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 ...
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,但是當數據量非常大的時候,索引未必是最佳選擇,建議可以將表進行分區,我是才用的id字段進行分區,並且分區是 個分 ...
2021-04-12 13:34 0 317 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 1,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 ...
百萬級 字段選擇優化 表字段 not null,因為 null 值很難查詢優化且占用額外的索引空間,推薦默認數字 0。 數據狀態類型的字段,比如 status, type 等等,盡量不要定義負數,如 -1。因為這樣可以加上 UNSIGNED,數值容量就會擴大一倍。 可以的話 ...
前提 這篇文章不是標題黨,下文會通過一個仿真例子分析如何優化百萬級別數據Excel導出。 筆者負責維護的一個數據查詢和數據導出服務是一個相對遠古的單點應用,在上一次雲遷移之后擴展為雙節點部署,但是發現了服務經常因為大數據量的數據導出頻繁Full GC,導致應用假死無法響應外部的請求 ...
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 ...
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 ...
通用技術 mysql 億級數據優化 一定要正確設計索引 一定要避免SQL語句全表掃描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之類的寫法都會導致全表掃描) 一定要避免 limit 10000000,20 這樣的查詢 一定要避免 LEFT ...