耗时的,几相叠加,势必可能造成查询的时候数据缺失

随着人口红利的慢慢削减,互联网产品的厮杀愈加激烈,大家开始看好下沉市场的潜力,拼多多,趣头条等厂商通过拉新奖励,购物优惠等政策率先抢占用户,壮大起来.其他各厂商也紧随其后,纷纷推出自己产品的极速版,如今日头条极速版,腾讯新闻极速版等,也通过拉新奖励,阅读奖励等政策来吸引用户. 对于这类APP,实时风控是必不可少的,一个比较常见的实时风控场景就是防刷接口作弊.刷接口是黑产的一种作弊手段,APP上的各种操作,一般都会对应后台的某个接口,用户操作APP数据就会通过接口上报到后台,但如果黑产通过破解获取

PHP后台  与前端   对接商品物流信息的接口 运用的 快递100的API接口 public function getExpress() { $user_id = input('post.user_id'); if(null===$user_id){ $this->json_error('请传过来用户编号'); } $com = input('post.expresscom'); $num = input('post.expresssn'); // $com = 'zhongtong'; //

PB级数据实时查询,滴滴Elasticsearch多集群架构实践  mp.weixin.qq.com 点击上方"IT牧场",选择"设为星标"技术干货每日送达 点击上方"IT牧场", 右上角选择“设为星标” 精品技术文章准时送上! “Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力. Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务.搜索引擎.系统监控等提

redis 慢查询 什么是慢查询 MySQL会记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为慢查询,都记在慢查询日志里. redis 的生命周期 客户端向Redis服务器发送命令 命令请求在请求队列中排队等待处理 执行命令 返回命令结果 redis 慢查询 慢查询发生在生命周期的第三阶段,是指仅仅执行命令阶段比较慢被称为慢查询. 客户端超时不一定是慢查询,但是慢查询时是客户端超时的一个可能因素. redis 慢查询相关配置 1. slowlog-max-len 它决定了慢查

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES

redis范围查询应用. 需求 根据IP找到对应的城市 原来的解决方案 oracle表(ip_country): 查询IP对应的城市: 1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994 2. select city from ip_country where ipstartdigital <= 3524648994 and 3524648994 <=ipenddigital redis解决方案 我们先把上面的表简化一下: id city

Redis 如何保证高效的查询效率 为什么 Redis 比较快 Redis 中的数据结构 1.简单动态字符串 SDS 对比 c 字符串的优势 SDS可以常数级别获取字符串的长度 杜绝缓冲区溢出 减少修改字符串时带来的内存分配次数 二进制安全 兼容部分C字符串函数 2.链表 3.字典 4.跳表 5.整数数组 6.压缩列表 为什么单线程还能很快 基于多路复用的高性能I/O模型 单线程处理IO请求性能瓶颈 总结 参考 Redis 如何保证高效的查询效率 为什么 Redis 比较快 Redis 中的查询