为了解决这个比较常见的问题，其实可以设计一个算法，可以先使用哈希表来快速检测重复的URL，并进一步使用布隆过滤器来优化存储需求。...，URL作为值（或简单地使用哈希值作为键，表示URL的存在），在哈希表中查找；如果找到，则跳过该URL（因为它是重复的）；如果没有找到，则将URL及其哈希值添加到哈希表中。...第二步：使用布隆过滤器减少存储需求这一步主要是通过使用布隆过滤器减少存储需求，也就是去重之后的存储操作，具体的操作如下所示：初始化一个足够大小的位数组（布隆过滤器）；对于哈希表中每个唯一的URL，计算其多个哈希值...（通常使用多个不同的哈希函数）；使用这些哈希值作为索引，在位数组中设置相应的位为1；在后续的查询中，可以使用布隆过滤器来快速判断一个URL是否可能存在于集合中（虽然存在误报率）。...结束语经过上文的分享介绍，想必大家都知道通过使用哈希表和布隆过滤器，可以有效地去除搜索引擎中的重复URL，并提高索引的效率和存储空间的利用率。
福哥答案2021-01-06： 答案来自此链接： 首先提出假设： 考虑一下这几个问题： 手机号码都是数字吗？ 都是中国的手机号码吗？ 会按照手机号等值查询吗？ 会按照手机号范围查询吗？...这样查询某个手机号是否存在这种业务就能更快，因为一张表被划分成了很多张小表。并且如果涉及多张小表 MySQL 还可以多线程并发查，效率提升很多。...因为对于 2^n 取余相当于对 2^n - 1 取与运算，增加了查询时的计算分区的效率. 进一步优化 对于查询某个手机号是否存在，可以在数据库上层加一层布隆过滤器，提高效率。...同时为了提高准确性，可以通过号码号段，不同号段使用不同的布隆过滤器。在插入数据库的同时，放入布隆过滤器中。如果布隆过滤器中检测不存在，则肯定不存在。...为了减少布隆过滤器的误判概率，可以使用更多的布隆过滤器，同时设置交叉范围，例如一个 13000000000~13200000000 用布隆过滤器 A，13100000000~13300000000 用布隆过滤器
chunk大IO利用prefetch能力大幅提升顺序IO扫描吞吐性能，解决小IO无法打满块设备吞吐指标的问题。...2个大版本主要修复了一些Bug及一些使用行为上的变化，新功能上主要围绕BackupEngine和BlobDB展开。...用于查询单个备份； 尽管用于启用它的API预计会发生变化，但根据SST架构（与版本>= 6.15.0兼容），使功能区过滤器成为长期支持的功能； 为BlobDB的新实现支持压缩过滤器。...与传统的关系数据库+专用时空数据库相结合的架构相比，超融合时空数据库性能快10-100倍，并能大幅降低成本，提升开发运维效率。...Snapshots能力，相比其它数据产品，ES备份的数据快照不用还原就可以搜索使用，虽然性能相比正常的索引稍微弱一些，但也大大的节约了时间与存储成本。
这通常涉及以下步骤： 读取整个小表并从中构造一个哈希表。 将生成的哈希表广播到所有工作节点。 在工作节点上，开始对大表的切片进行获取和迭代，检查哈希表中是否存在大表中的键，并仅返回匹配的行。...性能 与上述情况一样，我们运行了一个Impala查询，该查询将存储在Kudu上的一个大表和存储在HDFS上Parquet格式的一个小表连接在一起。...该小表是使用HDFS上的Parquet创建的，以隔离新功能，但也可以将其存储在Kudu中。我们首先仅使用MIN_MAX过滤器，然后使用MIN_MAX和布隆过滤器（所有运行时过滤器）运行查询。...小表由存储在HDFS上的Parquet的大表中的前1000个键和后1000个键的2000行组成。这将阻止MIN_MAX过滤器对大表进行任何过滤，因为所有行都将落在MIN_MAX过滤器的范围内。...与HDFS上的Parquet相比，Kudu的性能现在提高了约17-33％。 更新查询 对于基本上将整个小表插入现有大表的更新查询，我们看到了15倍的改进。
COUNT() 函数作用是统计符合查询条件的记录中，函数指定的参数不为 NULL 的记录有多少个。...对于 COUNT 的使用，常见的使用方式是： COUNT(*) COUNT(1) COUNT(列) 三者在功能和性能上有区别吗？且听我一一道来。...2.COUNT(*) COUNT(1) 与 COUNT(列) 的功能？ COUNT(*) 返回结果集中所有记录数，包含字段为 NULL 的记录。 COUNT(1) 功能上等同于 COUNT(*)。...再来，就是不要使用 COUNT(字段) 来统计记录个数，因为它的效率是最差的，会采用全表扫描的方式来统计。如果你非要统计表中该字段不为 NULL 的记录个数，建议给这个字段建立一个二级索引。...如果对一张大表经常用 COUNT(*) 来统计表行数，其实是很不好的。
