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干货 | 全方位深度解读 Elasticsearch 分页查询

From + size 查询缺点 受制于 max_result_window 设置，不能无限制翻页。 存在深度翻页问题，越往后翻页越慢。...前置条件：使用 search_after 要求后续的多个请求返回与第一次查询相同的排序结果序列。也就是说，即便在后续翻页的过程中，可能会有新数据写入等操作，但这些操作不会对原有结果集构成影响。...2.2.2 search_after 查询优缺点及适用场景 search_after 优点 不严格受制于 max_result_window，可以无限制往后翻页。...2.3.2 Scroll 遍历查询优缺点及适用场景 scroll 查询优点 支持全量遍历。 ps：单次遍历的 size 值也不能超过 max_result_window 大小。...本文说法有不严谨的地方，以官方文档为准。 欢迎大家就自己的分页实践进行留言讨论。

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【死磕Sharding-jdbc】---结果合并总结

分页性能分析 性能瓶颈 查询偏移量过大的分页会导致数据库获取数据性能低下，以MySQL为例： SELECT * FROM t_order ORDER BY id LIMIT 1000000, 10 这句...对于本身即有序的待排序对象，归并排序的时间复杂度仅为O(n)，性能损耗很小。 其次，Sharding-JDBC对仅落至单分片的查询进行进一步优化。...落至单分片查询的请求并不需要改写SQL也可以保证记录的正确性，因此在此种情况下，Sharding-JDBC并未进行SQL改写，从而达到节省带宽的目的。...用户习惯结合产品需求解决方案： 比如我们以前有个每日TOP榜单需求，分析用户行为一般不会无限制往下滑，即使有这种用户，也是极少数，可以忽略。...这样的话，用户查看每日TOP榜单只需通过 LRANGE key start stop从redis缓存中取数据即可，且限制查询的offset不允许超过300； END

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    MySQL大表优化方案

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    MyBatis-plus一些总结感受

    因为做的是门户类型的项目.这两天测试给提了个问题,在分页的时候,直接从地址栏修改了一个超出最大页码的页数,返回的结果竟然是空白页面,平时前后端分离的时候,没有碰到过,现在有两种解决方式: 后端处理 前端调用接口的时候根据...maxPage进行判断 当然第二种处理方式比较简单,但是依稀记得以前用的分页pageHelper插件超出最大值时会自动判断,故做一下研究 通过查询mybatis-plus的官网,MybatisPlusInterceptor...其中的自动分页是比较符合的 自动分页: PaginationInnerInterceptor 多租户: TenantLineInnerInterceptor 动态表名: DynamicTableNameInnerInterceptor...,可以实现的有: overflow 溢出总页数后是否进行处理(我们需要的东西), maxLimit 单页分页条数限制(默认无限制), dbType 数据库类型(根据类型获取应使用的分页方言) , dialect...,突然发现idea没有提示,自己写上去也是报错的...后来发现mybatis-plus插件版本要求3.4.0以上,而项目中的是3.2的版本 项目开始的时候3.4.0还未发布, 查询了一下3.4之前的版本设置

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    图数据库处理大型图的查询性能优化，与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势

    图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型：图数据库采用了图结构的数据模型，可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...一些复杂查询的限制：虽然图数据库在关联查询方面具有很大的优势，但是对于一些复杂查询（例如多层级关联查询）可能会遇到一些限制。相对来说，传统关系型数据库对于复杂查询的支持更加全面。...较高的学习和维护成本：由于图数据库采用了与传统关系型数据库不同的数据模型和查询语言，使用图数据库需要学习新的概念和技术。此外，相对较少的使用者也导致了较少的维护和支持资源。...总体来说，图数据库在处理关联数据和图分析任务方面具有明显的优势，但在一些其他方面可能与传统关系型数据库相比存在一些限制和劣势。选择使用哪种数据库取决于具体的应用需求和数据特点。

