一.消息队列 什么是消息队列? “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象. 消息被发送到队列中.“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息队列管理器是消息从它的源传输到它的目标时充当中间人.队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递:如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它. 为什么使用消息队列? 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步

test=# insert into tbl_time1 select generate_series(1,100000000),clock_timestamp(),now(); INSERT 0 100000000 Time: 525833.218 ms 约:8.7分钟   COUNT,没有索引,1亿条数据. test=# select count(1) from tbl_time1;    count   -----------  100000000 (1 row) Time: 307065

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

清理8组nodes中表的历史数据,平均每个node中的表有1.5亿条记录,需要根据date_created字段清理8000W数据记录,这个字段没有索引. 环境介绍  线上磁盘空间不足,truncate了许多能动的表,磁盘空间还是占据了87%,我们的nagios报警阀值是80%.所以不断的还会收到email以及短信报警.需要根据时间字段date_created清理,但是在设计之初由于当初的开发人员考虑不足所以date_created字段没有建立索引.另外这些数据可以不用备份,直接删除掉. 问题来了

序言 天王盖地虎, 老婆马上生孩子了,在家待产,老婆喜欢玩消消乐类似的休闲游戏,闲置状态,无聊的分析一下消消乐游戏的一些技术问题: 由于我主要是服务器研发,客户端属于半吊子,所以就分析一下消消乐排行榜问题: 第一章 消消乐排行榜大致分为好友排行榜和全国排行榜: 好友排行榜和全国排行榜的其实是重合的只是需要从全国排行榜中提取出来而已: 那么就需要记录所有玩家的通关记录已进行查询: 也许你说全国排行榜只显示前xxx名就好:但是你的好友记录必须要的吧?你的好友不可能全部进入全国排行榜吧: 而好友排行榜

在上一次朋友问我如何快速构造一亿条记录的表后,我理出了实行的办法,见:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52938114,但是因为录入一亿表需要2个小时,所以还是感觉速度慢了些,那有没有啥办法能加快这一步骤呢?   1.建一张通用的用户表 建用户表没有啥变化,还是和上次一样. USE test; CREATE TABLE `UC_USER` ( `ID` BIGINT (20), `USER_NAME` VARCHAR (400), `USE

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

一览众山小编辑团队 原文/ Todd Schneider 翻译/ 沈玮薇 陈翚 文献/ 蒋理 校核/ 众山小编辑/ 众山小 排版/ 徐颖 2014-2015 © 转载请注明:源自公众号"一览众山小-可持续城市与交通" : 近期的出租车和互联网约车之争一时成为了热点.只是因为缺乏具体的数据信息分析,非常多的结论都是定性为主.并为各种利益团体所把持. 因此今天我们就介绍一下 纽约的开放心态,高达几十个G的有关出租车和UBER的上下客出行数据被免费分享出来,供大家来研究. 我们觉得这种科学态

读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createManyTable; create PROCEDURE createManyTable() BEGIN DECLARE i int; ); ; DO SET fileName=CONCAT('f_log_',i,'.txt'); SET @STMT :=CONCAT("selec

2018-08-18 16:58 无腿鸟 阅读(331) 评论(0) 编辑 收藏 问题:当一个表的数据量超过一亿条,要删除其中的5000w条,如何处理. 如果直接使用delete语句,会涉及到到大量的磁盘IO,并产生大量的数据库日志,效率很低,删除速度慢,可能导致事务中断,甚至有服务器硬盘空间撑爆的可能. 本文提供的思路是先将数据表需要保留的数据不带索引导出,然后导入一个新表中 ,对新表重建索引后将老表.新表进行重命名,这样就完成了删除操作,效率有了很大提升. 主要分为三步,1.数据导出2. 数

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR2(20), f02 NUMBER(10) not null, f03 VARCHAR2(21), f04 VARCHAR2(21), f05 NUMBER, f06 NUMBER(20) ); --创建一个临时表,用于提供序列号 CREATE GLOBAL TEMPORARY table t_se

如果你是一个站长,想要提交一个查询,从一亿多条日志中找出从湖南省发出.使用ISP电信.通过百度搜索跳转到达的访问日志.该怎么做? 别急,在接收到您的查询条件后,CNZZ可以快速通过SLS(简单日志服务) API获得结果,并将结果展示到官方网站.一眨眼,你想要的就看到了! ​​ CNZZ(www.cnzz.com)   是全球最大的中文互联网数据统计分析服务商,为中文网站及中小企业提供专业.权威.独立的数据统计与分析服务.目前累计超过500万家网站采用了CNZZ提供的流量统计服务,一周覆盖90%以

从头开始,验证mongodb的索引的好处.(window7环境下) 下载mongodb服务器,并解压到d盘,并使用以下命令启动 mongod --dbpath D:\mongodb\data mongo客户端Robo 3T 去官网下载,安装 准备数据,条数为1亿 public static void main(String[] args) {        try {            /**** Connect to MongoDB ****/ // Since 2.10.0, uses

上周我们这个10人的小团队开发的推荐拉新系统, 日拉新人数已接近4万人.过去几个月这个系统从无到有, 拉新从日增几千稳步增长到日增几万, 同事们几个月来,每天工作13个小时以上,洗澡时间都没有, 有时就住在公司, 回家怕吵到家人,只能睡客厅地板, 周日也不能保证休息. 大家的全力投入,不懈努力才能有这个结果. 非常感慨团队产生的的化学反应, 和惊人的生产效率. 产品稳定后,最近全面转入大数据分析, 和机器学习阶段, 开始做真正的增长黑客实践. spark, R, scala都是刚刚开始深入地学习

http://2017.qconbeijing.com/presentation/646?utm_source=weibo&utm_medium=infoq&utm_campaign=yj 专题演讲嘉宾 :易杰 腾讯社交与效果广告部检索系统组主管 在腾讯工作 10 年,一直从事效果广告的研发工作,对互联网广告及精准推广有较深理解,具备优秀的互联网海量运营经验. 现负责腾讯社交广告平台百亿级广告引擎系统,OLAP 系统 PivotEngine 等. SPA 自研 PivotEngine 可以

1.  启动并下载一个clickhouse-server, By default, starting above server instance will be run as default user without password. docker run -d --name ch-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 yandex/clickhouse-server或者加一个Mo

分段更新 UPDATE question SET `status`=1 WHERE status!=1 LIMIT 3000;UPDATE answer SET `status`=1 WHERE status!=1 LIMIT 3000; 分段更新,分批生效 总体根据上图,和全量更新对比,单位时间InnoDB Row Operation udp数降低,原来3000*2 优化 借助id UPDATE answer SET `status`=1 WHERE id>40072000 LIMIT 800

1.数据库层面: 2.业务层面:接口去重.浏览器显示端去重:

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Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu