本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0…
我能想到的有以下几种: 用语言判断去重,ex表格去重,数据库去重,文件名字去重, 有人说:10亿url ex表放不下!! 可以用树和折半的思想将10亿url,变成单元最小化的树,然后用ex表去重 ex表去重时也可以用树的思想让内存最大利用! (ps:当然要花费大量时间和精力)!…
作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里…
[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C…
从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还…
一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真…
背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立…
转自:http://quentinxxz.iteye.com/blog/2149440 一.正常情况下,不应该有这种需求 首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来.要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit. 说一下,我的应用场景:用于全量建立搜索引擎的索引.这就是一种需要用到全表扫描的非一般情况.对于全表扫描的结果,我们没有排序要求. 二.情况说明 既然…
平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti…
POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX…
前言 导出功能几乎是所有应用系统必不可少功能,今天我们来谈一谈,如何使用内存映射文件MMF进行内存优化,本文重点介绍使用方法,相关原理可以参考文末的连接 实现 我们以单次导出一个excel举例(csv同理),excel包含1~n个sheet,在每个sheet中存储的按行和列的坐标在单元格存储具体数据,如果我们要使用MMF,第一个要考虑的就是如何将整个excel合理的存储到MMF中.这里我们引入MMF两个对象: MemoryMappedFile --表示内存映射文件 MemoryMappedVie…
一.  概述 对于前面的五章中,已清楚了数据对象的类型以及命令实现,其实还有一种数据对象为HyperLogLog,以后需要用到再了解.下面再了解类型检查,内存回收,对象共享,对象的空转时长. 1.1   类型检查与命令多态 redis中用于操作键的命令基本上可以分为两种类型,一种是可以对任何的键执行,如:del, expire,rename,type,object 这些命令等,对于这些命令属于多态命令.另一种命令只能针对特定类型的键执行,如: Set, get, append, strlen 等…
Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都…
今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My…
WeTest 导读 天天P图"军装照"活动交出了一份10亿浏览量的答卷,一时间刷屏朋友圈,看到这幕,是不是特别想复制一个如此成功的H5?不过本文不教你如何做一个爆款H5,而是介绍天天P图在"军装照"活动过程中,如何面对10亿流量时的后台承载. 一.10亿浏览量,"军装照"火了 这两天,相信 "军装照"活动已经刷爆了朋友圈,这个活动是由人民日报客户端策划出品并主导开发,腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品. 天天P图智能换…
一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或…
问题:使用poi导出excel,数据量过大导致内存溢出 解决思路:1.多sheet导出 2.生成多个excel打包下载 3.生成csv下载 本文使用的是第二个思路,代码如下: poiUtil工具类 package com.rratchet.scala.ms.util; import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.*; import org…
AOF好处是每次执行只需要记录操作命令,记录量不大.但在故障恢复时,需要逐一执行AOF的操作命令,如果日志很大,恢复就很慢. 今天学习另一种持久化方式:内存快照.内存快照,是Redis某一时刻的状态,以文件的形式保存在磁盘上.这个快照文件就称为RDB文件,其中RDB就是Redis Database的缩写. 当故障恢复时,只要把RDB文件读入内存即可,恢复速度很快.但是内存快照并不是最优选项,为什么呢? 我们还需要考虑两个问题: 对哪些数据做快照?这关系到快照的执行效率: 做快照时,数据还能被增删…
一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…
遥执乾坤(44758121)  18:21:23 mysql据说只能使用一个索引,我这里几乎所有字段都有索引. 但每个字段就算用索引,也需要扫描至少100w以上记录. 横瓜(601069289)  18:23:12 mysql支持16个索引 用1-3属于优质结构 横瓜(601069289)  18:24:56 再多了,就是数据库结构设计不合理 Glory(1302516908)  18:25:10 mysql的in操作是怎么个比较法? 横瓜(601069289)  18:26:46 是执行多次W…
准备将之前攒下的书先看一遍,主要是有个大概的了解,以后用的时候也知道在哪里找.所以准备开几篇共读的帖子,激励自己多看一些书. Redis 基于 简单动态字符串(SDS).双端链表.字典.压缩列表.整数集合等基础的数据结构,创建了一个对象系统,这个对象系统包含:字符串对象(String).列表对象(List).集合对象(Set).有序集合对象(Zset).哈希对象(Hash) 5种数据对象类型.但是这5种对象类型,其内部的基础的存储结构 并不是 一对一的一种,而是每一种包含了至少两种数据结构. 我…
在公司的发展中,保证服务器的可扩展性对于扩大企业的市场需要具有重要作用,因此,这对架构师提出了一定的要求.Octivi联合创始人兼软件架构师Antoni Orfin将向你介绍一个非常简单的架构,使用HAProxy.PHP.Redis和MySQL就能支撑每周10亿请求.同时,你还能了解项目未来的横向扩展途径及常见的模式. 状态 服务器 3个应用程序节点 2个MySQL+1个备份 2个Redis 应用程序 应用程序每周处理10亿请求 峰值700请求/秒的单Symfony2实例(平均工作日约550请求…
数据库设计方面: 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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.             如: select id from t where num is null              可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3…
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性…
题记:这本书是2015年11月份开始读的,大约花了一个多月的时间通读了一遍,最近由于需要对redis做一些深入的了解,因此又花了两个多月仔细精读了一遍,由于本书设计的内容较多,且每部分的内容都比较细致,因此在整理读书笔记的时候花了很多时间,但确实也收获了很多,本书是针对redis底层的数据结构部分做的整理. -----Dimmacro 2016年11月7日18:21:54. 我们知道redis可以存储字符串.列表.哈希对象.集合.有序集合等五种对象类型,但是在redis内部,根据不同对象类型的数…
横瓜先生如何用MDB和XLS等低性能数据库来处理千亿级数据量. 横瓜先生曾经用ACCESS做数据库,开发出高性能CMS来处理过TB级的文本数据量,任何请求都可以在10MS内完成,基本就是硬盘延迟的时间,横瓜先生所实现的CMS系统的性能,比百度和GOOGLE最优秀的工程师用世界上最快最稳定的oracle数据库开发的CMS的性能,要强至少1000倍以上,那横瓜先生如何做到呢?横瓜先生公布方法如下: 1.分割数据库,任意查询都转换成哈希匹配或二分匹配. 2.利用最快性能且最稳定性能的某条SQL语句,来…
问题:有10 亿个 url,每个 url 大小小于 56B,要求去重,内存只给你4G 思路: 1.首先将给定的url调用hash方法计算出对应的hash的value,在10亿的url中相同url必然有着相同的value. 2.将文件的hash table 放到第value%n台机器上. 3.value/n是机器上hash table的值. 将文件分布在多个机器上,这样要处理网路延时.假设有n台机器. >>首先hash文件得到hash value v >>将文件的hash table…
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag…
转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times…