个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 这里先进行造数据,向redis中写入五百万条数据,具体方式有如下三种: 方法一:(Lua 脚本) vim redis_load.lua #!/bin/bash for i = 1, 100000, 1 do redis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i) end return “Ok!” 执行命令: redis-cli —eval redis_load

好了,什么是冷热数据交换呢? 很土的解释一下,冷数据就是之前使用的数据,有种过去式的感觉,而热数据就是当前的数据,理解为现在进行时吧.如何交换呢?就是将Redis的数据周期存储到mysql中! 整体的业务流程 用户投票后,首先将投票数据保存到Redis. 这些数据是热数据,然后写个定时任务,定时(例如10s)将热数据保存到MySQL. 这些数据成为冷数据,然后从Redis删除冷数据. 一遍又一遍,直到一个小时的投票结束了. 数据表构建 结构文件我们这里分index.html ,  vote.ph

主要运用表类型 Create table BulkTestTable( Id nvarchar(), UserName nvarchar(), Pwd nvarchar() ) Go CREATE TYPE BulkUdt AS TABLE (Id nvarchar(), UserName nvarchar(), Pwd nvarchar() ) C#端读取Excel /// <summary> /// 读取Excel中数据 /// </summary> /// <param

场景:某网站需要对其项目做一个投票系统,投票项目上线后一小时之内预计有100万用户进行投票,希望用户投票完就能看到实时的投票情况 这个场景可以使用redis+mysql冷热数据交换来解决. 何为冷热数据交换? 冷数据:之前使用的数据,热数据:当前使用的数据.交换:将Redis中的数据周期的存储到MySQL中 业务流程 用户进行投票后,首先将投票数据保存到Redis中,这些数据就是热数据,然后定期(如5s)将热数据保存到MySQL中,这些数据就变为冷数据,然后将冷数据从Redis中删除,周而复始,

第一种方法:使用insert into 插入 从Redis每次获取100条数据,根据条件去插入到Mysql数据库中: 条件: 如果当前队列中的值大于1000条,则会自动的条用该方法,该方法每次获取从队列的头部每次获取100掉数据插入到Mysql数据库中,同时以当前队列的长度为插入条件. 1000为原始数据,从队列头获取100条,插入到Mysql数据,同时删除已经插入的数据,再通过队列的长度判断是否继续插入,直到循环不满足条件为止. [1]获取头100条数据:$redis->lRange($liv

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

作者: Aicken(李鸣)  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-08 15:00  阅读: 4520 次  推荐: 0                   原文链接   [收藏] 摘要:实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008

1.linux 安装redis : Linux 下安装 下载地址:http://redis.io/download,下载最新稳定版本. 本教程使用的最新文档版本为 2.8.17,下载并安装: $ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.17.tar.gz $ tar xzf redis-2.8.17.tar.gz $ cd redis-2.8.17 $ make make完后 redis-2.8.17目录下会出现编译后的redis服务程序

redis 操作类,包括单台或多台.多组redis服务器操作,适用于业务复杂.高性能要求的 php web 应用. redis.php: <?php /* redis 操作类,适用于单台或多台.多组redis服务器操作 使用方法: 1.$rs=new mz_redis();$rs->load_config_file('redis_config1.php');$www=$rs->connect(1,true,0)==单台读连接,连接read_array第一个元素对应的redis服务器中的随

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

1. lua入门demo 1.1. 入门之Hello World!! 由于我习惯用docker安装各种软件,这次的lua脚本也是运行在docker容器上 openresty是nginx+lua的各种模块,所以直接docker安装openresty 修改nginx.conf配置文件,在http模块中加上 lua_package_path "/usr/local/openresty/lualib/?.lua;;"; http内的server模块上,在加个 location /lua-fil

原文:http://www.cnblogs.com/nnhy/archive/2018/01/16/Redis220.html 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#

封装php redis缓存操作类,集成了连接redis并判断连接是否成功,redis数据库选择,检测redis键是否存在,获取值,写入值,设置生存时间和删除清空操作. php redis类代码: <?php/*** redisdrive.class.php* php redis 操作类**/class redisdrive{ //键名 public $key; //值 public $value; //默认生存时间 public $expire = 86400; /*60*60*24*/ //连

一.需求分析 线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询.需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化. 需要筛选出符合条件的表,统计到excel中,格式如下: 库名 表名 行数 db1 users 1234567 二.统计表的行数 统计表的行数,有2中方法: 1. 通过查询mysql的information_schema数据库中INFODB_SYS_TABLESTATS表,它记录了innodb类型每个表大致的数据行数 2. select count(1) from 库名.表名 下面来分析一下这2

[Redis服务器操作] 1.TIME 返回当前服务器时间. 2.DBSIZE 返回当前数据库的 key 的数量. 3.LASTSAVE 返回最近一次 Redis 成功将数据保存到磁盘上的时间,以 UNIX 时间戳格式表示. 4.BGSAVE 在后台异步(Asynchronously)保存当前数据库的数据到磁盘. BGSAVE 命令执行之后立即返回 OK ,然后 Redis fork 出一个新子进程,原来的 Redis 进程(父进程)继续处理客户端请求,而子进程则负责将数据保存到磁盘,然后退出.

asp.net access数据库 本来想着打开一个access数据库连接后,不关闭,下次操作数据了,直接拿来用,谁知道连着测试64次后(大概这么多次),就会出现System.Data.OleDb.OleDbException的错误,错误原因是指向con.open()的 即使写了  连接状态的判断 如果是关闭  就打开 也没什么用 照样64次后异常 为什么会这样呢,貌似是这个对象不存在那样. 暂且先不去考虑上边的程序出错原因,又调整了一下思路,每次读取操作后,都关闭当前打开的连接,在测试,就没有

一.redis的事务介绍 1. Redis保证一个事务中的所有命令要么都执行,要么都不执行.如果在发送EXEC命令前客户端断线了,则Redis会清空事务队列,事务中的所有命令都不会执行.而一旦客户端发送了EXEC命令,所有的命令就都会被执行,即使此后客户端断线也没关系,因为Redis中已经记录了所有要执行的命令. 2. 除此之外,Redis的事务还能保证一个事务内的命令依次执行而不被其他命令插入.试想客户端A需要执行几条命令,同时客户端B发送了一条命令,如果不使用事务,则客户端B的命令可能会插入

摘要 上一篇讲述了安装redis客户端和服务器端,也大体地介绍了一下redis.本篇着重讲解.NET4.0 和 .NET4.5中如何使用redis和C# redis操作哈希表.并且会将封装的一些代码贴一下.在讲解的过程中,我打算结合redis操作命令一起叙述,算是作为对比吧.这样也能让读者清楚了 解,所分装的代码对应的redis的哪一些操作命令. hash哈希表简介 这里仅仅是对哈希表作简单概念级介绍(摘自csdn),如果需要,自己去研究. 1.哈希表的概念 哈希表(Hash Table)也叫散

今天看到这篇文章.颇为震撼.感叹算法之"神通". 借助于合适的算法能够完毕看似不可能的事情. 最早这个问题是在Stack Overflow站点上面给出的(Sorting numbers in RAM): 题目: 提供一个1M的ROM和1M的RAM,一个输入流和一个输出流. 程序代码终于烧录在1M的ROM中,程序能够使用1M的RAM进行运算.输入流中依次输入100万个8位的整数.要求输出流中输出这100万个数排序后的结果. 已经能够搜索到非常多解法了,今天看到一个国外的程序猿的分析,认为