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    大报文问题实战

    如何查询数据库，有8个可选项： 图7.如何查询数据库的8个可选项 导出问题的本质，是大范围table scan，很难设计精细的复合索引。...举例：要导出100万行记录，每页1万，那么到50万记录时，每次分页查询相当于数据库要扫描50万+行记录后抛弃绝大部分并返回1万行，这还要继续执行50次，此外分页组件还要额外执行count语句以计算总行数...因此，数据库的压力被放大了，可以简单理解为“全表扫描”了【50 + 100(count计算)=150】次，远不如不分页（不分页还要解决OOM问题）。...目前，WMS6.0改用了方案8，根本上解决了数据库慢查询问题。思路是不再盲目静态分页，而是根据时间条件切分成多个SQL，分别查询，保证每个SQL返回数据量不大从而避免慢SQL。...5.3 设计应急预案 有些大报文问题，可能暂时无法通过技术手段解决，例如，已经有商家接入的对外接口，开放时没有对List size限制，加限制后需要商家配合修改做客户端分页，而商家不配合。

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    Hive 如何快速拉取大批量数据

    1:通用解决方案:分页拉取 首先，我们要基于一个事实，就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据。...首先，我们要明白分页是如何完成的，首先数据库server会根据条件运算出所有或部分符合条件的数据（取决是否有额外的排序），然后再根据分页偏移信息，获取相应的数据。...所以，一次次的分页，则必定涉及到一次次的数据运算。这在小数据量的情况下是可以接受的，因为计算机的高速运转能力。但是当数据量大到一定程度时，就不行了。...比如，单次地运算也许就是3-5分钟（基于分布式并行计算系统能力），当你要select 100w数据时，如果用一页1w的运算，那么就是100次来回，1次3-5分钟，100次就是5-8小时的时间，这就完全jj...总结下：首先使用临时表并行地将结果写入；其次通过hdfs将文件快速下载到本地即可；最后需要定时清理临时表；这样，你就可以高效，无限制的为用户拉取大批量数据了。

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    一起学Elasticsearch系列-深度分页问题

    ES的深度分页问题指的是在大数据集和大页数的情况下，通过持续向后翻页来获取查询结果的一种性能问题。当页码非常高时，ES需要遍历大量文档才能找到正确的分页位置，导致性能和查询速度变慢。...深度分页的性能问题和危害 首先我们要达成一个共识： 分页查询的时候数据肯定是按照某种顺序排列的，ES中如果不人工指定排序字段，那么最终结果将按照相关度评分排序。...每次有序的查询都会在每个分片中执行单独的查询，然后进行数据的二次排序，而这个二次排序的过程是发生在Heap中的，也就是说当你单次查询的数量越大，那么堆内存中汇总的数据也就越多，对内存的压力也就越大 这里的单次查询的数据量取决于你查询的是第几条数据而不是查询了几条数据...如果需要持久化查询结果或经常使用相同的滚动上下文进行查询，可能需要考虑其他方法，如将结果存储在自定义的数据结构中或使用游标分页等技术。...总结起来，ES的深度分页在处理大规模数据集时是一项非常有用的功能，深度分页查询可能会面临一些性能和可靠性方面的挑战，需要根据具体情况进行权衡和优化。 点在看，让更多看见。

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    数据分表小结

    数据库表拆分业内已经有很多成熟方案，已经不是什么高深的技术，基本上是纯工程化的流程，但是能有机会进行实际的操刀一把机会还是难得，所以非常有必要做个总结。...这样无限制的翻页下去，处理排序分页的机器肯定会内存撑爆，就算不撑爆一定会触发性能瓶颈。...这个简单的例子用来说明分片之后，排序分页带来的现实问题，这也有助于我们理解分布式系统在做多节点排序分页时为什么有最大分页限制。...比如我们的查询条件和分页参数： where createDateTime>'2018-01-11 00:00:00' pageParameter：pageSize：5、currentPage：1 获取的结果集为...（可以利用数据同步中间件建立单表多级索引、多表多维度索引来辅助计算。我们使用到的数据同步中间件有 datax、yugong、otter、canal 可以解决全量、增量同步问题）。

