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Mysql和Redis查询速度的对比

“ 在软件系统中,IO速度比内存速度慢,IO读写在很多情况下会是系统的瓶颈，我们也知道Redis的查询速度比直接查数据库要快，因为Redis将数据存在内存中，而Mysql的查询是执行IO操作。...状态的好坏关系到学习和工作效率。工具也是一样，专注的方向不同，决定了在不同的场景，会有各自的优势。今天给大家带来的是，Mysql和Redis在项目中的查询速度的差距。...先说一下对比的条件：首先Redis和Mysql都是部署在远程服务器上(同一台)。其次接口是相同，在Service层开始区分以哪种形式获取数据（代码如下）。...这里的对比并不是说Mysql不好，而且这个对比也是有一定的问题，因为本人的SQL查询语句可能优化并不是特别好。同时我们也要知道NoSQL也是有它本身的缺陷： 1....好了，既然我们知道Redis查询速度要比直接查询Mysql要快，那么如何合理的在项目中运用Redis呢？请继续关明天的文章，今天就讲到这里，希望大家能有一个充实的一周。

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对比使用Phoenix组件和原生Hbase查询的时间性能

对比使用Phoenix组件和原生Hbase查询的时间性能之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase...查询数据量为1.8亿+。 1.基本理论 HBase是一个分布式的基于列存储的非关系型数据库。 HBase不是关系型数据库，而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库，不支持sql。...HBase统计使用count。查询按照rowkey查询，适合存储结果，不适合做sum、count、表连接等复杂查询，而SQL则适合多表连接，查询组合等。...2.查询方式第一种：原生Hbase查询时间 count 'mysql_data' ?...Hbase查询时间为3856秒大约1小时7分钟第二种：Hbase查询优化 count 'mysql_data', INTERVAL => 10000000 每隔一千万查询一次： ?

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Hbase与MySQL对比，区别是什么？

，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。...# 从架构对比看差异相比MySQL，HBase的架构特点: 1.完全分布式（数据分片、故障自恢复) 2.底层使用HDFS(存储计算分离)。由架构看到的能力差异: 1....HBase:侧重于写、存储紧凑无浪费、Io放大、数据导入能力强 # 关于LSM树和B+树的理解目的是为了减少磁盘IO，索引：某种数据结构，方便查找数据 hash索引不利于范围查询，使用树结构 B+树...从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树 B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据非叶子节点能够存放更多的索引，树的高度更低叶子节点通过指针相连，有利于区间查询叶子节点和根节点的距离基本相同...HBase不是MySQL的替换，HBase是业务规模及场景扩张后，对MySQL的自然延伸

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MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析

背景介绍最近在写SQL语句时，对选择IN 还是Exists 犹豫不决，于是把两种方法的SQL都写出来对比一下执行效率，发现IN的查询效率比Exists高了很多，于是想当然的认为IN的效率比Exists...这种情况下子查询结果集很大，我们看看MySQL的查询计划：使用in时，由于子查询结果集很大，对t_author和t_poetry表都接近于全表扫描，此时对t_author表的遍历耗时差异对整体效率影响可以忽略...，执行计划里多了一行，在接近全表扫描的情况下，mysql优化器选择了auto_key来遍历t_author表：使用exists时，数据量的变化没有带来执行计划的改变，但由于子查询结果集很大...，5.5以后的MySQL版本在exists匹配查询结果时使用的是Block Nested-Loop（Block嵌套循环，引入join buffer，类似于缓存功能）开始对查询效率产生显著影响，尤其针对子查询结果集很大的情况下能显著改善查询匹配效率：实验结论根据上述两个实验及实验结果，我们可以较清晰的理解IN 和Exists的执行过程，并归纳出IN 和

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Hbase、Kudu和ClickHouse全视角对比

Hbase、Kudu和ClickHouse横向对比V2.0 前言 Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据，地位牢固。...分别弥补HDFS静态存储和Hbase Nosql的不足。既然可选的技术路线有这么多，本文将从安装部署、架构组成、基本操作等方面横向对比一下Hbase、Kudu和Clickhouse。...Service以及表的 catalog service 组成架构对比 Hbase架构 ?...基本操作对比数据读写操作 •Hbase读流程 ? •Hbase写流程 ? •Kudu ? •Clickhouse Clickhouse是个分析型数据库。...最后从下面几个维度来对比一下Hbase、Kudu和Clickhouse。 ?

