--创建分区文件组alter database seclab_sgk_db add filegroup seclab_sgk_db_01alter database seclab_sgk_db add filegroup seclab_sgk_db_02alter database seclab_sgk_db add filegroup seclab_sgk_db_03alter database seclab_sgk_db add filegroup seclab_sgk_db_04alter

大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

阅读本文大概需要 6 分钟. 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES,或者就是自己玩玩儿 Demo,

一般用到了mybatis框架分页就不用自己写了 直接用RowBounds对象就可以实现,但这个性能确实很低 今天我用到10w级得数据分页查询,到后面几页就迭代了很慢 用于记录 1.10万级数据如下 [未用到分区] 查询速度不到1秒 reportId索引 <select id="getCompanyPageByReportId" resultType="com.newcore.example.models.web.vo.aml.tb.CompanyVo">

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:   (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能 5)

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

NEO4J亿级数据全文索引构建优化 一.数据量规模(亿级) 二.构建索引的方式 三.构建索引发生的异常 四.全文索引代码优化 1.Java.lang.OutOfMemoryError 2.访问数据库时 3.优化方案 4.优化代码 5.执行效率测试 如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口,那么做好图谱搜索引擎的优化是非常关键的. 一.数据量规模(亿级) count(relationships):500584016 count(nodes):765485810 二.构建索引的方式 使用脚

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

1   概述 1.1  已发布[SqlServer系列]文章 [SqlServer系列]SQLSERVER安装教程 [SqlServer系列]数据库三大范式 [SqlServer系列]表单查询 [SqlServer系列]表连接 1.2  本篇文章内容概要 子查询和表连接,主要是针对两张及以上表之间关联关系进行查询.子查询,按是否独立划分,分为独立子查询和相关子查询:按内部查询返回是否为单值,分为单值子查询(注意:应理解单值子查询和标量子查询关系)和多值子查询:如下表格内容为按子查询是否独立来划分

在Sqlserver数据库中,一般我们查看数据库的大小可以通过查找到数据库文件来查看,但如果要查找数据表Table的大小的话,则不可通过此方法,在Sqlserver数据库中,提供了相应的SQL语句来查询数据库DataBase的大小,以及库中相应表的大小. 首先选中数据库,可以通过手工选择,也可通过在新建查询窗口通过语句选择.通过语句选择的命令为 Use DataBaseName go 选择对应数据库后,在新建查询窗口执行以下语句即可查询该数据库大小: exec sp_spaceused; 查询数

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个

数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化. 一.需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出: 按条件的数据查询秒级返回. 二.ElasticSearch检索

PowerDesigner创建表 : 1.双击打开PowerDesigner   2.双击打开Create model 3左键点击Model  types,再点击Physical    Data  model 模型名称要用英文或字母,再点击OK‘建 4.点击右边框里的Tabel(实体建模)然后在中间空白区域左键 5.会出现要用的编辑框进行编辑 6.双击编辑框进行编辑,打开编辑框进行编辑,输入需要编辑内容名称Name可以使用中文.但Code要使用驼峰表示法里的英文或字母表示,然后点击应用. 7.点

1.添加配置 apoc.export.file.enabled=true apoc.import.file.enabled=true dbms.directories.import=import dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true 2.导出操作 CALL apoc.export.csv.all('C:\\Users\\11416\\.Neo4jDesktop\\neo4jDatabases\\database-bcbe66f8-2

SQLServer数据库之连接查询 表的连接查询的几种方法介绍: inner join on内连接,left join on 左连接 , rigth join on 右连接, full join on 全连接 内连接(inner join) 内连接为查询两表的共有的数据,取两表的交集 语法: select [查询内容] from [表1] inner join [表2] on [连接条件] 例如:查询学生所在的班级 select s.name as 姓名,c.name as 班级 from st

首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务. 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性

集群的结构,大家可以查看我的另一遍文章,Mongodb的三种集群  在最后一种集群中,介绍到. 目前使用的数据就是最后一个测试集群,留下的数据. 简单介绍一下,四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘) 192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.8 双核 4G 500G(机械硬盘) 192.168.99.11 双核 4G 500G(机械硬盘) mongos和conf服务器的配置也是差不多,就不贴出来了,不是很重要. 很遗憾的