大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。1.Bloom filter适用范围：可以用...
bitsCN.com1、对查询进行优化、应尽量避免全表扫描、首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断、否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描、如：select id from t where num is null;--可以在num上设置默认值0、确保表中num列没有null值、然后这样查询：select id from t where num=0;3、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符、否则将引擎放弃使用索引而进行...
bitsCN.commysql limit大数据量分页优化方法 Mysql的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。Mysql的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。 同样是取10条数据 select * from yanxue8_visit limit 10000,10 和 select * from yanxue8_visit limit 0,10 就不是一个数量级别的。 网上也很多关于limit的五条优化准则，都是翻译自Mysql手册，虽然正确...
bitsCN.com 一般刚开始学SQL语句的时候，会这样写代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;也许耗费几十秒网上很多优化的方法是这样的代码如下: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;是的，速度提升到0.x秒了，看样子还行了 可是，还不是完美的！以下这句才...
bitsCN.com 锁定也将降低多连接测试的整体时间，尽管因为它们等候锁定最大等待时间将上升。例如： Connection 1 does 1000 inserts Connections 2, 3, and 4 do 1 insert Connection 5 does 1000 inserts 如果不使用锁定，2、3和4将在1和5前完成。如果使用锁定，2、3和4将可能不在1或5前完成，但是整体时间应该快大约40%。 INSERT、UPDATE和DELETE操作在MySQL中是很快的，通过为在一行中多于大约5次连续不断地插入或更新...
1、初始化空库2、启动复制，忽略常见错误#slave-skip-errors=1032,1053,10623、逐一备份大表，备份大表时，还可以分批次并发导出，方便并发导入4、全部导入完成后，等待复制没有延迟了，关闭忽略错误选项，重启，正式对外服务个别不一致的数据，会在后期逐渐被覆盖掉，或者删除掉。适用于：不要求数据高一致性，且数据量相对较大，尤其是单表较大的情况。
不管是日常业务数据处理中，还是数据库的导入导出，都可能遇到需要处理大量数据的插入。插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响，这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较，方便以后应用中插入方法的选择。 插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成，其中的数字表示大约比例： 连接：（3）发送查询给服务器：（2）分析查询：（2）插入记录：（1x记录大小）插入索引：（1x索引）关闭：（1）如果我...
前言 MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis，2010年这个项目由apache software foundation迁移到了google code，并且改名为MyBatis。是一个基于Java的持久层框架。 在国内市场来说，Mybatis的使用率比Hibernate更高，也更加流行。个人认为其流行的主要原因在于：国内绝大部分项目都是面向表结构编程的，Mybatis使用起来更加方便。 Alibaba绝对是国内互联网行业的天花板，很多优秀的开源项目都是阿里大佬分享出来的，因此今天就跟...
背景介绍 盖娅广告匹配系统（GaeaAD）用于支撑盖娅互娱全平台实时广告投放系统，需要将广告数据和游戏 SDK 上报的信息进行近实时匹配，本质上来说需要实时的根据各个渠道的广告投放与相应渠道带来的游戏玩家数据进行计算，实现广告转化效果分钟级别的展现及优化。初期的MysQL存储?在系统设计之初，基于对数据量的预估以及简化实现方案考虑，我们选用了高可用的 MySQL RDS 存储方案，当时的匹配逻辑主要通过 SQL 语句来实现，包含...
创建表CREATE TABLE `count_table` (`schema_in` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT 库名,`table_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT 表名,`coun` int DEFAULT NULL COMMENT 数据量,`max_occ` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT 最大时间戳 ) ENGINE=InnoDB DEFAUL...
（转自网络）如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定...
mysql查询表信息及数据量##查看所有表信息 SELECT * FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = test ##查看各个表数据量 SELECT table_name,table_rows FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = test ORDER BY table_rows DESC; ##查询schema的相关信息 SELECT * FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = test AND table_rows >0 ORDER BY table_rows DESC;
---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * ...
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时就需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。 谈优化前的准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试，需要使用已有的一张表作为实际例子。 表名：order_history。 描述：某个业务的订单历史表。 主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type。 字段情况：该表一共37个字段，不包含tex...
MySQL由于自身简单、高效、可靠的特点，成为小米内部使用最广泛的数据库，但是当数据量达到千万/亿级别的时候，MySQL的相关操作会变的非常迟缓；如果这时还有实时BI展示的需求，对于mysql来说是一种灾难。 为了解决sql查询慢，查不了的业务痛点，我们探索出一套完整的实时同步，即席查询的解决方案，本文主要从实时同步的角度介绍相关工作。早期业务借助Sqoop将Mysql中的数据同步到Hive来进行数据分析，使用过程中也带来了一些问题...