通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT ...
第一阶段: ,一定要正确设计索引 ,一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引 如:一切的 gt lt 等等之类的写法都会导致全表扫描 ,一定要避免 limit , 这样的查询 ,一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库 ,每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力 第二阶段: ,采用分表技术 大表分小表 a 垂直分表:将部分字段分离出来,设计成 ...
2018-06-21 08:51 0 6584 推荐指数:
通用技术 mysql 亿级数据优化 一定要正确设计索引 一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 一定要避免 LEFT ...
前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题 ...
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 ...
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 ...
1、启动gpfdist服务 后台启动:nohup ./gpfdist -d /data1/gpfdist/ -p 5439 -t 600 -l /data1/gpfdist/gpfdist.log ...
clickhouse 在数据分析技术领域早已声名远扬,如果还不知道可以 点这里 了解下。 最近由于项目需求使用到了 clickhouse 做分析数据库,于是用测试环境做了一个单表 6 亿数据量的性能测试,记录一下测试结果,有做超大数据量分析技术选型需求的朋友可以参考下。 服务器信息 ...
大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o)。 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结。 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条。但这也仅仅是 ...
摘要:刷帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量,怎么快速拉取全量数据呢? 本文分享自华为云社区《大数据量性能优化之分页查询》,作者: JavaEdge。 刷帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量,怎么快速拉取全量数据 ...