首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务. 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性…

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL…

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个…

通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描…

摘  要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个…

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据…

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:   (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能 5)…

原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的…

SQLServer学习之表的操作 关系数据库通常包含多个表.数据库实际上是表的集合,数据库的数据或者信息都是存储在表中的.表是对数据进行存储和操作的一种逻辑结构,每一个表都代表一个对用户意义的对象. 例如在前面附加的数据库中,就含有emp,dept等表格 数据类型 在创建表之前,或者说在我们使用数据库之前,必须先了解有关数据类型的定义,就如我们在学编程的时候,必须先了解如何定义变量一样. sqlserver中定义了很多的数据类型可供使用.详细情况请查询相关资料,这里只列出一些常见的数据类型,大概…

1.添加配置 apoc.export.file.enabled=true apoc.import.file.enabled=true dbms.directories.import=import dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true 2.导出操作 CALL apoc.export.csv.all('C:\\Users\\11416\\.Neo4jDesktop\\neo4jDatabases\\database-bcbe66f8-2…