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
《大数据量下,58同城mysql实践》 WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看
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。
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。
WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看。 1)基本概念 2)常见问题及
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业,在江湖中的知名度还是有的,而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题:当数据表中数据量过大时,应该如何优化查询速度?
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。
例如,使用 MySQL 数据库判重,或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行,因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢,而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
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。
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台,依托领先的数据挖掘与分析能力,为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持,为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测,为内容投资提供全面客观的价值评估。
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
基本上所有的产品都离不开模糊搜索,无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索,我们最典型的解决方案是大家都可以想到的,使用SQL的like功能来实现,如下:
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
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。
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。
geobuilding于近日完成重要更新,支持对大数据量,大文件geojson的加载和动态编辑。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展,各种数据无时无刻地生成,新数据的产生成大爆炸趋势,如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?
客如云成立于 2012 年,是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家, 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务,包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务,并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组,负责公司的大数据架构和建设工作,为公司提供大数据基础数据服务。
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)。
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
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
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。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索,这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
随着近几年整个产业数字化进程的深入,数据库的应用场景变得更多、更复杂,导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模,处理更加多样的数据类型,以及具备更加复杂的场景化能力。
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案,各路高手齐上阵,大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案,这种讨论蛮有意思。
一、缘起 《深入浅出搜索架构(上篇)》详细介绍了: (1)全网搜索引擎架构与流程 (2)站内搜索引擎架构与流程 (3)搜索原理与核心数据结构 本文重点介绍: (4)流量数据量由小到大,常见搜索方案与架构变迁 (5)数据量、并发量、扩展性方案 只要业务有检索需求,本文一定对你有帮助。 二、检索需求的满足与架构演进 任何互联网需求,或多或少有检索需求,还是以58同城的帖子业务场景为例,帖子的标题,帖子的内容有很强的用户检索需求,在业务、流量、并发量逐步递增的各个阶段,应该如何实现检索需求呢? 原始阶段-LIKE
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
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文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
在传统的大数据处理方法中,一个企业将有一个计算机存储和处理大数据。对于存储而言,程序员会自己选择的数据库厂商,如Oracle,IBM等的帮助下完成,用户交互使用应用程序进而获取并处理数据存储和分析。
不可否认,大数据在这些年的发展当中,实现大数据处理的核心技术,始终是分布式。基于分布式技术架构,有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件,形成了完善的技术生态,为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度,来聊聊分布式技术架构。
后来,随着访问量的上升,几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力,但是当访问量继续增大的时候,多台web机器通过文件缓存不能共享,大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候, Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
jQuery EasyUI的Datagrid组件功能算是很强大了,不过性能确实不怎么乐观,而对于性能问题,网络上几乎也找不到相关的优化资料,所谓的牛人们可能都望而却步了。本博客以后会带着分析Datagrid组件的性能问题,并且给出优化方案,也希望大家能集思广益,给出一些好的想法。
近年来,随着数据规模越来越大,以及由此衍生出数据实时化的诉求激增,产生了一系列大数据相关的业务场景,场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点,因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
毫不夸张的说咱们后端工程师,无论在哪家公司,呆在哪个团队,做哪个系统,遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论,能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案,我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
这些都不是大数据的核心技术:Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。 我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着:搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。
在 web 初现峥嵘的那段时间 ,大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据,由于网站的用户与访问量不会太大,甚至大部分都使用额静态网页,与后端没有过多的交互,所以单机 MySQL 足矣
近两年新冠肺炎疫情对各行各业造成重大冲击,但对于跨境电商行业来说则是机大于危,跨境支付赛道也因此备受关注。其中,受疫情影响,大量 B2B 外贸交易转到线上,相比起 B2C,B2B 跨境交易支付场景更为复杂,因为其业务场景也往往更为复杂、周期长、贸易参与角色众多。
第一点:导入消息接收人的数据可以支持excel导入,然后去各个业务线去拉取完整的用户id即可,导入的数据需要分页提交给服务或者分页落库
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