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Hbase和MySQL的区别是什么？一文深度对比！

点击上方蓝色“架构师修炼”，选择“设为星标” MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。...从架构对比看差异相比MySQL，HBase的架构特点: 完全分布式（数据分片、故障自恢复) 底层使用HDFS(存储计算分离)。...由引擎结构(B+Tree vs LSM Tree)看到的能力差异: MySQL:读写均衡、存在空间碎片 HBase:侧重于写、存储紧凑无浪费、Io放大、数据导入能力强关于LSM树和B+树的理解目的是为了减少磁盘...，树的高度更低叶子节点通过指针相连，有利于区间查询叶子节点和根节点的距离基本相同，查找的效率稳定数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降 LSM...HBase不是MySQL的替换，HBase是业务规模及场景扩张后，对MySQL的自然延伸

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Hbase 和 MySQL 的区别是什么？一文深度对比！

MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。...1 从架构对比看差异相比MySQL，HBase的架构特点: 完全分布式（数据分片、故障自恢复) 底层使用HDFS(存储计算分离)。...由引擎结构(B+Tree vs LSM Tree)看到的能力差异: MySQL:读写均衡、存在空间碎片 HBase:侧重于写、存储紧凑无浪费、Io放大、数据导入能力强 3 关于LSM树和B+树的理解目的是为了减少磁盘...，树的高度更低叶子节点通过指针相连，有利于区间查询叶子节点和根节点的距离基本相同，查找的效率稳定数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降 LSM...6 总结哪些场景的存储适合HBase ? HBase不是MySQL的替换，HBase是业务规模及场景扩张后，对MySQL的自然延伸

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Hbase 和 MySQL 的区别是什么？一文深度对比！

来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984 从架构对比看差异从引擎结构看差异关于LSM树和B+树的理解数据访问从生态看差异...总结 ---- MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。...从架构对比看差异相比MySQL，HBase的架构特点: 完全分布式（数据分片、故障自恢复) 底层使用HDFS(存储计算分离)。...的实战项目： https://github.com/YunaiV/onemall 关于LSM树和B+树的理解目的是为了减少磁盘IO，索引：某种数据结构，方便查找数据 hash索引不利于范围查询，使用树结构...B+树从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树 B+树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据非叶子节点能够存放更多的索引，树的高度更低叶子节点通过指针相连，有利于区间查询叶子节点和根节点的距离基本相同

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Solr与MySQL查询性能对比

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度。...时间对比：查询条件时间 MySQL（无索引） 30s MySQL（有索引） 2s Solrj（select查询） 12s 如何优化？...220296个结果集，时间为2s左右，这样的查询获取数据的效率和MySQL建立索引后的效果差不多，暂时可以接受。...下面是Solr使用“/select”和“/export”的速度对比。...时间对比：查询条件时间 MySQL（无索引） 30s MySQL（有索引） 2s Solrj（select查询） 12s Solrj（export查询） 2s 项目中如果用分页查询，就用select

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hive与hbase对比

Hive和HBase是两个不同的大数据存储和处理系统，具有以下差异： 1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中...HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。 2、适用场景：Hive适用于那些需要对结构化数据进行查询和分析的场景，通常用于批处理分析，可以处理大量的数据。...而HBase适用于需要高速查询和随机访问非结构化数据的场景，可以存储和处理大规模的非结构化数据。 3、数据操作：Hive支持基本的数据查询和处理，如聚合、筛选、连接等，但不支持数据的添加、删除或修改。...而HBase支持数据的CRUD操作，可以插入、更新、删除或查询数据。 4、性能：由于Hive是基于MapReduce实现的，因此其性能相对较慢，不适用于需要实时数据查询的场景。...而HBase可以提供实时的数据访问和查询，并具有高吞吐量和低延迟的特点。 5、数据一致性：由于HBase是基于分布式系统的，因此对于数据的一致性有一定的要求。

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数据库：MySQL、HBase、ElasticSearch三者对比

可以看出ES和MySQL、HBase的存储还是有很大的区别。...3.2 HBase HBase的容灾和MySQL的单机容灾有些类似，但具体实现上还是很有自己的特点。...1.查询假如我们要查询rowkey=150的这条记录，首先从zk中获取hbase:meta表（存放region和key的对应关系的元数据表）的位置，通过查询meta表得知rowkey=150的数据在哪个...5、使用场景 ---- 说了这么多，其实还是希望对MySQL，HBase，ES各自的实现做下对比，方便我们根据业务特点选择最合适的存储、检索方案。...而且HBase的主键不像Mysql，往往是涉及到业务逻辑的，如果查询条件单一的话，可以把直接把需要查询的字段作为主键的一部分，类似MySQL的联合索引，来提供检索功能。

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使用phoenix查询hbase

今天需要从的 hbase 使用 sql 来查询数据，于是想到了使用 phoenix 工具，在自己的环境里大概试了一下，一下子就通了，就这么神奇。...active connection: #0 open jdbc:phoenix:thin:url=http://localhost:8765;serialization=PROTOBUF # 查询表...INTO users (id, username, password) VALUES (1, 'kongxx', 'Letmein'); 1 row affected (0.033 seconds) # 查询数据.../sqlline.py # 创建一个表包括两个 column-family：A 和 B，每个 column-family 里包含两个 column 0: jdbc:phoenix:> CREATE TABLE..., A.A1, A.A2, B.B1, B.B2) VALUES (2, 'a21', 'a22', 'b21', 'b22'); 1 row affected (0.015 seconds) # 查询数据

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MongoDB和MySQL对比(译)

