单表超过2000W行数据一定会导致性能下降吗？我认为是不一定的，虽然说建议单表不超过2000W，但是我不接受它的建议可不可以？那必然也是可以的。...但是数据量的大小却跟2000W没啥影响，既然百度大佬推荐单表最大2000W行数据，那肯定不会是空口白话，一定定会有其他影响行数的因素」。...当然数据页也不仅仅只是存储表中的数据，先来回顾一下页的组成 「页的组成」 如图所示，InnoDB数据页由以下七个部分组成， 从也得组成中我们知道，「数据页中还存储了除数据之外的东西，比如数据页的前后指针...条，我们就知道为啥单表不推荐超过2000W了，三层B+tree的时候最多只有三次磁盘IO，四层的时候数据量太大，磁盘可能都造不住了」。...四、啥时候能超过2000W的数据 不知道大家有没有注意到一点，在上面计算中，我们都是做了很多假设，其中就有一条：「假设叶子节点中每条数据占用1KB，以此得出一个数据页的数据量Y=15」。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题 数据的插入,查询时长较长 后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大 表中的数据并不是所有的都为有效数据...一般对于OLTP的表，建议单表不要超过2000W行数据量，总大小15G以内。...，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ，将数据大表拆分成若干数据表组成，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。...3、额外的数据管理负担和数据运算压力 额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表...那么这种情况这一周喝一个月的数据我们称之为热数据，其余数据为冷数据。那么我们可以将冷数据归档在其他的库表中，提高我们热数据的操作效率。
背景 网上看了一篇文章《为什么说MySQL单表行数不要超过2000w》，亲自实践了一下，跟原作者有不同的结论。...原文的结论是2000W左右性能会成指数级的下降，而我的结论是：随着数据量成倍地增加，查询的时间也刚好是成倍增加，是成正比的。...），于是将此页数据加载至内存进行一一对比，结果找到了 id=6 的数据行。...图片 至此，我们大概已经了解了表的数据是怎么个结构了，也大概知道查询数据是个怎么的过程了，这样我们也就能大概估算这样的结构能存放多少数据了。...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！
6、索引的数据结构 7、单表建议值 8、总结 9、参考 ---- 1、背景 作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了...”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢” 这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过 120 码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。...看到这组数据似乎好像真的和标题对应，当数据达到 2000w 以后，查询时长急剧上升；难道这就是铁律吗？ 那下面我们就来看看这个建议值 2kw 是怎么来的？...至此，我们大概已经了解了表的数据是怎么个结构了，也大概知道查询数据是个怎么的过程了，这样我们也就能大概估算这样的结构能存放多少数据了。...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！
首先分析上面的问题，2000w的数据只保留20w的热点，也就是频繁访问的数据。我们要解决的问题有两个:(1).保留热点数据(2).保证redis只存入20w的数据。...首先热点数据就是频繁访问的数据，我们可以通过redis的淘汰策略来完成，这里推荐Allkeys-lru淘汰策略，该淘汰策略从数据集中挑选最近最少使用的数据删除。...再者需要解决的问题是只存入20w的数据，目前来看只能通过redis的内存限制来实现，计算20w数据使用内存大小进行预设置内存大小实现。...或许内存大小不好计算，但是我们可以只记录热点数据的主键id，redis只保存热点数据主键id，而主键id一般都是定长的，大小利于计算。
八股文网站：xiaolincoding.com 作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过： “MySQL 单表最好不要超过 2000w” “单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了” “你这个表数据都马上要到...2000w 了，难怪查询速度慢” 这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过 120 码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。...img img 看到这组数据似乎好像真的和标题对应，当数据达到 2000w 以后，查询时长急剧上升，难道这就是铁律吗？ 那下面我们就来看看这个建议值 2000w 是怎么来的？...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！对的，一般 B+ 数的层级最多也就是 3 层。...索引结构不会影响单表最大行数，2000w 也只是推荐值，超过了这个值可能会导致 B + 树层级更高，影响查询性能。
