从网上搜索出海量数据查询优化的两篇文章，转载下来，学习学习。...数据库优化查询计划的方法 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。...因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。...下面重点说明改善查询计划的解决方案。 解决问题 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。...1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
1） 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。...3） HBase与大数据数据库、 HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。 HBase是一个数据模型，类似于谷歌的Bigtable设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。...5.Hive介绍 1） Hive简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用于结构化数据的查询、分析和汇总。Hive提供类SQL查询功能，它将SQL转换为MapReduce程序。...Hive不支持OLTP，Hive无法提供实时查询。...海量结构化数据离线分析。
传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？...此时就需要建立数据库的集群，那么为了提高查询性能，我们可以将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，或者在集群中对不同数据做读写分离。...2.2 读写分离使用 MyCat 可以实现对集群数据库进行读写分离，即部分数据库仅做查询服务，部分数据库仅提供增加、删除、修改的服务。...如下的一主两从数据库集群，由主库提供增加、删除、修改服务，两个从库提供查询服务。数据库的压力一般在查询，因此可通过增加查询的节点来提高性能。2.3 数据切分这也是MyCat的一个核心功能。...通过指定条件，将存放在同一个数据库中的数据，分散保存在多个数据库中，以达到减轻单台设备负载的目的。垂直切分：按照不同的表，将数据切分到不同的数据库中。
原始数据经过计算后产生的计算结果，数据量相比原始数据会减少一些，但仍然是海量数据。还要在这个海量数据上，提供性能可以接受的查询服务。 1 分析类系统如何选择存储？...分析类系统对存储的需求： 用于分析的数据量比在线业务大出几个数量级，这需要存储系统能保存海量数据 能在海量的数据上做快速聚合、分析和查询。...数据量级超过MySQL极限，可选列式数据库，如HBase、Cassandra、ck，对海量数据有很好查询性能，正确使用，10GB量级数据查询基本s级返回。...由于其数据都存储在内存，且支持类似Map-Reduce分布式并行查询，所以对海量结构化数据的查询性能也好。 ES对数据组织方式和查询方式的限制，没有其他列式数据库那么死板。...总结 海量数据的主要用途，就是支撑离线分析类业务的查询，根据数据量规模不同，由小到大可选：关系型数据库，列式数据库和一些大数据存储系统。TB量级下数据，若可接受相对较贵的硬件成本，ES很好。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是 跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...对于这个问题还有许多其他方法，学网络的应该很熟悉DNS的两种查询方法：递归方式和迭代方式。这些思路也可以应用到数据库查询中来并应用。...目前已经能支持同数据库分表，跨数据库的实现也将增加，因为在MySQL proxy的框架下，这并不是很困难的事情。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。
TDSQL是腾讯针对金融行业推出的一款自主可控、高一致、分布式、HTAP数据库产品，目前已为超过500+金融政企提供数据库服务，行业涵盖了银行、保险、证券信托、互联网金融等等行业。...TDSQL-SQL引擎：如何优雅处理海量SQL逻辑 前面我们回顾了一下TDSQL的整体架构，以及Sharding策略。这里我们再介绍一下SQL引擎。...目前TDSQL-SQL引擎已经能够支持绝大多数的MySQL语法，分布式查询、事务和死锁检测。应用程序端可以像使用单机数据库一样，通过SQL引擎来使用整个TDSQL。...3.3.4 更新操作自增列优化原理 使用数据库的过程中，我们经常会使用自增列。...Q：如果做数据库从Oracle换成TDSQL，对应用来说需要的变更很大吗？
在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。...对于小文件而言，这样的操作编码简单，运行速度也比较满意，但是对于大型数据库而言，将数据库存为字典这个动作是非常耗费时间的，而且每次运行代码都要执行这样的操作，导致效率大大降低。...通过序列化，只需要读取一次数据库，然后将生存的字典对象保存为一个文件，后续在使用时，直接读取序列化产生的文件，就可以快速得到数据库对应的字典。...使用数据库 对于数据检索这种任务，在工业界有成熟的解决方案——专用的数据库软件，比如耳熟能详的mysql等关系型数据库，以及redis等非关系型数据库。...在python3中，内置了模块sqlite3, 支持创建sqlite3数据库，一个轻量级，文本型的数据库。
