算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间。 在响应时间要求比较严格的情况下 ...
前台构建 foreground vs 后台构建 background MongoDB . 版本构建索引支持前台构建和后台构建,后台构建索引: 默认地,MongoDB 索引创建的 background 是 false,即前台创建。 对比如下: 方式 使用方法 构建速度和索引文件 对读写影响 前台构建 createIndex默认为前台构建 快,索引文件的数据结构更高效 阻塞该集合所在数据库上的所有操 ...
2021-08-31 10:52 0 374 推荐指数:
算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间。 在响应时间要求比较严格的情况下 ...
参考资料:http://www.cnblogs.com/robinli/archive/2011/03/02/1969314.html ...
最近在公司备份数据库数据,简单的看了一下。当然我用的是简单的手动备份。 第一:其实最好的方法是直接用: mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 < 数据库名.sql 在linux在操作的,测试过一个一万多行的导入数据,共121m。在linux下,几秒 ...
bloom-filter 算法 场景:我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询,同时有高并发的增删改操作; 记得以前在XX做电力时,几百万条数据,那时一个检索查询可以让你等你分钟; 现在我是想探讨下对大数据量的处理,那时我就在想例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,怎么能 ...
近几天做了一个项目,需要解析大量的json数据,有一万多条,以前我用的都是Gson包去自动解析,但是速度真是不敢恭维,于是我又去查了其它的方法,发现fastjson的解析,发现速度直的是很快,在此我不得不佩服,这个包的作者,直是很厉害,能写出这样一个工具,我在网上看了,这个工具还有很多问题,但也 ...
前言 之前在做项目的时候,接触到的千万级以上的表数据不是太多,对于联合索引的认知不是太深刻,用索引与不用索引以及索引的创建顺序和规则之前的区别不是太明显,最近手头有优化查询千万级数据量的慢sql的任务,优化前,查询时间达到了60秒,导致前端请求挂起,做了相应的优化后,查询千万级别数据时 ...
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能 ...
硬盘,把所有这些数据都存储进去,大数据其实也挺简单嘛。对此,只能说: 首先必须明确一点:我们为什 ...