通常情况下，我们希望由内到外，先完成内表里的查询结果，然后驱动外查询的表，完成最终查询，但是MySQL 5.5会先扫描外表中的所有数据，每条数据将会传到内表中与之关联，如果外表很大的话，那么性能上将会很差...Hash Join算法是把一张小表数据存储到内存中的哈希表里，并逐行去匹配大表中的数据，计算哈希值并把符合条件的数据，从内存中返回客户端。...； 通过将块缓存查找共享到适用的过滤器块，以提升带分区过滤器的MultiGet的性能； 减少基于块的表中的随机访问期间的键比较； 重用全局统计线程，以减少多实例下线程个数； 通过设置KCompactionStyleLevel...）、hash join等功能，进一步提升PolarDB的可用性稳定性和面向大表查询的性能。...8.0中针对性能提升的特性有： 快速加列； 异步删除大表； SQL限流； 热点更新保护。
一、体验流程 1、在TBase集群中创建ha_dict表并使用distribute by replication关键字创建复制表。...ha_dict表的数据导入到这两个表中。...2、创建一个用户表，里面有性别需要join关联字典表中搜索。...： 图片6.png 关联ha_dict表查询时输出如下图： 图片7.png 二、体验总结 通过本次体验，对TBase的分布式数据库复制表关联查询功能有了深刻的认识，虽然因为我们的实验数据比较小，...不知道这样的性能参数是否能做为参考，后期如果有性能上需要提升或是要求比较高的项目，可以在这方面再多做体验和测试。
缓存MySQL的一张表时，通常直接选用主键作为Redis中的Key，如缓存订单表，用订单表主键订单号作为Redis key。...查询订单数据时，先去缓存查询： 命中缓存，直接返回订单数据 没命中，去DB查询，得到查询结果后，把订单数据写入缓存，然后返回 更新订单数据时，先更新DB中的订单表，若更新成功，再更新缓存中的数据。...3 总结 使用Redis作为MySQL的前置缓存，可以非常有效地提升系统的并发上限，降低请求响应时延。...如果说构建缓存数据需要的查询时间过长，或者并发量特别大，这两种情况下使用Cache Aside模式更新缓存，会出现大量缓存穿透，有可能会引发雪崩。...如果不在就不用去查询数据集了。 不少数据库都内置了布隆过滤器来提升查询效率，比如HBase。 布隆过滤器的缺点就是有点复杂，实现难度还是挺大的。 如果缓存时有大量命中为null如何处理？
在本节中，我们将介绍一些有关Hudi插入更新、增量提取的实际性能数据，并将其与实现这些任务的其它传统工具进行比较。...插入更新 下面显示了从NoSQL数据库摄取获得的速度提升，这些速度提升数据是通过在写入时复制存储上的Hudi数据集上插入更新而获得的， 数据集包括5个从小到大的表（相对于批量加载表）。 ?...默认情况下，Hudi使用内置索引，该索引使用文件范围和布隆过滤器来完成此任务，相比于Spark Join，其速度最高可提高10倍。...例如，在具有80B键、3个分区、11416个文件、10TB数据的事件表上使用100M个时间戳前缀的键（5％的更新，95％的插入）时， 相比于原始Spark Join，Hudi索引速度的提升约为7倍（440...即使对于具有挑战性的工作负载，如使用300个核对3.25B UUID键、30个分区、6180个文件的“100％更新”的数据库摄取工作负载，Hudi索引也可以提供80-100％的加速。
在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言...为什么在 Hudi 中使用多模索引 索引[1]被广泛应用于数据库系统中，例如关系数据库和数据仓库，以降低 I/O 成本并提高查询效率。...虽然 Hudi 的索引现在已经被行业证明可以快速更新插入，但这些优势还没有被用于查询。鉴于数据湖的数据规模是传统数据库/仓库的 10-100 倍，通用索引子系统可以为数据湖带来改变游戏规则的性能提升。...通过使用元数据表中的文件索引，与在 S3 上直接列出相比，文件列出延迟大大降低，提供 2-10 倍的加速（包括 1M 文件的非分区表，图中未显示）。...根据我们对包含 100k 个文件的 Hudi 表的分析，与从单个数据文件页脚读取相比，从元数据表中的 bloom_filter 分区读取布隆过滤器的速度要快 3 倍。
NameNode存数据吗?使用NameNode的好处HDFS中DataNode怎么存储数据的直接将数据文件上传到HDFS的表目录中，如何在表中查询到该数据?...HBase的RowKey设置讲究有什么原因HBase的大合并、小合并是什么?HBase和关系型数据库(传统数据库)的区别(优点)?HBase数据结构HBase为什么随机查询很快?...为什么要有三大范式，建数据库时一定要遵循吗?数据库一般对哪些列建立索引?索引的数据结构?...MySOL中索引的建立需要考虑哪些问题关系型数据库与非关系型数据库区别MySQL与Redis区别列式数据库和行式数据库优劣比对除了UTF-8还有什么编码格式布隆过滤器的基本原理是什么？局限性是什么？...使用什么方法可以增加删除的功能？你在哪些场景下使用了布隆过滤器？SQL慢查询的解决方案（优化）？聚簇索引、非聚簇索引说一下哈希索引和B+相比的优势和劣势？MVCC知道吗？
