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

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

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

<Oracle简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(上)> <Oracle简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(下)> 目的:指导项目侧自行进行简单的数据泵迁移工作. 本文实验环境:Oracle 11.2.0.4,利用数据库自带的scott示例用户进行试验测试. 1.首先需要创建Directory 2.使用expdp导出用户数据 2.1 只导出scott用户的元数据,且不包含统计信息: 2.2 只导出scott用户的数据: 2.3 只导出

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun

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

2018第九届中国数据库技术大会,阿里云数据库产品专家萧少聪带来以阿里云如何打破Oracle迁移上云的壁垒为题的演讲.Oracle是指“数据库管理系统”,面对Oracle迁移上云的壁垒,阿里云如何能够打破它呢?本文提出了Oracle 到云数据库PPAS迁移的方案,这种迁移方案为什么比Oracle到 MySQL系列的迁移容易推动呢?答案即将揭晓. 直播视频回顾PPT下载请点击以下是精彩视频内容整理: Oracle数据库迁移方案 数据业务架构中都会有服务器.应用及数据库系统和存储系统三大块,服务器与

<Oracle简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(上)> <Oracle简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(下)> 目的:指导项目侧自行进行简单的数据泵迁移工作. 本文实验环境:Oracle 11.2.0.4,利用数据库自带的scott示例用户进行试验测试. 根据<简单常用的数据泵导出导入(expdp/impdp)命令举例(上)>的expdp导出的二进制文件进行impdp导入. 1.首先需要创建Directory 2.创建

数据泵卸载Oracle9i引入了外部表,作为向数据库中读取数据的一种方法.Oracle 10g则从另一个方向引入了这个特性,可以使用CREATE TABLE语句创建外部数据,从而由数据库卸载数据.从Oracle 10g起,这个数据从一种专用二进制格式抽取,这种格式称为数据 泵格式(Data Pump format),Oracle提供的EXPDP和IMPDP工具将数据从一个数据库移动另一个数据库所用的就是这种格式. 使用外部表卸载确实相当容易,就像使用CREATE TABLE AS SELECT语

--============================== --Oracle 表空间与数据文件 --============================== /* 一.概念 表空间:是一个或多个数据文件的逻辑集合 表空间逻辑存储对象: 永久段-->如表与索引 临时段-->如临时表数据与排序段 回滚段-->用于事物回滚或闪回内存的撤销数据 表空间分类:系统表空间(system.sysaux),非系统表空间 一个表空间至少包含一个数据文件,一个数据文件只能属于一个表空间. 不可或缺

http://www.36dsj.com/archives/33417 鲍忠铁:大家下午好! 今天我会讲三个议题,一是用18亿数据解读现在移动互联网的生态圈.二是看看数据有什么样的应用.三是大数据的隐私保护问题. 我们的数据提及了三次,我们移动互联网的设备是12.4亿,去年年底的时候是10.6亿,半年的时间增加1.8亿.参考中国人口的比例,15-60岁移动互联网分布用户中9亿,跟后台拿到的所有移动互联网的手机设备数字很相近,大概9亿.平均下来,从中国移动互联网中心拿到的数据,智能手机用户为6.7

oracle 快速删除大批量数据方法(全部删除,条件删除,删除大量重复记录) 分类: ORACLE 数据库 2011-05-24 16:39 8427人阅读 评论(2) 收藏 举报 oracledeletetablesqllogginginsert 全部删除 如果是删除某个表的所有数据,并且不需要回滚,使用 TRUNCATE 就ok了.关于Trancate 参见这里http://blog.csdn.net/gnolhh168/archive/2011/05/24/6442561.aspx SQL

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

SSDB 是一个 C++ 开发的 NoSQL 存储服务器, 支持 zset, map 数据结构, 可替代 Redis, 特别适合存储集合数据. SSDB 被开发和开源出来后, 已经在生产环境经受了3个季度的考验, 一直稳定运行. 在一个支撑数千万用户的列表数据(例如用户的订单历史, 用户的好友列表, 用户的消息列表等)的实例上, SSDB 每天处理上亿个读写请求, 仍然能保持 CPU 占用在3%左右, 内存占用为 1G. 这种数据规模是我们原来使用的 Redis 所无法满足的, 因为 Redis

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

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

正文原创 一:查询数据库实例有多少用户: [oracle@localhost ~]$ sqlplus / as sysdba; SQL*Plus: Release 11.2.0.3.0 Production on Thu Dec 21 10:18:39 2017 Copyright (c) 1982, 2011, Oracle. All rights reserved. Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11

在oracle中,每一条记录都有一个rowid,rowid在整个数据库中是唯一的,rowid确定了每条记录是oracle中的哪一个数据文件.块.行上.在重复的记录中,可能所有列的内容都相同,但rowid不会相同.使用rowid,SQL语句如下 select * from tbl a where rowid not in (select max(b.rowid) from tbl b where a.col1=b.col1 and a.col2 = b.col2)