ES亿级别数据分页
阅读目录 一、MySQL 二、MongoDB 三、ElasticSearch 四、MySQL 五、ES 六、MongoDB 阅读目录 上亿数据怎么玩深度分页？兼容MySQL + ES ...
原文：Elasticsearch+Mongo亿级别数据导入及查询实践
数据方案： 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo id字段获得mongodb中的主键 id 通过获得id再进入mongodb进行查询 ，数据情况： 全部为股票及指数的分钟K线数据 股票代码区分度较高 Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置，mongo表中只有主键 id索引 mongodb数据量： Elasticsearch ...
2018-01-28 15:34 0 5207 推荐指数：
相关推荐
ES亿级别数据分页
上亿数据怎么玩深度分页？兼容MySQL + ES + MongoDB 面试题 & 真实经历 面试题：在数据量很大的情况下，怎么实现深度分页？ 大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是 ...
Mysql的亿级别数据优化
目前的业务里面，有一个日志表，数据量达到了亿级别，现在需要进行优化，首先要做的事情就才用加索引的方式，并不是所有的数据库的字段都需要加索引，而是常用的搜索字段添加索引，但是要注意，如果数据量过大，索引依然会失效，此时可以考虑加上force idenx强制走索引的方式来解决不走索引的问题 ...
Mysql 千万级别数据数据查询
1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl ...
亿级别的查询优化的思路
数据优化，本质就是时间换空间或者空间换时间 时间换空间就是软件层面的优化，其本质就是分开查询，1个亿的数据优化，可以按照日期来分数据， 假如说这是10天的数据量有1个亿，那么按照天来分成10个文件夹，每个文件夹的名称就是日期，这样，先查到要找的数据是哪一天的，就能减少9千万的数据查询 ...
MYSQL千万级别数据库查询怎么提高查询效率
一、查询效率慢的原因 1. 没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会导致索引失效：null、!=、<>、or、in（非要使用，可用关键字exist替代）、not in、'%abc%; 使用参数：num=@num、表达式操作：where ...
查询亿级数据毫秒级返回！Elasticsearch 是如何做到的？
掌握搜索技能，才能在庞大的数据集中找到准确的目标。本篇就带你进入另一个非凡的旅程，即使你没有像Google或Baidu一样强大的技术，一样也可以做出与之相匹敌的用户体验。 搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。 它可 ...
Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回？
阅读本文大概需要 6 分钟。 如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？ 这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。 很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据 ...