作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢” 这些名言民语就和...看到这组数据似乎好像真的和标题对应，当数据达到 2000w 以后，查询时长急剧上升；难道这就是铁律吗？ 那下面我们就来看看这个建议值 2kw 是怎么来的？...页的数据结构 因为每个页只有 16K 的大小，但是如果数据很多，那一页肯定就放不下这些数据，那数据肯定就会被分到其他的页中，所以为了把这些页关联起来，肯定就会有记录前后页地址，方便找到对应页；同时每页都是唯一的...至此，我们大概已经了解了表的数据是怎么个结构了，也大概知道查询数据是个怎么的过程了，这样我们也就能大概估算这样的结构能存放多少数据了。...这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w 嘛！
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。...Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。...使用策略规则： 1、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru 2、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random...答：Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。...35、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？ 答：Redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
数据： 购买方名称 销售方名称 金额 山东高速集团有限公司电子收费中心 哈尔滨告诉公司 2000W级别交易 湖南道岳高速公路实业有限公司 湖北阿深南高速公路发展有限公司 2000W级别交易 湖南道岳高速公路实业有限公司...湖北阿深南高速公路发展有限公司 100W级别交易 湖南道岳高速公路实业有限公司 湖北阿深南高速公路发展有限公司 2000W级别交易 山东高速集团有限公司电子收费中心 湖北阿深南高速公路发展有限公司 2000W...Relationship, NodeMatcher import pandas as pd class DataToNeo4j: def __init__(self): # 连接数据库...buy_list.append(self.invoice_data[self.invoice_data.columns[6]][i]) # 购买方名称 # 将数据中...buy_list = [str(i) for i in buy_list] money_list = [str(i) for i in money_list] # 整合数据
作者：一杯甜酒 原文：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/52457572 引言 最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。...2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。 不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息，极不方便做统计和分析。...所以我需要创建一张新表，把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表； 一. 清除冗余数据，优化字段结构 2000W数据中，能作为查询条件的字段我们是预知的。...不过在获取新数据时遇到如下问题。 1.数据量太大，无法一次获取（2000W数据扔到内存挺可怕的）； 我们可以通过MySQL的limit语法分批获取。...时间就是生命，于是我们开始优化SQL语句，优化后变成下面这样： select * from table_name order by id desc limit 5000000,50000; 可通过二分法拆分2000W
刚刚情人节过去，也想来一篇数据分析的实例。别黑我，别恶心我。从网上找了一份2000W的数据，粗略处理后，导入MySql，试着看看MySql这2000W数据的效果如何。...(*) | +--------+----------+ | F | 6478109 | +--------+----------+ 1 row in set (41.73 sec) 处理下数据...，发下开房的数据男女比例2:1，好像也是符合我国国情的。...当然也可以用现在时下流行的Python来直接处理该文本，首先拿到这2000W的开房数据的身份证ID，进行清洗。...当然这是12年的数据了，这些年峰值肯定会往后。 附开房记录查询地址：开房记录查询
压缩列表 ziplist Redis的ziplist是用一段连续的内存来存储列表数据的一个数据结构，它的结构示例如下图 ?...我们以2000W数据进行测试，前后两者的内存使用情况如下: 数据集大小 存储模式 Bucket数量 所用内存 碎片率 Redis占用的内存 2000W 压缩列表 200W 928M 1.38 1.25G...2000W 压缩列表 5W 785M 1.48 1.14G 2000W 直接存储 - 1.44G 1.03 1.48G 在这里需要额外引入一个概念 – 内存碎片率。...Oh~~~，我只想保存Hello=>World这十个字符的数据，竟然需要的30~40个字节的数据来存储额外的信息，比存储数据本身的大小还多一些。这还没包括Redis维护字典表所需要的额外的内存空间。...总结 从以上对比，我们可以看出，在存储越小的数据的时候，使用ziplist来进行数据压缩能得到更好的压缩率。
