原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

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MYSQL单表可以存储多少条数据??? 单表存储四千万条数据,说MySQL不行的自己打脸吧. 多说一句话,对于爬虫来说,任何数据库,仅仅是存储数据的地方,最关心的是 能否存储数据和存储多少数据以及存储数据的速度而已. 至于后期的处理需要查询,完全可以用ES或者其他的数据库.

如图,为B+树组织数据的方式: 实际存储时当然不会每个节点只存3条数据. 以InnoDB引擎为例,简单计算一下一颗B+树可以存放多少行数据. B+树特点:只有叶子节点存储数据,而非叶子节点存放的是用来找到叶子节点数据的索引(如上图:key和指针) InnoDB存储引擎的最小存储单元为16k(就像操作系统的最小单元为4k 即1页),在这即B+树的一个节点的大小为16k 假设数据库一条数据的大小为1k,则一个节点可以存储16条数据 而非叶子节点,key一般为主键假设8字节,指针在InnoDB中是6字

本篇博客参考掘金小册--MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL 先给大家讲一个故事,我刚参加工作,在一个小作坊里面当[码畜](尽管现在也是),有一天老板从我背后走过,说了一句举世震惊的话:我看你们的数据库和excel一样,不就是一行行数据,人家excel还可以对单元格进行美化,还有各种函数,生成各种报表,你们的数据库有什么复杂的?我竟无力反驳. 为什么要说这个故事呢,当然是为了引出今天的话题--InnoDB的数据结构. 虽然做开发的各位,或多或少都接触过数据库,但是数据库中的一行行数

MySQL索引背后的数据结构及算法原理 https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index  非常好 根据一条sql  如何查看索引结构等信息?   聚簇索引数据库表中的数据都是存储在页里的,那么这一个页可以存放多少条记录呢? 这取决于一行记录的大小是多少,假如一行数据大小是1k,那么理论上一页就可以放16条数据. 当然,查询数据的时候,MySQL也不能把所有的页都遍历一遍,所以就有了索引,InnoDB存储引擎用B+树的方式来构建索引.

总结/朱季谦 B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录.非叶子节点存放的是索引键值和页指针. 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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 where 子句中

HBase中的Client如何路由到正确的RegionServer 在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的 RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并 不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章“

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

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

    因为我一直想用Cassandra来存储我们的数字电表中的数据,按照之前的文章(getting-started-time-series-data-modeling)的介绍,Cassandra真的和适合用于存储time series类型的数据,那么我就想要弄清楚,对于下面这张表    CREATE TABLE temperature ( weatherstation_id text, event_time timestamp, temperature text, PRIMARY KEY (w

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

一.显示数据库中的多条数据为什么要用分页 在真正的开发中,数据库中所存储的数据绝对不像我们平时所写的那样,仅仅有几条数据,而是有几十条甚至上百条,像淘宝京东的用户把都是上几十万甚至百万的.如果这时候在将所有的数据都显示出来那肯定是不现实的,第一.浏览器的页面就那么大,肯定显示不全:第二.一次将这些数据全部查询出来再进行操作,那对于整个数据库的消耗那是相当大的. 因此,实际开发中使用分页来显示数据是十分有必要的.话不多说,进入今天咱们的话题:分页的具体实现步骤.(这里以我自己做的一个小程序为例)

工作中遇到的问题,先记录一下,方便以后查看 存在两张表,user表和friend表 user表部分字段,如上图 friend表部分字段,如上图 往friend表插入千条数据,friend表中的userId值是固定的,对应的friendId是从user表中获取 实现方案: 1.游标存储: -- 在windows系统中写存储过程时,如果需要使用declare声明变量,需要添加这个关键字,否则会报错. delimiter // drop procedure if exists insertUserFr

   Cassandra非常适合存储时序类型的数据,本文我们将使用一个气象站的例子,该气象站每分钟需要存储一条温度数据. 一.方案1,每个设备占用一行      这个方案的思路就是给每个数据源创建一行,比如这里一个气象站的温度就占用一行,然后每个分钟要采集一个温度,那么就让每个时刻的时标将作为列名,而温度值就是列值. (1) 创建表的语句如下:    CREATE TABLE temperature (      weatherstation_id text,      event_time t

rank() over(partition)的使用(转载)   有的时候会遇到这样的问题,我们需要查询一张表,而且要按照业务排序,比如我需要如下的结果: 地区   日期    费用  产品编号   用户编号 290 201202 258 1              s1     290 201202 200 1              s5     290 201202 100 1              s100     290 201202 90   2              s7

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

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈 本文整体思路 前文内容回顾 示例数据 HBase可选接口介绍 表服务接口介绍 介绍几种写数据的模式 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi

从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负责的模块connector就派上了用场.在楼主的努力下,线上数据同步代码经历了从最初的将近16个小时(并且还出现其他问题这些问题,等后面慢慢细说),到最终25分钟的性能优化. 打个广告,楼主自己造的轮子,感兴趣的请点https://github.com/haifeiWu/lightconf 代码直接Jenkins打包上线 楼主负责的con