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 ...
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。 它可以从海量数据中快速找到相关信息,在同领域内几乎没有竞争对手 近两年 DBRanking 的数据库评测中,E ...
2019-06-25 20:56 0 1598 推荐指数:
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 ...
一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称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 ...
前言 知乎,在古典中文中意为“你知道吗?”,它是中国的 Quora,一个问答网站,其中各种问题由用户社区创建,回答,编辑和组织。 作为中国最大的知识共享平台,我们目前拥有 2.2 亿注册用户,3000 万个问题,网站答案超过 1.3 亿。 随着用户群的增长,我们的应用程序的数据大小无法实现 ...
第一阶段: 1,一定要正确设计索引 2,一定要避免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) 3,一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询 4,一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理 ...
近年来,随着大数据分析技术的普及和物联网产业的兴起,越来越多的企业开始重视海量数据的收集和分析处理活动,希望从庞大的数据资料中挖掘出高价值的信息和洞见。而在数据规模快速膨胀的同时,企业对数据处理平台的软硬件基础设施也提出了更高的要求,并在这一领域催生了很多高水平的前沿技术变革。 在这样的趋势下 ...
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 ...
编程珠玑第二版第一章就有类似的问题,问题描述如下: 有最多1000万条不同的整型数据存在于硬盘的文件中(数据不超过最大值),如何在1M内存的情况下对其进行尽可能快的排序。 (1)一个简单的思路是读1000万条1次,对第i个25万条数据进行排序,并将排好的结果存成外部文件i ...