做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
对于传统的关系数据库如oracle,在大量数据导入方面的效率,我们一般有一个大概的认知,即1分钟以内可以导入千万条数据,而对于MySQL数据库,普遍观点以为性能相对较差,尤其时对于千万级别的数据量,几十分钟、几个小时,都是可能的。是否如此,本文会给出答案。
为了与MySQL做个对比,做一个PG的数据导入测试,使用COPY方式,测试环境保持一致,具体如下所述。
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景:最近接触到一个诊所的项目,主要做二次开发,由于甲方没法提供测试数据库(只有生产环境),且二次开发还是基于之前的数据库结构,给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大,我们也没法直接在生产库下二次开发(胆小),我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下,迁移的是表结构和表中数据,大概一个表在400M左右(300万条数据),全是InnoDB的存储引擎,而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求,我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗?
Wenjun,携程资深软件工程师,负责大住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在MySQL中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验。
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:
最基本的语句,意思是从那张表去查询什么数据列,可以是原表的列,也可以是聚合后的列,可以包含重复列,也可以去重,也可以只查看前几列。
经过上篇文章的学习,我们已经了解到了 XS 中的默认索引配置是在哪里,也了解到了配置文件如何加载以及服务端的一些简单配置。今天,我们要学习的重点就是剩下的内容,也是非常重要的内容,那就是索引字段的配置定义以及字段设计。
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量(MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志)减少了,降低日志刷盘的数据量和频率,从而提高效率。
现在,社交媒体、电商网站以及短视频应用源源不断地产生大量多模态数据。这些数据包含了自然语言、视觉信号、声音信号等多种类型。由于单一模式的数据分析已经不能满足日益复杂的查询需求,如何高效利用这些多模态数据变得至关重要。
来源:https://juejin.im/post/6863283398727860238
imgurl.org是xiaoz 2017年12月开始运营的一个图床网站,以下简称ImgURL,ImgURL运营期间经历了几次迁移,不过当时数据都还不多,没什么难度。随着时间推移数据量越来越多,至今图片数据已经超过100万张,截至2022.03.29已经达到1176457张图片。
在我们常使用的系统中,难免会遇到数据导入的情况。其实导入做起来并不是很难,直接用到easyexcel读取数据写入到数据库即可。看似好简单的样子,是的,现在这些开源的框架已经帮我们把所有能遇到的问题都给考虑到了。那我们需要考虑到什么呢?shigen觉得最重要的是实际的业务场景。
MySQL用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
一直以来对于MySQL的存储过程性能还是颇有微词的,说实话够慢的。有时候想做一些对比测试,存储过程初始化几万条数据都得好一会儿,这功夫Oracle类似的测试早都做完了,今天就赶个晚班车,把这个没做完的任务完成了。 我大体测试了一下,以100万数据为基准,初始化性能的提升会从近8分钟提升到10多秒钟。 我自己尝试了以下4种方案。 1.存储过程批量导入(近8分钟) 2.存储过程批量导入内存表,内存表导入目标表(近5分钟) 3.使用shell脚本生成数据,使用l
在我前年找实习的时候,遇到了面试官问我:mysql从excel导出百万级数据,该怎么做?我听到的第一反应是:我*,我哪去接触百万级的数据,你们导出的数据是什么?我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文,介绍这种导入导出的优化,然而我拒绝囫囵吞枣式学习,背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了,在此先感谢蜗牛,为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
青岛的房价这两年翻了一番,举个栗子,如果你在2016年在市区买了100万的房子,2018年价值200万,净增100万;如果你2016年没有买这100万的房子,2018年买房将多付100万,机会成本100万。而这100万可能是青岛白领不吃不喝十年的收入。
在MGR架构中,可能存在众多可能会影响整体性能,包括本地节点中常见的一些性能瓶颈点,也可能包括MGR层产生的。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 这里有个【1024】红包等你来领取 ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。 ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 # ClickHouse 是什么? ClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列
去年的投资统计月报数据量庞大,原始表格是xls格式(还是EXECL2003的),单个sheet最大只能放几万行,但数据总量有10万行以上,于是只能存成两个sheet。EXECL2010格式倒是单个sheet可以放得下,可是居然不能将数据完整的从一个sheet复制粘贴到另一个sheet(可能是因为行数太多)。正好想学习一下execl数据导入MySQL数据库的方法,于是开始尝试。
客户反馈生产环境中,MySQL 5.7 通过 xtrabackup+ Binlog 做基于时间点的恢复操作时,持续卡在 Binlog 的回放阶段,旷日持久,久到离谱。他对于这种旷日持久的操作产生了怀疑,想要确认数据库的这种行为是否合理,因此有了本文的 Binlog 回灌验证操作。
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。
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
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。
Sqoop是一个用来将Hadoop(Hive、HBase)和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
今天下午对比了下MyCAT,MySQL和其他数据库的能力项对比情况,梳理了一个列表,因为篇幅原因,主要包含如下的一些能力项。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据(小区数据,挂牌二手房, 出租房,新房)。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市;支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取,稳定可靠; 丰富的代码注
导读:对于很多大型网站来说,一些不起眼的小功能反而是实现的难点。对于知乎来说,已读服务会随着用户量和内容数量的增长而平方级增长,而且响应时间要求很短,因此是一个有实现难度的系统。本文作者介绍了知乎已读服务的架构设计和演进过程,并对很多技术取舍做了深入剖析,十分值得阅读。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
我们有时候想删除掉冗余索引,但是又怕删除之后影响到查询性能,这时候再回退就需要一定的时间。MySQL8.0开始支持隐藏索引(invisible indexes),隐藏索引不会被优化器使用,如果你想验证某个索引删除之后的查询性能影响,就可以暂时先隐藏该索引。但是有一点主键不能被设置为隐藏索引,当表中没有显式主键时,表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键,也不能设置为隐藏索引。
垂直分库是基于业务分类的,和我们常听到的微服务治理观念很相似,每一个独立的服务都拥有自己的数据库,需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分,每个业务有独立数据库。
实习的时候被问过一个问题,为什么 redis 会有 pipline,mysql 会有 batch,这些东西都具有批量操作的共性,是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作?
一、数据导入 1.什么是导入:把系统文件的内容保存到数据库服务器的表里 2.导入数据时的注意事项? -表中字段的个数要和文件列中的个数相等 -字段的类型要和文件中列的值匹配 3.导入数据命令格式: load data infile '文件名' into table 表名 fields terminated by '分隔符' lines terminated by '\n'; *terminated by ‘分隔符’:指定列的分隔符 *lines terminated by
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
最近做的项目,有个需求(从Elastic Search取数据,业务运算后),每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据,统计的时间如下:
MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理。
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
数据库使用的mysql,起初是单库单表,时间久了单表的数据量越来越大,一个表中的数据量达到3个多亿,mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了,不得不分表了,使用mycat中间件
随着整个互联网流量红利进入末期,各大厂在着力吸引新客的同时,在既有客户群体的运营上也是煞费苦心,各种提高客户体验、个性化服务的场景层出不穷。
MySQL导出的SQL语句在导入时如果数据量较大时会非常非常慢,经历过导入仅3000万条,用了近30个小时。在导出时合理使用几个参数,可以大大加快导入的速度。
我们通常会遇到这样的一个场景,就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
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