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    使用MySQL实现分页查询

    有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。 发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正。...这些数据随着翻页的进行能够动态的变化，为了实现这样的效果，一般会采取两种办法：真分页和假分页。这样的划分方式是从与数据库的交互方式出发的，是每次翻页时都进行查询还是一次性查出所有的数据。 2....真分页 真分页指的是每次在进行翻页时都只查询出当前页面的数据，特点就是与数据库的交互次数较多，但是每次查询的数据量较少，数据也不需要一直保存在内存中。...缓存层 真分页和假分页都要和数据库进行交互，对于真分页来说不需要担心数据同步的问题，因为每次都是查询出最新的，但是数据库的负担会很重，尤其是用户量大的情况下。...对于不同的数据，实现分页有不同的方式，在MySQL中可以使用LIMIT来限制查询出的数据。 1. LIMIT用法 LIMIT出现在查询语句的最后，可以使用一个参数或两个参数来限制取出的数据。

    17.3K52

    使用MySQL实现分页查询

    对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改。 有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。 发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正。...这些数据随着翻页的进行能够动态的变化，为了实现这样的效果，一般会采取两种办法：真分页和假分页。这样的划分方式是从与数据库的交互方式出发的，是每次翻页时都进行查询还是一次性查出所有的数据。 2....真分页 真分页指的是每次在进行翻页时都只查询出当前页面的数据，特点就是与数据库的交互次数较多，但是每次查询的数据量较少，数据也不需要一直保存在内存中。...缓存层 真分页和假分页都要和数据库进行交互，对于真分页来说不需要担心数据同步的问题，因为每次都是查询出最新的，但是数据库的负担会很重，尤其是用户量大的情况下。...对于不同的数据，实现分页有不同的方式，在MySQL中可以使用LIMIT来限制查询出的数据。 1. LIMIT用法 LIMIT出现在查询语句的最后，可以使用一个参数或两个参数来限制取出的数据。

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    数据库中间件为何不支持join

    有网友对《假如让你来设计数据库中间件》一文中，数据库中间件仅仅支持四类SQL存有疑问： partition key普通查询 partition key上的IN查询 非partition key上的查询...BY xxx OFFSET xxx LIMIT xxx 大部分需求集中在前三条，排序+分页的需求由于分布式实现困难，各业务线往往也采用了一些限制或者变通手段实现，例如： 建立索引表以避免遍历库再内部排序...关于“基因法”的方案详见《单KEY业务，数据库水平切分架构实践 | 架构师之路》。...画外音：关于“帖子业务的水平切分”的方案详见《1对多业务，数据库水平切分架构一次搞定 | 架构师之路》。...七、支付平台部调研 从@hudp 了解到，分库的数据访问，货币系统部所有的线上实时业务都必须携带partition key，故其访问模式和即时通讯的数据访问模式相同。

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    亿级数据量系统 db 数据库性能优化方案

    一、数据库性能瓶颈主要原因 1、数据库连接 MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加...，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。...通过读写分离复制与master相同的数据源（一主多从），多数据源可以部署到不同主机上，从而可以解决数据里连接瓶颈和硬件资源限制问题。 2、分库分表 对数据的库表进行拆分，用分片的方式对数据进行管理。...主要解决了单表数据量大问题，从而也就解决了存储空间带来的数据库性能瓶颈。 3、优化查询 经过对数据库的了解后，我发现，数据库查询的最该优化的地方还是数据库优化。...如果查询返回的数据过多，会导致cpu和内存占用过大，用show profile for query去查看查询状态时，sending data过大时，就可能是返回数据过多。

