我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
说人类步入了信息时代，有个事情是非常重要的，就是物理世界的信息化，包括信息基础设施建设和数字化，紧接着就是如何将数字化的东西（数据）进行储存、传输、交换以及使用，这一脉络伴随着移动互联网，云计算、大数据以及各种各样智能终端的出现，显得也越来越清晰。很多人都已认可，我们可能来到一个工业革命之后，一个比我们想象地更加重要的变革时代，我们把它命名为产业互联网的时代。毕竟这一切都是互联网出现之后才发生的，无论是云，通过网络随需调用的计算资源；大数据，关联的可分析在线数据；还是各种智能终端，都要依托互联网。
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
7月28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2021可信云大会”上，腾讯云原生数据库TDSQL-C 凭借100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL、实现超百万级QPS的高吞吐、128TB海量分布式智能存储、保障数据安全可靠等优势，在云原生数据库领域斩获2020-2021年度可信云技术最佳实践案例奖。 该奖项由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合颁发，对申报单位提交的产品技术创新、技术的性能应用及云产品的解决方案等进行全面考核，包括技术专业性、技术能力和服务水平等多维度指标
哈喽，好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备，在 3 天之内拿了 5 个 offer，最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer，昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题，也借此机会跟大家分享下。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
在当今数据驱动的时代，MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统，经常需要处理海量的数据。本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案，包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面，并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。写本文的目的主要是，目前业务系统中的数据量越来越多，需要进行优化处理。
我们做政企客户的解决方案支撑工作，一直在跟客户提到“大数据”，通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际，我们对大数据的理解有多少，今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
java.sql.SQLException: ORA-01000: 超出打开游标的最大数 问题在一个大数据量的嵌套循环下 close() 关闭 createStatement() 根本无效，即使把执行过程封装在类里，而用循环来调用类也会有问题。
上期文章我们聊到了Redis，这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS：其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库，MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等，新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据
Gartner® Peer Insights™ 是一个面向全球、专门针对企业级软件的客户评审和评级平台。
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
近日，腾讯云原生数据库 TDSQL-C 发布列存索引（Column store Index）能力，这一企业级特性将大幅提高用户在使用数据库进行复杂查询时的速度，并降低数据存储空间的使用。
5月31日消息，Gartner发布2024年《云数据库管理系统“客户之声”》（《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems》）行业洞察报告，腾讯云在截至2024年5月总计50条评价中获得96%的客户推荐，入选亚太区“客户之选”象限。这意味着腾讯云的数据库和大数据等产品的领先能力和实践经验获得了全球客户的认可。
2022年1月13日，第十四届中国系统架构师大会（SACC2022）将在线召开，各位小伙伴足不出户就可以参会啦！ 本次大会以“数字转型 架构重塑”核心主题，特设腾讯云数据库专场，多位腾讯云数据库技术大咖将带来腾讯云MySQL数据库产品架构、腾讯云图数据库KonisGraph与DBbridge产品演进的精彩分享，并深入解读TDSQL开源版的最新升级，包括从自主研发的HTAP分布式数据库引擎到TDSQL PG版执行器优化、内存管理优化、异地多活、分区表功能升级、可用性工具增强等多方面更新，力争为广大技术爱好者奉
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程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景，一种以在线事务处理为主，称为OLTP（On-Line Transaction Processing）；另一种以在线分析处理为主，称为OLAP（On-Line Analytical Processing）。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作，并且在大部分业务中，写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多，而且事务的响应时间要求比较高。此外，每个增删改语句通常只操作少数几行数据；每个查询语句通常也只
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
来源：cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html 前言：在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。 一：mysql和程序实例 1.1：要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,user_uuid,user_ra
