工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

需求:假如现在需要搞个 “运动消耗卡路里排行榜”,例似微信步数排名,显示排名前20人的信息和消耗的卡里路,怎样实现排序? 一般思路:存储信息,然后数据库查询,排序?(假如有几十万人参与排名,这样查mysql,性能很差,很慢) 正确的打开方法:用redis zset.性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s . ---------------- 下面进入正文 ---------------- 1.什么是zset? zset是redis的有序集合. zset

#该脚本可以提取沪深两市上市公司股票信息,并按以下信息分类:(1)当天股价创近10个交易日新高的股票:(2)停牌的股票:(3)复牌不超过一个交易日或者新发行的股票 #将分类后的股票及其信息(股价新高.当前状态等)存入mysql数据库 from time import * import pandas as pd import tushare as ts from datetime import date import datetime import MySQLdb import sys reloa

将主机IDS OSSEC日志文件存入MYSQL的方法 http://www.freebuf.com/articles/system/6139.html http://ossec-docs.readthedocs.org/en/latest/manual/output/syslog-output.html https://github.com/magenx/Logstash http://drops.wooyun.org/tips/5300 ----------------------------

目标:将不同格式的JSON文件存入MySQL数据库 涉及的点有: 1. java处理JSON对象,直接见源码. 2. java.sql.SQLException: Incorrect string value: ‘\xF0\x9F\x99\x8F\xE5\x8D…’ for column ‘text’ at row 1报错问题,报错原因:因为我没有对插入文本做任何处理,文本内有不同字节的utf8字符,我的处理方式就是过滤后再插入,因为特殊的字符其实也没什么用. public static Str

redis 序列化存入对象 //序列化 public static byte [] serialize(Object obj){ ObjectOutputStream obi=null; ByteArrayOutputStream bai=null; try { bai=new ByteArrayOutputStream(); obi=new ObjectOutputStream(bai); obi.writeObject(obj); byte[] byt=bai.toByteArray();

传统的使用scrapy爬下来的数据存入mysql,用的是在pipeline里用pymysql存入数据库, 这种方法需要写sql语句,如果item字段数量非常多的 情况下,编写起来会造成很大的麻烦. 我使用的python 库:sqlalchemy来编写,用orm的方式,使代码变得非常简洁,按照数据库 表的字段,编写好自己的类,在settings里面设置好pipeline即可. # -*- coding: utf-8 -*- # author:lihansen from sqlalchemy imp

为了学习机器学习深度学习和文本挖掘方面的知识,需要获取一定的数据,新浪微博的大量数据可以作为此次研究历程的对象 一.环境准备   python 2.7  scrapy框架的部署(可以查看上一篇博客的简要操作,传送门:点击打开链接) mysql的部署(需要的资源百度网盘链接:点击打开链接) heidiSQL数据库可视化   本人的系统环境是 win 64位的 所以以上环境都是需要兼容64位的     二.scrapy组件和数据流介绍 1.Scrapy architecture 组件Scrapy E

1.从 http://www.almhuette-raith.at/apache-log/access.log 下载 1万条日志记录,保存为一个文件,读取文件并解析日志,从日志中提取ip, time_local, http_method, url, http_status, body_bytes_sent , http_referer, ua字段,以制表符分割.在mysql中创建表,将刚才解析后的结果存入mysql表中. 2.在mysql中,使用sql查询出现次数最多的ip,以及该ip的访问次数

mysql版本:5.7 : 数据库:rdshare:表captain_america3_sd用来记录某帧是否被检测.表captain_america3_d用来记录检测到的数据. python模块,包部分内容参考http://www.runoob.com/python/python-modules.html  https://www.cnblogs.com/ningskyer/articles/6025964.html 一.连接数据库 参考: # 将视频插入数据库 def video_insert

在web页面中当使用如下语句: <input type="date" name="startTime"/> 提交到servlet中 在servlet页面中: String startTime = request.getParameter("startTime"); 获取到的是字符串类型的时间日期,如下: 2019-06-30 因此需要将字符串类型的时间日期2019-06-03转换为MySQL可以识别的类型存入,如下: Date sta

2018-06-28  136465569...  转自 庆亮trj21bc... 修改   微信 分享: Redis和MySQL的应用场景是不同的. 通常来说,没有说用Redis就不用MySQL的这种情况. 因为Redis是一种非关系型数据库(NoSQL),而MySQL是一种关系型数据库. 和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache(其实并没有持久化数据) 那关系型数据库现在常用的一般有MySQL,SQL Server,Oracle. 我们先来了解一下关系型数据库和非关系型

将电影数据 data.json 数据通过xlwings库转换成excel表格,存入mysql,mongodb数据库中.python基础语法.xlwings库.mysql库.pymongo库.mongoDB数据库复习

所谓的延时任务给大家举个例子:你买了一张火车票,必须在30分钟之内付款,否则该订单被自动取消.订单30分钟不付款自动取消,这个任务就是一个延时任务. 我之前已经写过2篇关于延时任务的文章: <完整实现-通过DelayQueue实现延时任务> <延时任务(二)-基于netty时间轮算法实战> 这两种方法都有一个缺点:都是基于单体应用的内存的方式运行延时任务的,一旦出现单点故障,可能出现延时任务数据的丢失.所以此篇文章给大家介绍实现延时任务的第三种方式,结合redis zset实现延时

这里就不做详细讲解了 毕竟不是一句两句能说的清楚,所以我把代码和注释放到了这里 谢谢! import pymysql from redis import Redis # 写入mysql class WangyiMysql(object): conn = None cursor = None def open_spider(self,spider): self.conn = pymysql.Connection(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',pass

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高