本文来源:https://www.dazhuanlan.com/2020/02/05/5e3a0a3110649/ 背景 前段时间自己在做附近直播相关业务,其中有一个核心的点就是检索用户附近的主播,也是主要召回池.针对业务场景的特殊性,最后决定使用Redis的GEO技术来完成这个功能.主要考虑点在于每天在线直播的主播数量是固定的差不多一万这个量级,使用配置好一点的单机Redis单key存储是没问题的.数据操作主要有两个:一是主播开播的时候写入主播Id的经纬度,二是主播关播的时候删除主播Id元素.

最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来. 总所周知,order by rand 会死人的..因为本人对大数据量方面的只是了解的很少,无解,去找百度老师..搜索结果千篇一律.特发到这里来,供大家学习. 在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的.下面我来介绍随机取数据一些优化方法. SELECT * FROM table_name ORDER BY ran

在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的.下面我来介绍随机取数据一些优化方法. SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT ; rand在手册里是这么说的:RAND()RAND(N)返回在范围0到1.0内的随机浮点值.如果一个整数参数N被指定,它被用作种子值. mysql> select RAND(); -> 0.5925

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

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

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

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

MySQL是中小型网站普遍使用的数据库之一,然而,很多人并不清楚MySQL到底能支持多大的数据量,再加上某些国内CMS厂商把数据承载量的责任推给它,导致很多不了解MySQL的站长对它产生了很多误解,那么,MySQL的数据量到底能支持多少呢?其实MySQL单表的上限,主要与操作系统支持的最大文件大小有关.我们来看一下官方的介绍 MySQL表最大能达到多少? MySQL – 1字节).由于允许的表尺寸更大,MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的,而不是由MySQL内部

MySQL到底能支持多大的数据量? MySQL是中小型网站普遍使用的数据库之一,然而,很多人并不清楚MySQL到底能支持多大的数据量,再加上某些国内CMS厂商把数据承载量的责任推给它,导致很多不了解MySQL的站长对它产生了很多误解,那么,MySQL的数据量到底能支持多少呢?其实MySQL单表的上限,主要与操作系统支持的最大文件大小有关.我们来看一下官方的介绍. MySQL表最大能达到多少? MySQL 3.22 限制的表大小为4GB.由于在MySQL 3.23 中使用了MyISAM 存储引擎,

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

Thinkphp中的Model操作有两个方法:add()和addAll $User = M("User"); // 实例化User对象 $data['name'] = 'ThinkPHP'; $data['email'] = 'ThinkPHP@gmail.com'; $User->add($data); $dataList[] = array('name'=>'thinkphp','email'=>'thinkphp@gamil.com'); $dataList[]

引言 今天周末,我在家坐着掐指一算,马上又要到一年一度的金九银十招聘季了,国内今年上半年受到 YQ 冲击,金三银四泡汤了,这就直接导致很多今年毕业的同学会和明年毕业的同学一起参加今年下半年的秋招,这个竞争就比较激烈了. 最近后台有一些朋友给我留言,希望我能写写招聘相关的内容,毕竟虽然说是金九银十,但是很多大公司的校招从 7 . 8 月份就开始了. 本来是想写点面试技巧和简历技巧的,但我转念一想,大家都是搞技术的,问题的核心还是技术能力要过关,面试技巧这东西最多只能用作锦上添花,而技术能力过不去,

以前研究Redis的时候,很多东西都不太明白,理解得也不太深,现在有时间重新拾起来看看,将一些心得记录下来,希望和大家一起探讨. 一.简介 Redis是一个单线程高可用的Key-Value存储系统,和Memcached类似,但是实际使用上最大的区别有两方面: Redis支持多种数据结构类型的value,比如string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型): Memcached在出现系统瘫痪的情况下,无法实现系统恢复,而

http://www.cnblogs.com/tianqiq/p/4309791.html http://www.cnblogs.com/it-cen/p/4312098.html http://www.cnblogs.com/alexkn/p/4314143.html http://www.cnblogs.com/vchenpeng/p/4325256.html 360导航_新一代安全上网导航 http://www.cnblogs.com/ysyn/p/4326303.html   用redi

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

一切为客户着想 一切的一切还得从和一位台湾客户的沟通说起: 客户提到将ViewState保存在服务器端以减少上行数据量,从而加快页面的回发速度. 但是在FineUI中,控件状态都保存在FState中,并且为了减少下行数据量,FState的数据不仅用来保存状态,而且用于JavaScript的数据源. 所以FState必须写入HTTP响应,才能被JavaScript使用.我在之前的一篇文章中曾详细阐述:http://www.cnblogs.com/sanshi/archive/2013/01/08/

目录 1 准备工作 2 具体实施   1 准备工作 什么是Redis? Redis:一个高性能的key-value数据库.支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用:提供string.list.set.zset.hash等数据结构的存储,并支持数据的备份. 本文适合使用的场景:当一个项目中Redis缓存的数据量逐渐增大,Redis缓存的数据占用内存也会越来越大,而且其中有很多很可能是价值不大的数据.由于Redis是一个key-value数据库,所以对其中的数

目前最新版RedisStorage 是基于 redis 2.6.2基础上,加上 leveldb存储引擎. 这个项目是源于 公司项目的passport 用户认证改造.公司一个项目运行了N年.积累了几千万用户,并且每天不断的高速增长中.原有的mysql分表模式已经不适合.所以寻找nosql的解决方案.经过测试目前流行的NOSQL. 最终选中了leveldb. Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持十亿级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,

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