    1.1K20

    面试官: ClickHouse 为什么这么快？

    mpp 架构 MPP ( Massively Parallel Processing )，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上...在执行步骤间有一些为数据交换而实现的同步点 shuffle（例如 Apache Spark 和 MapReduce 的 shuffle 步骤） 区别 1 单 node 性能制约 受限与单 executor...（注意这里是移动数据，走网络） 区别 2 并发性 并发性是指有多少个查询可以有效地被并行执行。...具体来说，无论集群是 4 个节点还是 400 个节点，并发性是一样的，它们的性能衰退也会在同一点体现，但是对于 spark 来说，无限制，取决于你的集群规模。...所以合理的把 MPP 集群规模限制在 50 台，将和 250 台规模的 Apache Spark 集群性能一致，但是呢 Apache Spark 可以超过 250 个节点，MPP 就望尘莫及了。

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    别看不起分区表：我要为你点个赞

    那么它就会受到单数据库实例的连接数限制、 IO瓶颈、 swap空间、 FD等诸多限制。...我们先对分区表一些我认为完全可以接受的限制做一个说明。 分区最大数 8192个分区数限制，虽然不像分库分表可以无限制扩容下去，但是即使按照单表千万的行业标准，也能妥妥的容纳几百亿的的数据。...---- 接下来是一些确实有影响的限制。我们在分区表、单库分表和分库分表三种方案之间进行对比如下（需要说明的是分库分表包括单库分表和分库分表）： P.K....分区表 单库分表 分库分表 连接数 单库限制 单库限制 无限制 存储能力 8192个分区 单库限制 无限制 不走分片键 全表锁 自研or中间件 自研or中间件 走分片键 性能高 性能高 性能高 并发能力...分区表和单库分表的并发能力有限，很多宝贵的资源都受到单个实例和服务器的限制，这才是一线互联网公司核心数据不使用分区表的主要原因。

    40320

    开发指南:防御性编程(Defensive Programming)

    其核心思想是：我们要承认程序都会有问题的，都是需要被修改，聪明的程序员应该根据这一点来编写代码。 防御性编程案例 ---- 1、保护程序免遭非法输入数据的破坏 如何应对？...（1）参数验证：检查所有来源于外部的数据的值； 数值取值范围、字符串长度、sql注入字符串等。...2、断言 3、错误处理技术 （1）返回中立值； （2）换用下一个正确的数据； （3）返回与前次相同的数据； （4）换用最接近的合法值； （5）报告信息 记录到日志文件中； （6）返回一个错误吗...； （2）熔断、降级、限流、业务开关等； （3）拆分服务、拆分服务依赖的资源如数据库、redis等； 6、资源枯竭，内存泄露，导致OOM （1）不要无限制的创建资源，要重复利用； （2）使用容量限制的容器...； （3）分页查询数据，不要全量全表查询； 7、线程安全 8、接口升级，版本兼容性 9、缓存设计，缓存击穿要兜底，过期设计去热点，存储容量需考虑 10、数据库读写分离，需要考虑数据库主从延迟，引起的数据一致性问题

    39230

    为什么MySQL不推荐使用子查询和join

    在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升。...在应用层做关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需 要重复地访问一部分数据。从这点看，这样的重构还可能会减少网络和内存的消艳。...四、不使用join的解决方案 在业务层，单表查询出数据后，作为条件给下一个单表查询。也就是子查询。会担心子查询出来的结果集太多。mysql对in的数量没有限制，但是mysql限制整条sql语句的大小。...通过调整参数max_allowed_packet ，可以修改一条sql的最大值。建议在业务上做好处理，限制一次查询出来的结果集是能接受的。...但是问题来了，如果匹配到的数据量太大就不行了，也会导致返回的分页记录跟实际的不一样，解决的方法可以交给前端，一次性查询，让前端分批显示就可以了，这种解决方案的前提是数据量不太，因为sql本身长度有限。

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