大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

背景 1月22号晚上10点半,下班后愉快的坐在在回家的地铁上,心里想着周末的生活怎么安排. 突然电话响了起来,一看是我们的一个开发同学,顿时紧张了起来,本周的版本已经发布过了,这时候打电话一般来说是线上出问题了. 果然,沟通的情况是线上的一个查询用户数据的接口被疯狂的失去理智般的调用,这个操作直接导致线上的MySql集群被拖慢了. 好吧,这问题算是严重了,下了地铁匆匆赶到家,开电脑,跟同事把Pinpoint上的慢查询日志捞出来.看到一个很奇怪的查询,如下 1 POST domain/v1.0/m

一般用到了mybatis框架分页就不用自己写了 直接用RowBounds对象就可以实现,但这个性能确实很低 今天我用到10w级得数据分页查询,到后面几页就迭代了很慢 用于记录 1.10万级数据如下 [未用到分区] 查询速度不到1秒 reportId索引 <select id="getCompanyPageByReportId" resultType="com.newcore.example.models.web.vo.aml.tb.CompanyVo">

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

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

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

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

Oracle中的SQL分页查询原理和方法详解 分析得不错! http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51534006

转自:http://blog.itpub.net/271063/viewspace-1061279/ -- 连接数据库 创建测试用户-- Connected to Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.1.0.1.0 -- Connected as system@al32_192.168.56.120 create user scott identified by tiger default tablespace users;gran

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)

oracle count 百万级 分页查询记录总数.总条数优化 oracle count 百万级 查询记录总数.总条数优化 最近做一个项目时,做分页时,发现分页查询速度很慢,分页我做的是两次查询,一次是查询总数,一次是查询分页结果 /** 查询总记录数 **/ SELECT COUNT(id) FROM USER order by id /** 查询结果集 **/ select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select id , u

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

java oracle的2种分页方法 一物理分页: <!-- 分页查询所有的博客信息 --> <select id="findBlogs" resultType="java.util.HashMap" parameterType="Params"> SELECT * FROM( SELECT ROWNUM WN,RN.* FROM ( SELECT id, title, create_time as createTime,

Oracle和MySql的分页查询区别:     Oracle的分析查询,之前Oracle的分页是使用伪列 ROWNUM 结合子查询实现,mysql的分页更简单,直接使用 LIMIT 关键字就可以实现了. 要实现分页查询需要知道两个参数: currentPage: 表示当前页(cp) lineSize:表示每页显示的数据量(ls) oracle的分页示例: 显示第一页,每页显示三条数据 SELECT * FROM (SELECT ROWNUM rn,empno,ename,job,mgr,hir

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

NEO4J亿级数据全文索引构建优化 一.数据量规模(亿级) 二.构建索引的方式 三.构建索引发生的异常 四.全文索引代码优化 1.Java.lang.OutOfMemoryError 2.访问数据库时 3.优化方案 4.优化代码 5.执行效率测试 如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口,那么做好图谱搜索引擎的优化是非常关键的. 一.数据量规模(亿级) count(relationships):500584016 count(nodes):765485810 二.构建索引的方式 使用脚

在系统开发过程中,需要对数据进行查询,大部分情况下从数据库中查询的数据量比较大,在系统页面无法全部显示,而且查询全部的数据会影响系统的反应速度,需要对所查询的数据进行分页的查询操作,以此减轻系统的压力. 在Oracle数据库中,如何完成分页SQL的编写,影响着系统开发的速度,特提供两个SQL的分页模板: (1).采用oracle的内置函数ROWNUM.(ROWNUM是结果的伪列,仅仅当聚集结果时产生,但早于排序或聚合) select <columns I actually want>,rown

原文地址:http://www.jb51.net/article/52272.htm 在MySQL中,我们通常都使用limit来完成数据集获取的分页操作,而在Oracle数据库中,并没有类似limit一样的方便方法来实现分 页,因此我们通常都是直接在SQL语句中完成分页,这里就需要借助于rownum伪列或row_number()函数了,本文将分别展示使用rownum 伪列和row_number()分析函数来完成Oracle数据分页操作的具体使用方法,并分析和比较两者的性能优劣. 一.初始化测试数

一.数据库表空间和数据文件 解析:一个数据库下可以开N个表空间,一个表空间可以包含N个数据文件.表空间是逻辑概念. 二.关于listener.ora位置 修改该界面上的数据,会影响指定路径的监听配置文件 D:\app\asus\product\11.2.0\dbhome_2\NETWORK\ADMIN 三.数据库和实例的关系 数据库(database):物理操作系统文件或磁盘(disk)的集合.使用Oracle 10g的自动存储管理(Automatic Storage Management,AS