问题描述 对于一个大型网站,用户访问量尝尝高达数十亿.对于数十亿是一个什么样的概念,我们这里可以简单的计算一下.对于一个用户,单次访问,我们通常会记录下哪些数据呢? 1.用户的id 2.用户访问的时间 3.用户逗留的时间 4.用户执行的操作 5.用户的其余数据(比如IP等等) 我们单单从用户id来说,比如10011802330414,这个ID,那么我们一个id差不多就是一个long类型,因为在大量数据存储的时候,我们都是采用文本存储.因此对于5亿个用户ID,完全存储在磁盘当中,大概是5G的大小,

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

过去16年,Google使用一个中心化源码控制系统去管理一个日益庞大的单一共享源码库.它的代码库包含了约10亿个文件(有重复文件和分支)和 3500万行注解,86TB数据,900万唯一源文件中含有大约20亿行代码.2014年,Google的2.5万名程序员每周修改25万个文件中的 1500万行代码(日均120行).相比之下,Linux内核源码库有4万文件和1500万行代码. Google的程序员每个工作日递交1.6万次commits(64%的人),还有 2.4万commits是自动系统完成的.代

SQLite单表4亿订单,大数据测试 SQLite作为嵌入式数据库的翘楚,广受欢迎!新生命团队自2010年以来,投入大量精力对SQLite进行学习研究,成功应用于各系统非致命数据场合. SQLite极致性能 关闭同步,Synchronous=Off,提升性能.添删改操作时不必同步等待写入磁盘,操作系统会延迟若干毫秒批量写入 设置WAL模式,Journal Mode=WAL,减少锁定.写入向前日志模式,避免多线程访问时锁定数据库,写入时不必使用排它锁影响其它线程读取,而是把事务操作写入到WAL文件

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

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析

PHP 如何读取一亿行的大文件 我们可能在很多场景下需要用 PHP 读取大文件,之后进行处理,如果你没有相关的经验可以看下,希望能给你带来一些启发. 模拟场景 我们有一个 1亿 行,大小大概为 3G 的日志文件,需要分析每一行获取一个 ID,然后拿这些 ID 逐行向数据库发起查询. 先想想 ... 遇到此类的问题稍微有点经验的程序员就需要考虑如下一些问题: 由于 PHP 可以利用的内存有限,即使可以修改我们也不要随便更改这个配置,就用默认的好了,由此可以确定这里肯定不能一次读完,需要考虑逐行分块

阅读本文大概需要 5 分钟. 作者:李平 | 来源:个人博客 一.InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? 这个问题的简单回答是:约 2 千万. 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512 字节,而文件系统

为什么是Scala 虽然在大数据领域Java的使用更普及,Python也有后来居上的势头,但Scala一直有着不可动摇的地位.我们熟悉的Spark,Kafka,Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发. 所以掌握Scala不仅可以学习大数据组件的源码,而且会极大的提升大数据开发的效率. 这也是Scala的薪资水平一直遥遥领先的原因. 根据2019年全球编程语言薪资统计,排名前几名的Scala无疑是岗位需求与收入同样优秀的语言.当然收入与地域之间也是有区别的,比如在美国,Scala 的收入

先看个例子: document_id card_holder_id created_date document_type_id 1 1 2015-7-1 1 2 4 2015-7-2 1 3 4 2015-7-3 5 table: document 大致的场景就是 取每个card holder的最新的一条document_type_id为5数据, 并取得document_type_name的值(需要join另外一张表, 这里就不列出来了). SQL实现: SELECT document_type

逗号分隔的字符串转行数据的存储过程一个: CREATE OR REPLACE FUNCTION SP_YX_SPLIT ( p_list CLOB, p_sep VARCHAR2 := ',' ) RETURN tabletype PIPELINED /************************************** * Name: split * Author: zhaoqiang. * Date: 2014-10-03. * Function: 返回字符串被指定字符分割后的表类型

逗号分隔的字符串转换为行数据(collection) CREATE OR REPLACE FUNCTION "GET_STR_TAB" (v_str in varchar2) return table_str pipelined as v_new_str ); begin if v_str is null then ); else v_new_str:),),''); loop then pipe row(to_number(v_new_str)); exit; else ,instr

test=# insert into tbl_time1 select generate_series(1,100000000),clock_timestamp(),now(); INSERT 0 100000000 Time: 525833.218 ms 约:8.7分钟   COUNT,没有索引,1亿条数据. test=# select count(1) from tbl_time1;    count   -----------  100000000 (1 row) Time: 307065

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

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

echo "<table border=1 class="imagetable" >"; //使用表格格式化数据echo "<form action='tanchutext.php' method='POST' id='form1'>";echo "<tr><th>小区编码</th><th>小区名称</th><th>工单类型</th&g

只要是数据集中都应该存在主键,以确定数据集中唯一的值.那么,我们要如何为DataTable设置主键及利用主键在DataTable索引值呢? 步骤/方法     为DataTable设置主键 DataTable的主键属性为PrimaryKey,利用该属性,我们可以设置或者获取DataTable的主键.因为DataTable的主键和SQL Server的主键一样,存在联合主键的问题,所以PrimaryKey应该是一个DataColumn数组.我们可以先设置一个DataColumn数组,当然,这个数组

Oracle一列的多行数据拼成一行显示字符   oracle 提供了两个函数WMSYS.WM_CONCAT 和 ListAgg函数.    www.2cto.com   先介绍:WMSYS.WM_CONCAT 例:         id  name         1   aa         2   bb         3   cc   要的结果是"aa,bb,cc"   select WMSYS.WM_CONCAT(a.name) from user a 这样的话,查询出的结果:

对表中数据分组,有时只需要某列的聚合值:有时却需要返回整行数据,常用的方法有:子查询.ROW_NUMBER.APPLY,总体感觉还是ROW_NUMBER比较直观.测试数据: if OBJECT_ID('testGroup') is not null drop table testGroup GO create table testGroup ( ID int identity primary key, UserID int, OrderID int ) GO insert testGroup ,

使用Connection连接数据库,使用DataReader访问数据库,并返回多行数据. 相关步骤: 需要引入两个命名空间 using System.Data; using System.Data.SqlClient; 使用DataReader访问数据库的步骤 创建SqlConnection对象,指定连接字符串 创建SqlCommand对象,指定与之相关的连接对象,以及数据库操作命令文本(CommandText) 打开连接 调用SqlCommand对象的ExecuteReader()方法,返回S

awk 每次从数据文件中只读取一行数据进行处理.awk是依照其内置变量 RS(Record Separator) 的定义将文件中的数据分隔成一行一行的Record.RS 的默认值是 "\n"(换行符),故平常awk中一行数据就是一条 Record. 但有些文件中一条Record涵盖了多行数据,这种情况下不能再以 "\n" 来分隔Records.最常使用的方法是相邻的Records之间改以 一个空白行 来隔开. 在awk程序中,令 RS = ""(