一、服务器带宽是什么意思？ 带宽是有线或无线网络通信链路在给定时间内通过计算机网络或互联网连接将最大数据量从一个点传输到另一个点的容量。就是指在一段时间内可通过互联网提供商传输的最大数据量。简单点说就是，带宽是指可以通过计算机网络或Internet连接一次发送的数据量。带宽量越大，在给定时间通过它传输的数据越多，那连接就会更快。 在服务器租用中，服务器带宽指在特定时间段从或向网站/服务器传输的数据量。例如，单月内的累积消耗“带宽”，实际为传输的数据总量。每月或特定周期内的最大传输数据量实际是指最大传输总额。简单地说，就是同一时间段能传输的数据总量，服务器带宽越小那么可容纳数据吞吐量越小，同一时间段可容纳的用户访问量也越少。服务器带宽越大，可容纳同一时间访问数据越大。
时隔 2 年， 在 TiDB 社区成都地区组织者冯光普老师的协助下，TiDB 社区线下地区活动再次来到成都。来自多点 Dmall 的国内数据库负责人唐万民老师，在《出海多云架构，多点 TiDB 运维实战》的主题分享中，介绍了多点在出海业务场景部署和使用 TiDB 的经历。本文根据唐万民老师的演讲实录进行整理，你可以从中了解到多点从无到有，使用 TiDB 的业务场景，多云架构的实践经验，以及版本升级遇到问题的解决方案。
1、TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 主要根据存储字节长度不一样划分：
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
最大数据量发送和接收分别是244个字节 主从通讯的步骤： 1，组态智能从站，配置数据交换区域和数据量 2，组态智能主站，建立主站和从站的连接 3，配置主站的数据交换区域和数据量 4，下载程序，（注意先下载从站PLC程序，后下载主站PLC程序） 组态智能从站，配置数据交换区域和数据量 📷 打开智能从站的硬件组态页面： 📷 开始进行硬件的组态，先插入机架（导轨） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 组态智能主站，建立主站和从站的连接 📷 组态硬件 注意：CPU要连接和只能从站同一个PR
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
本文导读：在使用mysql数据库时，经常需要对mysql进行维护，查询每个库、每个表的具体使用情况，Mysql数据库可以通过执行SHOW TABLE STATUS命令来获取每个数据表的信息。
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。针对上面的第4条 假设有这样一个任务：
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。 上周在公司
学通信或者网络的朋友对bps一定不陌生，bps即bit pro second，中文术语就是比特每秒，是一位二进制数据，关于二进制，在之前的文章中，瑞哥已经带大家详细解读过了，大家可以点击下方链接查看：
先来分享一下关于优化数据库设计这块内容，这里从三个方面：规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
额，数据库读写分离虽然不难，但并不是所有的“数据库扛不住”的场景，都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
Java当中常用的Excel文档导出主要有POI、JXL和“直接IO流”这三种方式，三种方式各自分别有不同的优势与缺点，下面将分行对其进行简
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
楼主背景 华五某校 软件学院 无大型上线项目 无竞赛经历 无获奖经历 成绩中流 整个春招大概持续一个半月 3.11-4.25 预计会收到一两个offer(大胆奶一口)
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
该处理器使用正则表达式去匹配流文件的内容，并将流文件路由到正则表达式所匹配的relation。在用户自定义的属性上添加正则表达式，其中属性的名称是关系的名称，值是一个正则表达式，用于匹配流文件内容。用户定义的属性支持属性表达式语言，但是表达式计算的结果被解释为文字值，而不是正则表达式。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库：MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是：MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库，却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性，新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富，而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面，今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试，揭开MongoDB的神秘“面纱”。
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
随着互联网的高速发展，目前数据的存储越来越多，传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求，国产的数据库如雨后春笋一样，一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈，今天就给大家聊一聊目前最火的五款国产数据库，大家一起来学习一下。
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星，切切实实的抓住了实时数据同步（ETL）的痛点，因此广受欢迎。自从 2.0 新版发布以来，它通过
在做SpringBoot后端项目时，我想采用后端分页的模式，后端分页是在后端先把数据处理好，再发给前端，前端只需要访问对应的页面拿相应页的数据即可。后端分页的写法中MyBatis和JPA都有现成的后端分页组件，而JdbcTemplate却没有。因此这里以实体类User为例把自己的学习过程记录下来。
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