最近接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclose($fp)
有一个这样的需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 通过以下的方式写入PHP输出流 。
我们很多站长朋友选择织梦DedeCMS程序的主要原因在于是可以生成HTML静态文件的,这样在一定程度上是可以减少服务器的负载的。所以我们一般做大数据的内容管理系统比较多,当然还有一个原因就是DEDECMS程序比较简单易用,以及拥有很多免费的主题模板。
随着时代的进步,随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook,随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现,作为开发人员,我们要不断地打磨我们的 API,让它们提供可靠和有效的端点,从而毫不费力地浏览海量数据。
本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
开发中,我们对于分页,经验老道的程序员会限制分页最大数据条数,避免被攻击、或是数据量太大造成各种可避免问题
昨天,群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis,这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页,而不是架构如何设计!
学习完索引管理相关的内容之后,我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中,就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的,在这一部分,我们也会普及很多搜索相关的知识。
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
源码github:https://github.com/linbin524/yc.boilerplate
Python作为一门多用途的编程语言,拥有强大的数据库编程功能,适用于各种应用场景,从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程,包括连接到数据库、执行查询、操作数据,以及高级技巧和性能优化。
使用 select id 代替 select * 速度增加了3倍 这种方式假设数据表的id是连续递增的
先来分享一下关于优化数据库设计这块内容,这里从三个方面:规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
《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
答: Blade模板是Laravel提供一个既简单又强大的模板引擎; 和其他流行的PHP模板引擎不一样,他并不限制你在视图里使用原生PHP代码; 所有Blade视图页面都将被编译成原生的PHP代码并缓存起来,除非你的模板文件被修改,否则不会重新编译。 而这些都意味着Blade不会给我们增加任何负担。
MyCat就是一个数据库中间件,数据库的代理,它屏蔽了物理数据库,应用连接MyCat,然后MyCat再连接物理数据库。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户。
新生命团队基础框架X组件,包括网络、数据库、安全、多线程、反射、序列化、模版引擎、服务代理、远程过程调用等模块,包括Mvc后台魔方、超级码神工具、消息队列等子系统,支持Mono/Android/iOS/NetStandard。
AnalyticDB,是阿里云推出的一款数据库产品,主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”,是因为其兼容MySQL生态,可以像MySQL一样去使用,非常简洁方便。不久前,其还推出单机版规格,颇为惊艳,可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的,"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事,特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL,在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
MySQL数据库中,自定义存储过程查询表中的数据,带有分页功能。具体实例如下代码:
php连接云数据库对于很多PHP的老手来说并不是什么难事儿,也是很多新手必须要掌握的一项技能,但是对于很多新手来说,这项技能在最开始的时候还是有一定难度的。不过php连接云数据库是所有PHP新手必须要掌握的一项技能,只要掌握了PHP对云数据库的增减改查操作,就能写出简单且日常的程序了。那么php连接云数据库有哪些常用方法?接下来简单为大家解答一下。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统(RDBMS),其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效,但在一些高并发、大数据量的场景下,对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面,包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
在项目开发当中,经常要实现分页功能,在面试时也会经常被问到:什么是分页。这是因为在一个页面上能够显示的数据是有限的,而存放在数据库中的数据往往很多,我们必须将这些数据安放到不同的页面中去。
如果条件允许,demo的内容是:通过logstash 同步日志或数据库(oracle、mysql)表的数据到 Elasticsearch,然后通过kibana进行可视化。
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。
在项目开发当中,经常要实现分页功能,在面试时也会经常被问到,什么是分页。这是因为在一个页面上能够显示的数据是有限的,而存放在数据库中的数据往往很多,我们必须将这些数据安放到不同的页面中去。
在 mybatis 中,使用 RowBounds 进行分页,非常方便,不需要在 sql 语句中写 limit,即可完成分页功能。但是由于它是在 sql 查询出所有结果的基础上截取数据的,所以在数据量大的sql中并不适用,它更适合在返回数据结果较少的查询中使用
首先:count()总数 第一页:db.books.find().limit(3); 第二页:db.books.find().limit(3).skip(3);
一般在数据库中,我们保存的都只是 int 、 varchar 类型的数据,一是因为现代的关系型数据库对于这些内容会有很多的优化,二是大部分的索引也无法施加在内容过多的字段上,比如说 text 类型的字段就很不适合创建索引。所以,我们在使用数据库时,很少会向数据库中存储很大的内容字段。但是,MySQL 其实也为我们准备了这种类型的存储,只是我们平常用得不多而已。今天我们就来学习了解一下使用 PDO 如何操作 MySQL 中的大数据对象。
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题,并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分四个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题,并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
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
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
系统开发中,数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化、代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了。下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出!
开发环境: jdk:Jdk1.8 Scala:2.11.8 CDH6.2.1: zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1,hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop:sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql:5.7 Zeppelin:0.8.0
Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件,国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件! 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
MySQL作为一款非常流行的、开源的关系型数据库,应用非常广泛。因为MySQL开源的缘故,图形化管理维护工众多,除了系统自带的命令行管理工具之外,还有许多其他的图形化管理工具,这里介绍几个经常使用的MySQL图形化管理工具,供大家参考。以下按照小编喜欢程度降序排序
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