最近在做的一个项目里传输的json数据比较大,造成了线程间的卡顿,于是想优化一下json数据的体积. 可以看到在json文件里有很多无用的字段,这些字段占据了大量的存储空间. 对数据的结构作一下优化,如下 将对象的key值单独存在一个数组里,value值存在另一个数组. 调整数据结构后体积的变化也非常明显,减少了40%的体积.

mysql优化是一个相对来说比较重要的事情了,特别像对mysql读写比较多的网站就显得非常重要了,下面我们来介绍mysql大内存高性能优化方案 8G内存下MySQL的优化 按照下面的设置试试看:key_buffer = 3840Mmax_allowed_packet = 16Mtable_cache = 1024sort_buffer_size = 32Mread_buffer_size = 32Mread_rnd_buffer_size = 32Mmyisam_sort_buffer_size

Atitit 大json文件的结构化查看解决方案,高性能的jsonview  attilax总结.docx 1.1. 实现目标:1 1.2. 实现key与value类型的..一直分析到非 jsonobject jsonarray位置..1 1.3. 现存问题  fastjson使用string格式的内容,导致文件内容大小依然存在上限..1 1.4. 效果2 1.5. 参考资料4 选型了很多jsonviewer,只能对小数据量的文件生效..一旦涉及到9M左右的json文件,就都统统歇菜了.. 只好

转自https://yq.aliyun.com/articles/59256?spm=5176.100239.blogcont59257.9.5MLR2d 摘要: 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发现,原来有很多字段,10个varchar,1个text 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦:DDL咋办?恢复咋办?备份咋办? 基本知识:InnoDB Storage Architecture for InnoDB On 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

cmds系统数据库源端大表数据更新优化 以下脚本可以用于将表按照rowid范围分区,获得指定数目的rowid Extent区间(Group sets of rows in the table into smaller chunks), 以便于非分区表利用rowid来实现并行删除或更新 ``` REM  rowid_ranges should be at least 21 REM  utilize this script help delete large table REM  if update

在 Node.js 中处理大 JSON 文件 场景描述 问题一: 假设现在有一个场景,有一个大的 JSON 文件,需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据,怎么能够流式的每次读取一条记录? [ {"id": 1}, {"id": 2}, ... ] 问题二: 同样一个大的 JSON 文件,我只读取其中的某一块数据,想只取 list 这个对象数组怎么办? { "list": [], "otherList": [

在BBS线上业务抓到如下分页SQL: meizu_bbs meizu_bbs Query Sending data , meizu_bbs meizu_bbs Query Sending data , nagiosuser NULL show full processlist 这个SQL一共有3个问题: 1:select * 这种写法不符合SQL编写规范,任何时候都不要用*来代替具体的列名称,需要什么列就取什么列.如果表里有个text/blob等大字段,影响就更加明显. 2:pre_forum_

这题其实就是一个求数组中第K大数的问题,用快速排序的思想可以解决.结果一路超时..原来要加输入输出优化,具体优化见代码. 顺便把求数组中第K大数和求数组中第K小数的求法给出来. 代码: /* * this code is made by whatbeg * Problem: 1099 * Verdict: Accepted * Submission Date: 2014-06-15 00:13:53 * Time: 4340 MS * Memory: 21212 KB */ #include <

[转]http://www.cnblogs.com/myhappylife/p/5006774.html 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

作者:哈哈链接:http://www.zhihu.com/question/19719997/answer/81930332来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 很多人第一反应是各种切分:我给的顺序是:第一优化你的sql和索引: 第二加缓存,memcached,redis: 第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护: 第四如果以

最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了 一.简介 为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道innodb存储引擎的处理方式: 1.一些知识点 1.1 在InnoDB 1.0.x版本之前,InnoDB 存储引擎提供了 Compact 和 Redundant(Redundant 格式是为兼容之前版本而保留的) 两种格式来存放行记录数据,compact 和 redundant 合称为Antelop

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALL

呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的join优化: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372805057 SUCCESS 28.1MIN 开启中间结果压缩 set hive.exec.compress.interm

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

利用DB2表分区的功能对大数据量的表进行分区,可以优化查询. 表分区介绍: 表分区是一种数据组织方案,它根据一列或多列中的值把表数据划分为多个称为数据分区 的存储对象. (我觉得表分区就类似于Windows系统的磁盘分区,通常我们将磁盘分区成:系统盘,娱乐盘,学习盘,工作盘.如果我想找一个<Thinking in java>的电子书,我们会直接去学习盘去搜索,相反,如果我们电脑只分一个区,那么我们必须要搜索整块硬盘.) When需要进行表分区: 在数据仓库中,事实表或历史表的大小是摆在设计人员

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/LightOJ-1341 题意 给出一个长方形的面积a 让你算整数边长的可能取值,并且两个边都大于给定数字b 思路 唯一分解定理:$ n=\prod p_i^{a_i} $ 首先考虑分解质因数的复杂度$ O(\sum a_i) $,不会算-_- 然后尝试用试除法做这个 简单算了下复杂度,大概一共4×10^9个循环 最后也就试一试,不出意料超时 然后试图用筛法降低复杂度,等到交了才发现常数降了.复杂度是没降-_- 最后的最后还是

ASP.NET MVC JSON 大数据异常提示JSON 字符串超出限制的异常问题 今天客户突然过来找我说在后台添加了一篇超长的文章后,所有后台的文章都显示不出来了.后台的前端显示是用easyui的,返回的数据全是用json.根据客户的描述进行了同样的操作后,在firebug下发现ajax返回的异常 “序列化或JSON的JavaScriptSerializer过程中出现错误.字符串的长度超过上maxJsonLength属性设置的值” 这个异常是在执行MVC中的JsonResult的时抛出的,根据

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

一.mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from prod