批量读取和延迟修改 6）读写分离 7）使用NoSql和Hadoop等技术 8）分布式部署数据库 9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分 千万级数数据，mysql...这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。 * KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL 服务器提供其自身的哈希函数。
1 表管理 1.1 复制表结构 在一些 MySQL GUI 工具里面，它们提供了创建相同表结构的新表的快捷操作。...不过，在 MySQL 中也没这么麻烦，MySQL 提供了 CREATE TABLE target_table LIKE source_table; 命令用来复制表结构，一步到位。...2 常用函数 MySQL 提供的内置函数有数值函数、日期函数、字符串函数、窗口函数（MySQL 8.0 后出现）、逻辑函数等，这些函数在官方文档中都有详细的说明。...4 数据处理实例 4.1 检查数据质量 -- 统计表t的数据量 SELECT COUNT(*) FROM t ; -- 统计字段a在表t中的唯一值的数量 SELECT COUNT(DISTINCT...MySQL 提供了 CRC32() 函数计算文本的哈希值，计算的结果是整数，因此我们可以用整型存储该字段的值。
RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
大数据处理必备的十大工具 1....Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
作者有以下三大理由： • 网页数据的量级比公开数据大的多，仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果：GPT3 论文中说自己模型参数是175B，使用了大约300B的token数量进行模型训练，但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦：网页数据有固定的格式，我们可以根据html上面的标签进行处理，而专有数据因为来源很杂，格式不统一等原因，甚至需要一份数据，一种处理方式很费时间。...数据规模 先看结论 • 仅仅用CommonCrawl的网页数据中构建训练数据，训练了了Falcon-40B模型，并取得了不错的效果（huggingcase的大模型开源大模型排行榜OpenLLM Leaderboard...The pile是一个高质量数据集，作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏：有大量的情色、...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
.PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源：TechTarget
这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。...在过去，统一这两种数据是不可能实现的，因为他们有着不同的性能需求：当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作，而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新，但是数据体积更大，而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
最近线上有大表变更。所以给大家分享一下大表变更的工具。 MySQL大表变更主要有原生的online DDL、pt-osc（pt-online-schema-change）、ghost三种工具。
数据库设计表结构设计垂直分割：将大的表分割成多个相关性较小的表，以减少单个表的字段数量。这有助于提高查询效率和降低冗余。规范化：合理使用规范化，将重复数据抽取成独立的表，以减小数据冗余。
LOB (Large Objects) 分为：CLOB和BLOB，即大文本和大二进制数据 CLOB：用于存储大文本 BLOB：用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB...,没有CLOB，mysql存储大文本用TEXT TEXT 分为：TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT BLOB 分为：TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和...java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 大文本数据操作...; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //大文本要使用流的形式。..."d:/test.txt"); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数，因为mysql
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340 亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。...适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字 基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当 然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。
skip-grant-tables # 跳跃权限表 mysql # 重新进入mysql show databases;use mysql;show tables; select user, host...表中查看登录数据库用户信息： mysql> show databases; # 查看所有的数据库 mysql> use mysql; # 选择mysql数据库 mysql> show tables...OK, 0 rows affected (0.00 sec) 当退出mysql重新进入，需要指定IP地址，就是上面设置的IP： 密码问题 1、修改密码 同样需要进入mysql数据库的user表中 mysql.../mysql.conf.d/mysqld.cnf 找到下图中的skip-grant-tables，将前面的#去掉，就是取消注释：取消权限认证，后台开启新的进程免密进入MySQL 重启MySQL服务...：systemctl restart mysql 通过MySQL直接进入： 然后按照上面的步骤重新设置密码即可 mysql> show databases; mysql> use mysql;
id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句...，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内 不用函数和触发器，在应用程序实现 避免...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句...，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内 不用函数和触发器，在应用程序实现...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句...，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内 不用函数和触发器，在应用程序实现 避免%...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
MySQL的三大引擎：InnoDB、MyISAM和Memory InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型，各有优缺点，视具体应用而定。...Innodb Myisam Memory 事务 支持 不支持 执行速度 比较快 快 大容量数据 是 创建表->存储位置 数据库系统（缓存池） ->表空间 单独的文件 内存中->磁盘文件 InnoDB...InnoDB 的设计目标是处理大容量数据时最大化性能，它的 CPU 利用率是其他所有基于磁盘的关系数据库引擎中最有效率的。...如果设置 为 0 就快很多了，不过也相对不安全了 — MySQL服务器崩溃时就会丢失一些事务。设置为 2 指挥丢失刷新到操作系统缓存的那部分事务。...开始才允许使用自增列； 3.ENGINE =Heap;从MySQL4.1后，首选 ENGINE =MEMORY; 4.From MySQL 4.1 on, hash indexes are still
需求 有时候又删除大表的需求, 一般直接drop就行, 但有时候会有IO的问题. 什么叫大表呢?.../db1/sbtest1.ibd /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest1.ibd.rm 然后在mysql上删除sbtest1表 drop table sbtest1...然后删除表 mysql> flush table sbtest2 for export; shell> mv /data/mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest2.ibd /data.../mysql_3306/mysqldata/db1/sbtest2.ibd.rm mysql> unlock tables; mysql> drop table sbtest2; 最后再慢慢删除sbtest2...100MB. mysql的表也尽量不要整这么大, 日志表之类的, 可以按时间分个区.
SELECT id WHERE age+1=10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句...，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用 SELECT* OR改写成 IN： OR的效率是n级别， IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内 不用函数和触发器，在应用程序实现...根据命中率 (Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： 垂直拆分后是...表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
注意： 1、Covering index：索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL...同时删除不必要的单利索引； 3、查询SQL 可通过开启慢查询日志来找到比较慢的SQL； 不做列运算，列运算将导致全表扫描； SQL语句尽可能简单： -- a、一条SQL只能在一个CPU运算； -- b、大语句拆小语句...，减少锁时间； -- c、一条大SQL可以堵死整个库； 不用 SELECT * ； OR 改写成 IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在200以内； 不用函数和触发器
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