在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文，介绍这种导入导出的优化，然而我拒绝囫囵吞枣式学习，背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了，在此先感谢蜗牛，为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
一、hbase应用场景 海量数据存储，上百亿行×上百万列，关系型数据库一般最多30个列，单表五百万 准实时查询，上百亿行×上百万列情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景中的应用：交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大：hbase单表可以百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性； 面向列：hbase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大
随着存储表格式 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 的发展，越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其 Lakehouse，以用于许多用例，例如增量摄取。但当数据量增加时，更新插入的速度有时仍然是一个问题。
约的上午10点半，先加了面试官微信，发了一个链接给我40分钟做题。总共四道，第一道一个智力题，第二道topK问题，第三道代码补齐，第四道链表反转。 第三道题花了比较长时间，面试官给我加了15分钟才做出来。 开始面试： 1）讨论第一道智力题，64匹马8个赛道，找出前四名，最少赛多少场。 2）讨论第二道topK问题 3）C++问什么要引入虚函数，什么叫代码可扩展性，虚函数表讲一下 4）struct中为什么要字节对齐，怎么修改默认对齐方式 5）new和malloc区别 6)shared_ptr和unique_pt
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
ClickHouse 作为 OLAP 数据库，做了大量的插入、查询性能优化，比如 MergeTree 引擎基于 LSM 树结构，优化了查询性能（特别是范围查询）。
HBase表，本质是以Key-Value的方式存储，然后使用二维表的形式进行组织。每张表都属于一个NameSpace（命名空间）之下，它是对表的逻辑分组，类似于关系数据库中的Database；利用命名空间，在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。
实时排行榜要求实时，不能有延迟。要实现此，就必须是插入时排序，而不能读取时排序。读取时排序的工作量非常之大。这里列几种可能的方案。
MySQL批量插入操作相较于单次循环插入有较大的优势，在特定场景下，有比较重要的应用价值。
有人说，我知道可以去看豆瓣评分，按照评分高低排序选书，但是往往评分高的书却不容易阅读，比如下图介绍的《量子力学》，评分高达9.6，五星好评，可惜工作时间繁忙阻碍了我与它的交流（不是智商）
这是前两天做的一个项目，主要功能就是把表A的数据，迁移到表B和表C，然后删除掉表A的数据。
小A正在balabala写代码呢，DBA小B突然发来了一条消息，“快看看你的用户特定信息表T，里面的主键，也就是自增id，都到16亿了，这才多久，在这样下去过不了多久主键就要超出范围了，插入就会失败，balabala......”
版权声明：本文为CSDN博主「北京小辉」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/silentwolfyh/article/details/103864901 ———————————————————————————————————
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。
简介：随着非结构化数据的持续增长和人工智能（AI）以及大语言模型（LLM）的爆火，向量数据库已成为至关重要的基础设施。在这种趋势下，如何评估并挑选出最适合您的向量数据库呢？本文将深入探讨向量数据库的关键评估指标和性能测试工具。同时，本文还将介绍如何评估向量数据库性能助您做出明智的决策。
第一个是，做SEO能保证关键词排名和流量吗？回答是，不能。不管网上什么地方什么人说能保证，我都是坚持回答不能，哪怕咨询的人一脸鄙视转身就走。因为我真的不能保证。正确、持久优化，有很大可能性获得排名和流量，但不能保证。即使可能性达到90%，那也不叫保证。
db_block_checking与db_block_checksum两个参数都是对block进行检查，然而两者很容易混淆。事实上，两个参数中前者是对块做逻
Google Daydream View无论从外观还是佩戴舒适度上都非常不错，但它还没有真正进入到“黄金时段”，目前仍落后于（唯一的）移动VR头显竞争对手——三星Gear VR。但是凭借几个关键的优势
Neo4j研发团队目前发力的重点是人工智能领域，相关生态发展的也更快，说明了类似的图数据库架构在人工智能模型训练上的优势是的确存在的。人工智能模型的最关键指标是准和快，数据系统和计算系统是支持模型训练的两个关键基础设施，其性能是非常重要的。感兴趣的话可以去Neo4j官网查看一下关于未来的发展规划的介绍，挺有意思的！:)
• 非原子地写入数据。如果某些事情破坏了写操作，例如服务器的异常关闭，你将会得到一张包含了损坏数据的表。
业务很简单：需要批量插入一些数据，数据来源可能是其他数据库的表，也可能是一个外部excel的导入。
早在2013年，国外有个程序员做了一个有意思的投票统计，该投票是让程序员从以下几个选项中选出平时在工作中自己认为最难做的事情：
