最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系,有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例,介绍了其中可能存在的一些性能问题,并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段,并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时,先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引,然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历,直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述
记录下第一次使用 GDB 调试 ClickHouse 源码的过程,这里仅仅是通过简单的调试过程了解 ClickHouse 内部的机制,有助于解决疑惑,代码小白,有错误见谅。
最近跟在粉丝群先聊到一个问题,数据库的写入方式,最多能写入多少行数据。经过一些网络搜索和查询,据悉MySQL单表插入极限是3w~5w。
对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性,这个设计假设自增主键是连续的。但实际上,这样的假设是错的,因为自增主键不能保证连续递增。
随着业务数据量的剧增,传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力,NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务,旨在为客户提供极致的数据据存储体验,详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
很多大型企业需要对各种销售及营销数据进行实时同步分析,例如销售订单信息,库存信息,会员信息,设备状态信息等等,这些统计分析信息可以实时同步到Doris中进行分析和统计,Doris作为分析型数据库特别适合于对海量数据的存储和分析,我们只需要把MySQL的表单数据实时同步到Doris即可以实现实时数据分析能力。
数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关缓存参数的角度来介绍可以通过哪些参数进行IO优化:
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员,可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
文章来自:博客 数据库属于 IO密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化: 📷 query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 My
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka ,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
MySQL查询执行流程 📷 查询流程: 客户端发送一条查询给服务器; 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果;否则,进入下一阶段; 服务器进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划; MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询; 将结果返回给客户端; 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果,被命中时,MySQL会立即返回结果,省去解析、优化和执行等阶段; MySQL保存结果于缓存中,把select语句本身做hash计算,计算的结果作
Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件,并且在每个组件显式地做到fault-tolerant(容错),由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的,这里做一下自己的整理。
摘要:很多 DBA 和开发同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。最近了解到一款实时数据同步工具 Tapdata Cloud,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Elasticsearch,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
以社交平台的用户表为例,随着业务的快速增长,用户表user单表数据量越来越大,此时,如果我们想给user表添加索引,数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内,但是,单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢,我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢?
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
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本文将介绍微众银行的数据库架构演进过程,并分享 TiDB 在微众银行实践经验和部分业务案例。
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摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
最近由于业务需求,需要将公有云RDS(业务库)的大表数据归档至私有云MySQL(历史库),以缩减公有云RDS的体积和成本。
InnoDB批量建索引深度揭秘 InnoDB在MySQL 5.7版本中推出了批量建索引的功能。WL#7277 InnoDB: Bulk Load for Create Index这个功能就由本人设计与实现的。本文将对该功能的设计与实现进行详尽的介绍。 ---- 一、InnoDB Fast Index Build介绍 最简单的建索引的方法就是走正常的数据库插入流程,将数据逐条插入到索引B树中。要对B树进行查找合适的插入位置,对B树节点进行正常的加锁,对页面记录redo log,undo log,当页面满时进
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源,今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例,MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章,再多的锁都难不倒你。
答案来自这个链接: 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的?
人资绩效系统数据预处理平台,负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据,查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案,查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式,对于更新查询等方面复杂度较高,不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足,但更新单个字段不够友好,且ES成本较高。
「 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
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
在 MySQL 中,数据表是一个或多个字段的集合(有组织排列),并且每个字段可以存储特定的类型数据。常见的 MySQL 表格有以下几种:
作者:苏文鹏,腾讯 CSIG 工程师 一、背景 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和 ETL 场景的 SQL 引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现、定义和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面: 一是利用了 Hive 的 Metastore 作为持久化的 Catalog,用户可通过 HiveCatalog 将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore 中。例如,用户可以使用 HiveCatalog 将其
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群,也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据,当然环境搭建也免不了数仓的帮忙,常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛,而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来,吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求,Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务,提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域,核心场景包括以下几大类: √ 实时数据库同步,如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓,或者为现代数据平台供数,如: △ 常规 ETL 任务(建宽表,数据清洗,脱敏等) △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
服务器性能优化是一项非常艰巨的任务,当然也是很难处理的问题,在写这篇文章的时候,特意请教下运维大佬,硬件工程师,数据库管理,单从自己的实际开发经验来看,看待这个问题的角度起码是不全面的。
日常学习和工作中,经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等,这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢,电脑风扇狂转真的很让人崩溃,其实有些小技巧是可以让导入更快速的,本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
电话销售大家一定都经历过,许多公司都有电销的团队,相信看过华尔街之狼的人肯定会理解的更加深刻。我们今天不讨论那些公司是如何通过各种渠道获取到大众的电话号码的。我有幸开发了一个需要处理海量电话号码的系统,这个系统的功能包括:
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