对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。...因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 修改mysql数据库配置： 0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）； 1....mysql数据库查询优化方法 1.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。...补充： 1、在海量查询时尽量少用格式转换。 2、ORDER BY 和 GROPU BY:使用 ORDER BY 和 GROUP BY 短语，任何一种索引都有助于 SELECT 的性能提高。...3、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。 4、IN、OR 子句常会使用工作表，使索引失效。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量。...一、OceanBase系统架构： 1、客户端：使用OceanBase的方式与MySQL完全相同，支持JDBC、C客户端访问，基于MySQL数据库开发的应用可以直接迁移至OceanBase。...5、MergeServer：接收并解析用户的SQL请求，经过词法分析、语法分析、查询优化等一系列操作后转发给相应的ChunkServer或者UpdateServer，如果请求的数据分布来多台ChunkServer...主要功能：协议解析、SQL解析、请求转发、结果合并、多表操作等，MergeServer先解析客户端请求的MySQL协议，提取用户发送的SQL语句，接着进行词法分析和语法分析，生成SQL语句的逻辑查询计划和物理查询计划...三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型数据库这两种技术，UpdateServer相当于一个高性能内存数据库，底层采用关系型数据库技术实现，ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统
分页查询的速度基本会保持在1秒之内。...另外分享两个关于查询的技巧： （1）假设须要查询 id 不是连续的一段，最佳的做法就是先找出 id ，然后用 in 查询： 查看代码打印1 SELECT * FROM table WHERE id IN...MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都能够。用xx框架能够实现高速开发。 但是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？...最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘1.6G。...他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会非常慢。我相信这是真的，这个和数据库设计有关！ 难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？
postgresql即可 注意：postgresql的驱动类是：org.postgresql.Driver 要注意的是：postgresql的url中需要指定currentSchema=xxxx 这是一个默认访问的数据库
数据库-多表查询-连接查询 同时查询多张表获取到需要的数据 比如：我们想查询到开发部有多少人，需要将部门表和员工表同时进行查询 多表查询的分类： 准备数据 -- 创建部门表 create table...-- 只查询一张表不能查询出员工名字和部门名字，需要使用多表操作 select * from emp, dept; 完成多表操作的两种方式： 表连接 子查询 1....，显示员工id，姓名，性别，工资和所在的部门名称 确定查询哪些表 确定表连接条件，员工表.dept_id = 部门表.id 的数据才是有效的 确定查询条件，我们查询的是唐僧的信息，员工表.name='唐僧...联合查询 Union （Mysql 支持） Mysql 为了查询所有表的关联数据，可以将左右连接的查询 联合一起来执行。...语法格式： -- 使用union联合合并左右外连接的查询结果，就是相当于全外连接查询了。
内连接：内连接也叫连接，还可以被称为普通连接或者自然连接，内连接是从结果表中删除与其他被连接表中没有匹配行的所有行，所以内连接可能会丢失信息。由于两表之间没有相...
数据库查找方式进阶 一.单表查询 1.查看表单选择段落 1.disinct 所有内容去重:select disinct * from 表名称; 指定字段去重:select disinct 字段 from..........) as 新名字 2.in关键字查询 "查询平均年龄大于25的部门名称 子查询方式: 平均年龄大于25的部门id有哪些?...筛选出平均年龄大于25的部门id 拿着部门id 去查询部门表查询" select name from dept where id in (select dept_id from emp group...on emp.dept_id = dept.id group by dept.name having avg(age) >25; 3.exists关键字查询 xists 后跟子查询 子查询有结果是为...既然是表就能链接起来 #综合练习: "查询每个部门工资最高的员工信息 先查询每个部门的最高工资 将查询结果与员工表联合起来 在加条件判断部门id相同并且 最高工资相同 则显示" select *from