该文介绍了利用四叉树实现空间索引的算法，相比于GeoHash来说，具有更高的查询效率，是地图领域非常有价值的参考技术。同时，四叉树具有很好的扩展性，即使数据量再大，也可以轻松应对。对于数据插入和查询，时间复杂度为O(logN)。
Hudi 更复杂并不意味着 Iceberg 更好，只是需要更多的工作来内化设计。复杂性的一个关键原因是 Hudi 在核心规范中加入了更多功能。Iceberg 目前只是一种表格式，而 Hudi 是一种具有多种查询类型的完全成熟的托管表格式。如果精通 Delta Lake 内部结构，会发现 Hudi 的设计与 Delta Lake 的设计有许多相似之处。
做性能测试过程中遇到了一些问题，现总结下来，希望能给大家带来一些参考，写的不好请多包涵和指教。因为是公司的项目，为避免信息泄漏，所以把相关信息涂掉了。 问题一： 做接口性能测试时，单用户时响应时间是5
业务很简单：需要批量插入一些数据，数据来源可能是其他数据库的表，也可能是一个外部excel的导入
EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款专注于解决大数据量Excel导入导出场景的Java类库。相较于传统的Apache POI等库，EasyExcel在设计上注重性能优化和降低内存开销，特别是在处理包含大量数据的Excel文件时表现突出。
robt 3t 下载地址： https://download.studio3t.com/robomongo/windows/robo3t-1.4.2-windows-x86_64-8650949.exe
在Redis中，List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样，我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时，如果该键并不存在，Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反，如果链表中所有的元素均被移除，那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是4294967295。 从元素插入和删除的效率视角来看，如果我们是在链表的两头插入或删除元素，这将会是非常高效的操作，即使链表中已经存储了百万条记录，该操作也可以在常量时间内完
CI4中，提供了**数据建模**的能力，其中一个妙处就是在使用使用 CodeIgniter 的模型新增或者插入数据时，可以自动写入时间字段和更新时间字段。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统” 。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是 HBase 基于列的而不是基于行的模式。
来源：http://www.telami.cn/2018/when-mysql-batch-inserts-and-how-to-not-insert-duplicate-data/
Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
了不起：最近我发现了一款数据库，它能帮助我们处理海量数据，让我们轻松搞定复杂的数据分析任务。你们猜是什么数据库呢？
本文是左耳耗子推荐的Medium上的一篇关于MySQL的文章Some study on database storage internals，本人觉得文章十分好，就取得了作者的许可，自行进行了翻译，原文链接见文末。
优点：数据之间有关系、进行数据的增删改查时非常方便、关系型数据库有事务操作，保证数据的完整性。
在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出，导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。
本地缓存也就是我们适用内存缓存一些热点数据，使应用程序的程序处理的更加的快。以及保护我们的一些有磁盘/网络IO操作的函数/方法，以达到减小我们服务的响应时间的目的。
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点，行为思路先源码，再辅以流程图进行说明，并在总结部分使用思维导图进行总结，试图引发各位的讨论。
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时，可以采用insert into语句：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
1.location的用法和弹出框处理 location.href // 可以用于获取当前的URL location.href="http://www.baidu.com" // 这种组合可以跳转到指定的页面 alert("这是一个弹出框"); confirm("你确定吗？"); prompt("输入点什么吧"); 2.及时相关的行为 var t1 = setTimeout("alert('对不起, 要你久候')", 3000 ) // 第一个参数代表行为，第二个代表过多久执行这个动作 clearTim
光模块的光口收到污染和损伤，导致光链路损耗加大，以至于光纤链路不通。光口长期暴露在环境中致使灰尘进入而受污染、模块连接的光纤端面被污染导致光口污染以及尾纤的光接头端面使用不当被损这三种情况都会使光受到污染
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/709/1.html （复制链接，打开浏览器即可查看原文）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