避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能。 如同一开始的业务场景。如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。...我们将数据库里面中命中的用户放在redis的set类型中，设置不过期。 这样相当把redis当作数据库的索引，只要查询redis，就可以知道是否数据存在。 redis中不存在就可以直接返回结果。...由于无法扩展计数布隆过滤器表，因此必须事先知道要同时存储在过滤器中的最大键数。一旦超过表的设计容量，随着插入更多密钥，误报率将迅速增长。 Bonomi等人。...（2006）引入了一种基于d-left散列的数据结构，它在功能上是等效的，但使用的空间大约是计算BloomFilter的一半。此数据结构中不会出现可伸缩性问题。...与计数布隆过滤器不同，在每个元素插入时，散列计数器以散列变量增量而不是单位增量递增。要查询元素，需要考虑计数器的确切值，而不仅仅是它们的正面性。
HBase只支持基于rowkey的查询，对于HBase来说，单条记录或者小范围的查询是可以接受的，大范围的查询由于分布式的原因，可能在性能上有点影响，而对于像SQL的join等查询，HBase无法支持。...2、采用布隆过滤器后，如何get数据 在读取数据时，hbase会首先在布隆过滤器中查询，根据布隆过滤器的结果，再在MemStore中查询，最后再在对应的HFile中查询。...弊端： 切分策略对于大表和小表没有明显的区分。阈值(hbase.hregion.max.filesize)设置较大对大表友好，但小表有可能不会触发分裂，极端情况下可能就1个。...如果设置较小则对小表友好，但大表就会在整个集群产生大量的region，占用集群资源。...SteppingSplitPolicy 2.0版本默认切分策略，相比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 简化，基于当前表的region个数进行规划，对于大集群中的大表
避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能。如同一开始的业务场景。如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。 缓存宕机 缓存宕机的场景，使用布隆过滤器会造成一定程度的误判。...from=pc] 我们将数据库里面中命中的用户放在redis的set类型中，设置不过期。这样相当把redis当作数据库的索引，只要查询redis，就可以知道是否数据存在。...由于无法扩展计数布隆过滤器表，因此必须事先知道要同时存储在过滤器中的最大键数。一旦超过表的设计容量，随着插入更多密钥，误报率将迅速增长。 Bonomi等人。...（2006）引入了一种基于d-left散列的数据结构，它在功能上是等效的，但使用的空间大约是计算BloomFilter的一半。此数据结构中不会出现可伸缩性问题。...与计数布隆过滤器不同，在每个元素插入时，散列计数器以散列变量增量而不是单位增量递增。要查询元素，需要考虑计数器的确切值，而不仅仅是它们的正面性。
NTSDB特点有聚合运算相关算法，时序数据库相对于关系型数据库没有特别复杂的查询，最常见的使用类型是宽表使用，在此基础上做一些聚合算法、插值查询。...目前做法就是数据库批量写入Hive表中，同时你的批量不能太小，容易产生很多小文件，这样可能造成数据实时性很差，一般是半小时到一小时的延迟。...图片图片Impala里面对HDFS有一个Runtime Filter功能，Kudu表上没有，我们先分析下它到底有什么作用，是不是有性能上的改进，将其移植过来。...Runtime Filter主要是用在大表和小表做关联时使用，在关联时做成hash表，绑定到所有大表节点上去，在大表扫数据时利用hash表做过滤，因此在底层扫描就已经过滤掉很多数据，就可以省略很多不必要的计算...图片应用后用TPC-H中的一张表测试，Bitmap主要应用多维场景过滤，从一列过滤、两列过滤、到五维过滤整个表现很好，性能提升有十几倍提升。
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据，通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升，能更好地在重大信息化工程中实现推广。...一.TPC-H 原理简介 TPC-H是由TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会公布的一套针对数据库决策支持能力的测试基准，通过模拟数据库中与业务相关的复杂查询和并行的数据修改操作考察数据库的综合处理能力...hash join，在单个segment上，两表之间的hash join量分别大约是18万与3万、84万与14万； sort一次，单个segment的sort从8万条数据中取出前10条记录。...然后，子查询结果会与现表做join操作，我们来继续看下两者在join上的区别： MySQL：把子查询结果作为临时表（20万条记录）与现表lineitem(600万条记录）直接做了join，将产生600万...如果使用临时表与lineitem表直接hash join，会产生50万左右的数据量，但Greenplum并没有这么做，而是利用part表来进行join，因为part表经过where过滤后数据量非常小，和
