閱讀目錄 一、MySQL 二、MongoDB 三、ElasticSearch 四、MySQL 五、ES 六、MongoDB 閱讀目錄 上億數據怎么玩深度分頁?兼容MySQL + ES ...
數據方案: 在Elasticsearch中通過code及time字段查詢對應doc的mongo id字段獲得mongodb中的主鍵 id 通過獲得id再進入mongodb進行查詢 ,數據情況: 全部為股票及指數的分鍾K線數據 股票代碼區分度較高 Elasticsearch及mongodb都未分片且未優化參數配置,mongo表中只有主鍵 id索引 mongodb數據量: Elasticsearch ...
2018-01-28 15:34 0 5207 推薦指數:
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上億數據怎么玩深度分頁?兼容MySQL + ES + MongoDB 面試題 & 真實經歷 面試題:在數據量很大的情況下,怎么實現深度分頁? 大家在面試時,或者准備面試中可能會遇到上述的問題,大多的回答基本上是分庫分表建索引,這是 ...
目前的業務里面,有一個日志表,數據量達到了億級別,現在需要進行優化,首先要做的事情就才用加索引的方式,並不是所有的數據庫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,如果數據量過大,索引依然會失效,此時可以考慮加上force idenx強制走索引的方式來解決不走索引的問題 ...
1.構建數據 --創建MyISAM模式表方便批量跑數據 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl ...
數據優化,本質就是時間換空間或者空間換時間 時間換空間就是軟件層面的優化,其本質就是分開查詢,1個億的數據優化,可以按照日期來分數據, 假如說這是10天的數據量有1個億,那么按照天來分成10個文件夾,每個文件夾的名稱就是日期,這樣,先查到要找的數據是哪一天的,就能減少9千萬的數據查詢 ...
一、查詢效率慢的原因 1. 沒有加索引或者索引失效 where條件使用如下語句會導致索引失效:null、!=、<>、or、in(非要使用,可用關鍵字exist替代)、not in、'%abc%; 使用參數:num=@num、表達式操作:where ...
掌握搜索技能,才能在龐大的數據集中找到准確的目標。本篇就帶你進入另一個非凡的旅程,即使你沒有像Google或Baidu一樣強大的技術,一樣也可以做出與之相匹敵的用戶體驗。 搜索是現代軟件必備的一項基礎功能,而 Elasticsearch 就是一款功能強大的開源分布式搜索與數據分析引擎。 它可 ...
閱讀本文大概需要 6 分鍾。 如果面試的時候碰到這樣一個面試題:ES 在數據量很大的情況下(數十億級別)如何提高查詢效率? 這個問題說白了,就是看你有沒有實際用過 ES,因為啥?其實 ES 性能並沒有你想象中那么好的。 很多時候數據量大了,特別是有幾億條數據 ...