TDSQL-A是在腾讯业务场景下诞生的在线分布型OLAP数据库系统，在处理海量数据分析业务的过程中持续对产品构架进行升级调整，是PG生态中分析型MPP产品的又一力作。...本文将由腾讯云数据库专家工程师伍鑫老师为大家详细介绍TDSQL-A的发展历程、技术架构和创新实践，以下为分享实录： TDSQL-A发展历程 TDSQL-A是一款基于PostgreSQL自主研发的分布式在线关系型数据库...是一个面向海量数据实时在线分析产品，采用无共享MPP构架。面向分析型场景的极致性能优化，我们自研了列式存储，同时也支持行列混合存储模式。...这样整体在海量数据下计算量消耗降低会比较明显。其实做优化最高效方法还是通过优化执行计划去做计算裁剪，第二步才是在必要相同计算量前提下去进行执行优化，不管是你的算子优化，还是机器资源物理层优化。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 揭秘TDSQL-A：兼容Oracle的同时支持海量数据交互 十问十答，带你全面了解TDSQL-A核心优势 ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
----来自维基百科的解释 我个人的理解是Elasticsearch（以下简称ES）是一个支持分布式的全文搜索引擎，因为在海量数据搜索时，普通关系型、非关系型数据库因为IO读取、处理器运算能力的限制，导致查询效率难以提升...，但是ES是分布式的（能把处理压力分摊给每个节点），而且它是给每个词创建索引，所以查询效率极高，堪称即时搜索。...它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。 2.3 Document Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。...4.3数据通过ID获取 在知道数据的Index,Type和ID的情况下，可以通过和上文Post数据的Url一样的格式获取数据，不同之处时，此时的HTTP方法时Get,如下： 4.4数据的查询 ES的数据查询语法较为丰富...指的时查询tagline中包含的for的数据， 其他更详细的查询语法，建议大家查看Elasticsearch: 权威指南，此处主要抛砖引玉。
1 多表查询 1.1 多表查询概述 多表查询就是从多个表中进行数据的查询操作，语法：select 列名列表 from 表名的列表 where......】：SELECT *FROM dept,emp; 从查询结果中可以看到共计15条数据，这个查询结果叫做笛卡尔积，如查询2个表，每个表中的数据条数分别为A，B，则查询的结果条数就是A*B；但是看如下结果，...`id`; 3）内连接查询注意事项： 从哪些表中查询； 条件是什么； 查询哪些字段； 1.2.2 外连接查询 1）左外连接：查询的是左表所有的数据及其交集部分。...语法：select 字段列表 from 表1 right [outer] join 表2 on 条件 1.2.3 子查询 【概念】：子查询就是查询中嵌套查询，称嵌套查询为子查询。...【子查询的不同情况】 1）子查询的结果是单列的 子查询可以作为条件，使用运算符进行判断(> >= < <= =)，如上述的举例，下例也是 -- 查询员工工资小于平均工资的人 SELECT
可以说查询是数据库编程中最重要的一环，其用途是从一张表或多张表中检索出满足条件的数据信息 下面开始研究Select语句 Select 语句格式： Select [ALL DISTINCT] select_list..._1的表 Select * from 工龄_1 注： *表示查找表中的所有字段（列） 查询姓名列的所有数据（ALL） Select ALL 姓名 from 工龄_1 注意：当中有两个张三...查询结果没有重复的数据（DISTINCT） select distinct 姓名 from 工龄_1 WHERE子句 作用：指定条件过滤数据结果（行过滤） 举例： 查询新建的学生成绩表 select...select * from result_Info 查询“2000期中”（条件） 学科的平均分（按照语文，数学进行聚合） select course_Name,AVG (result) from...ASC 为升序 DESC 为降序 举例： 查询考试类型‘2000期中’，学科为语文的成绩 select * from result_Info where exam_No ='2000期中' and
字段名 类型 描述 id bigint(20) unsigned 主键id age int 年龄 其中t_record是要查询的数据表，表中一共有50000条记录，age字段上有索引，且age>10的记录有
分库分表 说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。...但是此时还有一个问题，假如说每台数据库服务器承载每秒 2000 的请求，然后其中 400 请求是写入，1600 请求是查询。...那么其中 800 请求是写入，3200 请求是查询，如果说你按照目前的情况来扩容，就需要增加一台数据库服务器。...写入的时候写入主数据库服务器，查询的时候读取从数据库服务器，就可以让一个表的读写请求分开落地到不同的数据库上去执行。 这样的话，假如写入主库的请求是每秒 400，查询从库的请求是每秒 1600。...然后查询的时候都是走从库去查询的，这就通过数据库的主从架构实现了读写分离的效果了。 现在的好处就是，假如说现在主库写请求增加到 800，这个无所谓，不需要扩容。
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