眼下用的最多的关系型数据库数MySql莫属了，之前也用过其它各种数据库。最近使用MySql一段时间了，突然好奇心下，想看看MySql到底性能如何？...刚好最近手上有一份2000W的数据集，刚好拿过来练练手。 这份数据csv格式总共有3个G，原始Sqlserver的bak文件解压后有7.8个G。数据总共有2000W条。...这份数据仔细看过之后，消息量惊人，以下本文中以OR代替。...OR; +----------+ | count(*) | +----------+ | 20051420 | +----------+ 1 row in set (37.25 sec) 这个数据量是刚导入的...，我先用程序把原始的3G数据文件切割成100W条的文件，共22个。
假设有2000w个点击，每个点击平均1元，我们用小学数学计算就知道总收入是2000w。但是我们用计算机累加就会出问题了。...如果我们用float存储数据，float可以表示的数据范围$-2^{128}$到 $2^{128}$，看起来绝对够啊！那让我们写个程序测试下。 <!...输出应该是2000w的，但为什么少了3222784.0，如果在生成环境中，这意味着我们的钱凭空消失了3222784.0！why？...float使用了4个字节来存储数据，总共32位，最高位作为符号位，最高2-9位作为指数位，最后的23位才作为有效数位。...让我们继续来看为什么上面的代码会少数据。这就得先理解浮点数的加法是怎么做的。
微博项目数据结构设计 user表设计 注册的时候将user数据写入redis中，key如下： user数据的key 用户名=user:uesrid:$uesrid:username 密码=user...核心代码： //1、保存微博 $conn = connredis();//连接redis $postid = $conn- incr('global:postid');//生成微博id //保存微博数据...进行数据展示即可。 //获取推送的微博id $conn = connredis(); $postids = $conn- sort('receivepost:'....$user['userid']); 总结 推模型的微博实例，实现还是比较简单的，但是推模型对性能有影响，假如我是一个大V，微博关注数有2000W，我在发微博的时候需要给2000W个人推送一条微博，但是很多人又是僵尸粉
02 案例详解 面试官提问：“北京有多少数据分析师？” 候选人回答：“需要将问题进行如下逻辑拆解。”...第一轮拆解 北京数据分析师 = 北京就业人口数 × 数据分析人数比例 第二轮拆解 北京就业人口数 = 北京人口数 × 非退休比例 × 就业率 北京人口数大概2000w（不用估算也可知）；退休人数大概在20%...北京就业人口数整体预估 = 2000w × 80% × 80% = 1280w。...数据分析人数比例 = 大型公司数据分析人数比例 × 占比 + 中型公司数据分析人数比例 × 占比 + 小型公司数据分析人数比例 × 占比 预估大型公司数据分析人数比例10%（根据经验推测），公司数量占比...1%；预估中型公司数据分析人数比例5%，公司数量占比19%；预估小型公司数据分析人数比例2%，公司数量占比80%。
对于这些数据的存储，主要有两种解决方案，即基于SQL的关系型数据库，和NoSQL的非关系型数据库。...关系型数据库瓶颈 目前商用的数据库以及开源的数据库一般都不支持大规模自动扩展，单库上面存在着性能瓶颈。一般的，MySQL数据库单表超过1000W~2000W条记录时，性能就会有比较明显的下降。...我们首先做了垂直分片，按照业务模块，将数据库拆分成了快递员库，运单库和客户库来管理。 ? 再之后，我们发现运单单表有效数据量量级已经超过了2000W条，为了不影响TPS与QPS。...比如如果我们整体业务TPS小于单库可承受TPS，只是我们每天要产生2000W记录，而且这些记录要保存一周。我们可以按照日期分片，比如周一的数据保存到库1，之后以此类推。 ?...谁来分库分表 实现这种分库分表可以有多种思路，看上面的架构图，我们可以： 在数据库层做手脚 在应用层做手脚 在应用层与数据库层添加数据库路由中间件（相当于代理） 首先，在数据库层做手脚，需要数据库产品为开源的
物流人资数据预处理平台，负责接收一线几十万员工不同条线的工作量，每日数据量约2000w，系统负责加工转换并提供数据查询的同时，还需保证查询性能，以及修改单个业务量功能。...本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践，讲解HBase集群如何协同工作，并概述读取数据以及存储数据的原理，以及使用HBase注意事项。...01 背景 人资绩效数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据（工作内容数据），用于一线几十万员工薪资计算。平台单日接收量可达2000w，月度数据超5亿。...08 最佳实践 HBase主要特点（人资绩效数据预处理平台实践适配的特点）—— HBase为分布式列式数据库，可以横向进行扩展，解决系统存储数据超2000w的问题。...HBase数据支持多版本，对修改的数据可以支持多个版本数据。 HBase自带数据有效期功能，对于冷数据可以定期删除。 HBase优点—— 列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间。
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