本文将会从以下几个方面来讲解，每个点包含的信息量都不少，相信大家看完肯定有收获 短链有啥好处，用长链不香吗 短链跳转的基本原理 短链生成的几种方法 高性能短链的架构设计 注：里面涉及到不少布隆过滤器，snowflake...再根据短链去 short_url_map 表中查找看是否存在相关记录，如果不存在，将长链与短链对应关系插入数据库中，存储。...以上步骤显然是要优化的，插入一条记录居然要经过两次 sql 查询（根据短链查记录，将长短链对应关系插入数据库中），如果在高并发下，显然会成为瓶颈。...画外音：一般数据库和应用服务（只做计算不做存储）会部署在两台不同的 server 上，执行两条 sql 就需要两次网络通信，这两次网络通信与两次 sql 执行是整个短链系统的性能瓶颈所在！...如图示，使用 openResty 省去了业务层这一步，直达缓存层与数据库层，也提升了不少性能。
比如，将电商的数据库分为若干个独立的数据库，并且对于大表也拆分为若干小表，从而解决数据库的性能问题。就跟把鸡蛋放在多个篮子里是一样的。...所以，分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分为若干数据库，将数据库大表拆分成若干数据表，使得单一数据库，单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的...：第一是由于数据量本身大，需要更长的读取时间；第二是跨页，页是数据库存储单位，很多查找及定位操作都是以页为单位，单页内的数据行越多数据库整体性能越好，而大字段占用空间大，单页内存储行数小，因此IO效率低...04 主键避重 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个库生成的ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键，以便面跨库主键重复问题。...结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
1.7 Python web 框架 上篇文章传送门『我是个链接』 上篇文章对数据库中的一些经典问题做了总结，比如关系型数据库中事务、隔离级别、慢查询分析、索引原理以及非关系型数据库的数据结构等等。...它用来实现业务对象与数据表中的字段映射。常见的有 SQLAlchemy、Django ORM 以及最新的 Peewee。优势在于代码更加面向对象，代码量更加的少，灵活性高，提升开发效率。...不再关注底层是 MySQL 还是 Oracle 等数据库。缺点就是相比较直接使用 SQL 语句操作数据库来说，有性能损失。 1.7.2 Web 安全 1.7.2.1 什么是 SQL 注入？...1.7.2.2 如何防范 SQL 注入 web 安全一大原则：永远不要相信用户的任何输入 1.对输入参数做好检查（类型和范围）；过滤和转义特殊字符 2.不要直接拼接 sql，使用 ORM 可以大大降低...如果叫这个你不觉的奇怪吗？这不是层叠样式表吗。 1.恶意用户将代码植入到提供给其他用户使用的页面中，未经转义的恶意代码输出到其他用户的浏览器被执行。
好吧我有点标题党，其实本期要说的是 bloom 过滤器的问题，但题目为什么是这样，一般来说我们如果要给一个大表来加索引，并且这个查询还要加挺多列的时候，是蛮头疼的问题，PostgreSQL 中有一种索引叫...然后我们的评分表上就有了 1 1 0 这个数字 下面又进来一个 小仙女， 李与春， 柯一敏 说 滚， 金醒说 滚， 冯笑刚说 好 那么我们的评分表上就有了数字 0 0 1...那么这个BLOOM 过滤器使用到使用到索引中，对比其他索引有什么好处？ 使用bloom过滤器。当有一个包含太多列的表，并且查询在这样的表上使用了太多列的组合时，需要许多索引。...这样就可以快速排出不匹配的记录,如果你查询的记录在大表中,占据的比例是很小或者是唯一的,则是一个好的选择。 我们下面就看看 PostgreSQL 中的 Bloom index 到底有多少斤两。...6 查询的速度也是比普通的 BTREE 索引要快的近 不到 10倍的样子 ? ? 那么下面问题来了，你说这么快，那么快，没有缺点吗？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
