1.前言: mongodb部署在阿里云服务器, mongodb中collection存储了百万条记录. 需求:优化查询指定时间段内的所有数据的查询时间,结果有百万级别. 最初:313587条记录耗时:114.156 s 2.一般解决方式 百度 google后,大部分解决方式是创建复合索引,连接如下: 解决:创建复合索引.http://virusswb.blog.51cto.com/115214/816136 但是复合索引并没有解决我的问题,耗时并没有减少. 于是开始以下分析: 其实通过find(

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---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)

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

四月份的时候博客被封.我不知情.因为一直很忙,没有来得及看.前两天来看以后,发现居然被封,吓傻了我. 赶紧找原因,原来是转载了某个人的博文,被他举报了,然后就被封了. 觉得很伤心,毕竟这个博客陪伴了我九年.一个完整的青春. 想想都可怕. 不过也因此,更加珍惜在这里的每一篇文章,也想把每一篇所谓的干货分享给大家.更多的是分享给自己,留作一个纪念.管理员也email我说,让我再注意,不要随意发一些不该的发的文章. 我说,非常感谢.会倍加珍惜. 所以,我想记录一下  困扰我好长时间的一个问题,当织梦c

POI导出工具类 工作中常常会遇到一些图表需要导出的功能,在这里自己写了一个工具类方便以后使用(使用POI实现). 项目依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.6</version> </dependency> package com.adcc.eoss.util; imp

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 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 p

---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

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

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的

今天想在服务器上还原一个DB,发现磁盘空间不够,查看发现,其中一个DB竟然有56G了.因此想收缩一下这个DB,发现大小没多大变化.然后在网上找了找SQL脚本,看能不能查看下哪个表的数据量那么大. 网上找到的脚本: ),ROWS ),reserved ) ,Data ) ,index_size ) ,Unused ) ) GO INSERT #Temp EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #Temp O

一个业务场景,需要进行union查询: 查询速度非常慢,大概要37秒: 直接复制sql在数据库客户端执行,速度很快,由此可知是mybatis的原因,在网上搜索,可以配置fetchSize="500",但是测试结果还是一样,重新查看sql,返现子查询和合并后的查询,都是取的别名A,替换union后的别名,重新测试,分页查询正常:

工作需要导出几万的数据量.操作比较频繁.之前数据在七八千是数据导出很慢.phpExcel是方便但是性能一般.现在改为使用csv导出数据:可以缓解内存压力,一次导出两三万是没问题的.当然服务器内存给力,加上数据库优化相信这个还是比较方便的. 具体方法如下: 在Think文件下新建Csv.class,php { //导出csv文件 public function put_csv($list,$title){ $file_name="CSV".date("mdHis",t

/// <summary> /// 分解数据表 /// </summary> /// <param name="originalTab">需要分解的表</param> /// <param name="rowsNum">每个表包含的数据量</param> /// <returns></returns> public DataSet SplitDataTable(DataT

问题一: 今天拿到一份有近百万条数据的Excel要导到数据库里面,我先在本地(2014)用自带Excel,然后生成脚本文件去服务器(2008)上执行:文件SQL打开不了. 解决方法: 用自带的sqlcmd工具 第一步:Win+R 键入:cmd 命令,开启命令行工具: 第二步:键入:cd C:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\Tools\Binn (具体目录路径跟你安装的SQL位置有关) 第三步:键入:sqlcmd -S . -U sa -P 123

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.

问题 实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些"大数据"问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别.这种情况下,如果还是直接使用传统的方式肯定行不通,比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组,你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵,要么直接加载时报MemeryError. 在这种情况下我了解了几种选择办法,1. 对数据进行降维,2. 使用流式或类似流式处理,3. 上大机器,高内存的,或者用spark集群. 文档 Sklearn里面

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.

public function ceshiexcel1(){ set_time_limit(0); $filename = '病毒日志'; header('Content-Type: application/vnd.ms-excel'); header('Content-Disposition: attachment;filename="'.$filename.'.csv"'); header('Cache-Control: max-age=0'); //原生链接mysql //数据库