像其他关系系统一样，MySQL将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。在MySQL中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。...在MySQL中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。...MySQL MongoDB 表集合行文档列字段 joins 嵌入文档或者链接五、特色对比像MySQL一样，MongoDB提供了丰富的并且远远超出简单的键值存储中提供的特色和功能。...MongoDB具有查询语言，功能强大的辅助索引（包括文本搜索和地理空间），数据分析功能强大的聚合框架等。...六、查询语言 MySQL和MongoDB都有丰富的查询语言。

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MongoDB和MySQL对比(译)

像其他关系系统一样，MySQL将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。在MySQL中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。...在MySQL中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。...MySQL MongoDB 表集合行文档列字段 joins 嵌入文档或者链接五、特色对比像MySQL一样，MongoDB提供了丰富的远远超出了简单的键值存储中提供的功能和功能。...MongoDB具有查询语言，功能强大的辅助索引（包括文本搜索和地理空间），数据分析功能强大的聚合框架等。...六、查询语言 MySQL和MongoDB都有丰富的查询语言。

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大数据开发-HBase关系对比

今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？...这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！...= NO SQL NoSQL = Not Only SQL：会有一些把 NoSQL 数据的原生查询语句封装成 SQL，比如 HBase 就有 Phoenix 工具关系型数据库和非关系型数据库的典型代表...NoSQL：hbase, redis, mongodb RDBMS：mysql,oracle,sql server,db2 （2）NoSQL 数据库的要点： 1.它介于 NoSQL 和 RDBMS 之间...HBase 查询数据功能很简单，不支持 join 等复杂操作 3. 不支持复杂的事务，只支持行级事务(可通过 hive 支持来实现多表 join 等复杂操作)。 4.

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MySQL——优化嵌套查询和分页查询

，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作；并且Not exists表示MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了...优化分页查询在MySQL中做分页查询，MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下...例如“limit 1000,20”，此时MySQL排序出前1020条数据后仅仅需要第1001到1020条记录，前1000条数据都会被抛弃，查询和排序的代价非常高。...通过索引覆盖在索引上完成扫描和排序（索引有序），最后通过主键（InnoDB引擎索引会通过主键回表）回表查询，最大限度减少回表查询的I/O次数。...总结对于嵌套查询和分页查询的优化，归根结底就是遵循SQL优化原则之一——减少回表查询的I/O次数。对于分页查询优化，更建议使用第一种优化方案，性能更好，稳定性更高。参考《深入浅出MySQL》

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MySQL（八）子查询和分组查询

（实际上，MySQL执行了2个select操作），where子句中使用子查询，必须保证select语句具有与where子句中相同数目的列；子查询一般与in操作符结合使用，但也可用于测试等于（=）、...格式化SQL：包含子查询的select语句一般相较来说阅读和调试更为不方便，特别是它比较复杂的情况下，因此把子查询分解为多行并且适当缩进，能极大的简化子查询的使用。...,orders是一个计算字段，由圆括号内的子查询建立，它对检索出的每个用户执行一次，子查询中where子句它使用了完全限定表名，它告诉SQL比较orders表和usertable表中的user_id列...相关子查询（correlated subquery）:涉及外部查询的子查询（任何时候只要列名可能存在多叉性，就必须使用这种语法[表名和列名有一个句点分隔]）。...PS：使用子查询建立查询的最可靠方法是逐渐进行（首先建立最内层的查询，确认后用硬编码数据建立外层查询，由内到外）二、组合查询 MySQL允许执行多个查询（多条select语句），并将结果作为单个查询结果集返回

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Hbase的后缀过滤查询

HBase原生自带了对RowKey的很多种查询策略。...通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（由行键，列明，时间戳定位）。...其API中提供的Filter大致如下： CompareFilter 是高层的抽象类，下面我们将看到他的实现类和实现类代表的各种过滤条件 RowFilter,FamliyFilter,QualifierFilter...PageFilter 分页过滤器，通过pageSize设置每次返回的行数,这需要客户端在遍历的时候记住页开始的地方，配合scan的startkey一起使用 FilterList 过滤器集合,Hbase...TimestampsFilter 这里参数是一个集合，只有包含在集合中的版本才会包含在结果集中由于其原生带有PrefixFilter这种对ROWKEY的前缀过滤查询，因此想着实现的后缀查询的过程中

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Spark查询Hbase小案例

写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇版本 Scala...> 6.0.5 4.3.6.RELEASE...-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java --> ...mysql mysql-connector-java <version...根据rowkey多个值过滤查询(scala环境）_裴大帅2021_新浪博客

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oracle和mysql批量Merge对比

orm框架采用mybatis，本博客介绍一下批量合并merge用oracle和mysql来做的区别， oracle merge合并更新函数的详细介绍可以参考我以前的博客：https://blog.csdn.net...tips_seq , rela_seq, tips_content) VALUES(A2.seq , A2.tipsSeq ,A2.relaSeq, A2.tipsContent) mysql...-- 批量更新新增关联信息 mysql--> <insert id="batchSaveTipsRelatedConfig" databaseId="<em>mysql</em>" parameterType="com.extend.tipsConfig.model.TipsRelatedModel

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