zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全…

该系列上一篇文章<Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD> 讲了如何进行index的增删改查,本篇则侧重讲解说明如何对index进行创建.更改.迁移.查询配置信息等. 仅创建索引:PUT index PUT /index 添加字段设置(mappings):PUT index/_mapping/type,如:(properties下均为索引字段) PUT /index/_mapping/_doc { "properties": { "…

一.存储引擎 存储引擎,MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能.InnoDB存储引擎是5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定.另外还有常见的MyISAM存储引擎,它拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.所以,很明显:插入不频繁,查询非常频繁,没有事务…

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4068864.html 随着业务快速发展,基于lucene的索引文件zip压缩后也接近了GB量级,而保持索引文件大小为一个可以接受的范围非常有必要,不仅可以提高索引传输.读取速度,还能提高索引cache效率(lucene打开索引文件的时候往往会进行缓存,比如MMapDirectory通过内存映射方式进行缓存). 如何降低我们的索引文件大小呢?本文进行了一些尝试,下文将一一介绍. 1 数值数据类型索引优化 1.1 数值类型索引问题 l…

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效…

官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html#explain_rows type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时.如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种,特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或…

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维…

es对索引的一堆操作都是用restful api去进行的,参数时一堆json,一年前边查边写搞过一次,这回搞迁移,发现es都到6.0版本了,也变化了很多,写个小笔记记录一下. 创建一个es索引很简单,一个put请求. PUT /my_index { "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, }, "a…

ES的性能优化 es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 在es里,不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. es的性能优化,主要是围绕着fileSystem cache也可以叫做OS cache来进行: 前面已经分析了es写入数据的原理,实际上数据最终都会写入到磁盘中去,当我们搜索读取的时候,系统会将数据放入到os cache中,而es严重依赖于这个os cache,如…

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment…