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海量数据查询优化

由于平时开发的应用数据量比较小，不太关注性能优化的问题，所以不知如何作答，答得不好，很是郁闷。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。...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。...3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。...查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。

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海量数据查询方案mysql_Mysql海量数据存储和解决方案之二—-Mysql分表查询海量数据…

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，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...常用解决方案如下： MySQL master/slave:只适合大量读的情形，未必适合海量数据。MySQL cluster:提供的可能不是大家想要那种功能。...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。...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。

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海量数据查询方案设计

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。...对于海量数据来说，存储系统无银弹，重要的是思想，根据业务对数据查询方式，反推数据应该使用什么存储系统、如何分片，以及如何组织。

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python海量数据快速查询的技巧

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。...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。...print(row) ... (1, 'A') (2, 'B') 将数据存储在数据库中，称之为对象持久化，除了sqlite3之外，python也支持mysql等其他数据库，只需要安装对应的模块即可。

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mysql 优化海量数据插入和查询性能

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。...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。...，SQL 是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时， SQL 查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 ***,male、female 几乎各一半，那么即使在 *** 上建了索引也对查询效率起不了作用...在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。...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。

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MySQL具体解释（19）———-海量数据分页查询优化

这个时候我们就须要找到一种更快的查询办法来替代这样的操作了。网上已经有非常多优化的方法。...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...在须要查询该字段的时候，不要直接查询字符串，效率低下。应该查诡该字串的crc32或md5值。怎样优化Mysql千万级高速分页。下面摘抄与网上，读者自行參考。 MySql 性能究竟能有多高？...加了10倍的数据，立即t表就到了200多M，并且是定长。还是刚才的查询语句。时间是0.1-0.2秒完毕！分表性能没问题？错！由于我们的limit还是9万。所以快。

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图解大数据 | 海量数据库查询-Hive与HBase详解

这意味着如果要查询，必须搜索整个数据集，即使是最简单的搜索工作。当处理结果在另一个庞大的数据集，也是按顺序处理一个巨大的数据集。...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。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。...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。...例如，统计网站一个时间段内的pv、uv，多维度数据分析等。海量结构化数据离线分析。

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海量数据即时查询引擎ElasticSearch入门附.Net Core例子

----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。...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。...，Search是通过Post实体的type来进行数据查询。

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？

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MySQL 深度分页技巧，拯救海量数据查询慢的困局

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...在数据量这么少的情况下，走索引还这么慢，这完全不能接受，我就问我导师为什么，他反问“索引场景，MySQL中获得第n大的数，时间复杂度是多少？”...答案的追寻小白直觉作答针对我们的问题，这里介绍两个相关的概念：聚簇索引：包含主键索引和对应的实际数据，索引的叶子节点就是数据节点；辅助索引：也叫二级节点，其叶子节点还是索引节点，并没有完整的数据...，仅包含了索引值本身和主键id，用主键id反查聚蔟索引才能获取完整数据。

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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MySQL 处理海量数据时的一些优化查询速度方法

在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。...想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。...4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看...，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 END.

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微信海量数据查询优化

较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈：查询平均耗时 > 1000ms，失败率居高不下。...针对1天前的查询占比约 90% 出现这个现象可能是因为每个页面数据都会带上几天前的数据对比来展示。异常检测模块每次会对比大约 7 天数据的曲线，造成了对大量的非实时数据进行查询。...多维监控底层的数据存储/查询引擎选择了 Apache-Druid 作为数据聚合、存储的引擎，Druid 是一个非常优秀的分布式 OLAP 数据存储引擎，它的特点主要在于出色的预聚合能力和高效的并发查询能力...：元信息，如表结构Zookeeper：存储实时任务和状态信息 2.3 为什么查询会慢查询慢的核心原因，经微信团队分析如下：协议数据分片存储的数据片段为 2-4h 的数据，每个 Peon 节点消费回来的数据会存储在一个独立分片...因为大部分的请求来自于1天前的历史数据，这为缓存命中率提供了保障：子查询缓存完全命中率（无需查询Druid）：86% 子查询缓存部分命中率（秩序查询增量数据）：98.8% 最明显的效果就是，查询访问

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MyCat02——解决数据库海量存储与快速查询

1 什么是 MyCat随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。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。

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Redis-从海量数据里查询某一固定前缀的key

生产环境，查找key开头的数据场景模拟，线上Redis查询数据量大 key xx* 缺点因为：一次性返回数据量大，卡住。...Redis服务器都是隐患建议：时间花费，因为是分批次，会长 Scan无阻塞提取列表，每次执行返回少量元素游标0->0,非递增小心要去重，存入HashSet count是上下浮动的 key查询全部...批量生成redis测试数据 batchRedis.txt 批量生成redis测试数据 1.Linux Bash下面执行 for((i=1;i<=20000000;i++)); do echo "set...set fileformat=dos #设置文件的格式，通过这句话去掉每行结尾的^M符号 ::wq #保存退出 3.通过redis提供的管道--pipe形式，去跑redis，传入文件的指令批量灌数据

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【ES三周年】ES查询—海量数据搜索深度分页优化

这个分页的用法，不是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全量数据）。...: 使用上次查询的最后一条数据来进行下一次查询。...最后coordinator将 10 * 4 = 40 条数据排序，然后取 10 条数据返回。优点无状态查询，可以防止在查询过程中，数据的变更无法及时反映到查询中。...缺点查询无法反应数据的实时性，生成的数据历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。...项目不需要支持随机翻页，类似瀑布图的滑动场景，海量数据分页，推荐用search_after。

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BitSet处理海量数据

关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。

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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...1 海量数据的存储：为大数据分析做准备传统关系型数据库传统关系型数据库在数据存储上主要面向结构化数据，聚焦于便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务（transaction...其结构化的数据组织形式，严格的一致性模型，简单便捷的查询语言，强大的数据分析能力以及较高的程序与数据独立性等优点获得广泛应用。...虽然，传统的数据库系统可以通过分区的技术（水平分区和垂直分区），来减少查询过程中数据输入输出的次数以缩减响应时间，提高数据处理能力，但是在海量数据的规模下，这种分区所带来的性能改善并不显著。...主要特性：　　● 分布式　　● 基于column的结构化　　● 高伸展性 2 海量数据处理海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户

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海量数据TopK问题

# 海量数据TopK问题在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数本文主要提供这类问题的基本解决方法假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

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