spring boot中pageHelper的使用 pom文件中添加 <!--pagehelper --> <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.1</version> </dependency>

  大数据模糊查询lucene 对工作单使用 like模糊查询时,实际上 数据库内部索引无法使用 ,需要逐条比较查询内容,效率比较低在数据量很多情况下, 提供模糊查询性能,我们可以使用lucene全文索引库技术.本文示例是在SSH框架中进行使用.使用hibernate Search (用来整合 Hibernate + Lucene),工作单搜索功能. 1.首先可以在我们的maven工程中引入需要的jar包, <dependency> <groupId>org.hibernate&l

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

首先我们说一下大查询会不会把内存打爆? 比如说主机内存有5g,但是我们一个大查询的数据有10g,这样会不会把内存打爆呢? 答案:不会 为什么? 因为mysql读取数据是采取边读边发的策略 select * from t1 这条语句的流程是这样的 1.读取数据放入net_buffer中,net_buffer大小是由net_buffer_length控制 2.net_buffer放满了以后,调用网络栈发送数据到客户端 3.如果发送成功就清空net_buffer,继续读取数据放入net_buffer中

前言 适用于 即席查询 场景的开源查询引擎有很多,如:Elasticsearch.Druid.Presto.ClickHouse等:每种系统各有利弊,有的擅长检索,有的擅长统计:实践证明,All In One 是行不通的,最好的方式是选取若干个(考虑运维成本,建议 1 ~ 3 个),每个都对应着自身最具优势的场景. 大多数的技术分享会从系统架构.功能扩展或性能优化角度进行讨论,本文不涉及这些内容.本文以 指标多维统计查询 为例,讨论多个查询引擎混合应用场景下的问题思考及相应的解决方案. 指标多维

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

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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.应尽量避免在 where 子句中

最近简单的对oracle,mysql,sqlserver2005的数据分页查询作了研究,把各自的查询的语句贴出来供大家学习..... (一). mysql的分页查询 mysql的分页查询是最简单的,借助关键字limit即可实现查询,查询语句通式: /* * sql:可以是单表的查询语句,也可以是多表的联合查询语句 * firstIndex:其实的索引 * pageSize:每页显示的记录数 */ select o.* from (sql) o limit firstIndex,pageSize

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defau

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

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在实际应用中,经常需要实现在一个查询语句中显示多张表的数据,这就是所谓的多表数据记录连接查询,简称来年将诶查询. 在具体实现连接查询操作时,首先将两个或两个以上的表按照某个条件连接起来,然后再查询到所要求的数据记录.连接查询分为内连接查询和外连接查询. 在具体应用中,如果需要实现多表数据记录查询,一般不使用连接查询,因为该操作效率比较低.于是MySQL又提供 了连接查询的替代操作,子查询操作. 1.关系数据操作: 在连接查询中,首先需要对两张或两张以上的表进行连接操作.连接操作是关系数据操作中专

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.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. 2.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. 3.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:     se

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系

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最近简单的对oracle,mysql,sqlserver2005的数据分页查询作了研究,把各自的查询的语句贴出来供大家学习..... (一). mysql的分页查询 mysql的分页查询是最简单的,借助关键字limit即可实现查询,查询语句通式: /* * sql:可以是单表的查询语句,也可以是多表的联合查询语句 * firstIndex:其实的索引 * pageSize:每页显示的记录数 */ select o.* from (sql) o limit firstIndex,pageSize