精华内容
下载资源
问答
  • 快速插入一亿条测试数据到mysql

    千次阅读 2018-06-22 17:05:13
    package hewei.study.demo.mysql;...3.2分钟插入一亿条。地球最强 需要修改mysql存储引擎为mysiam 还需修改mysql一些配置信息请看前一篇文章 参考  https://blog.csdn.net/hewei314599782/article/details/80774162
    package hewei.study.demo.mysql;
    
    import org.springframework.util.StringUtils;
    
    import java.sql.*;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Date;
    import java.util.List;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
    
    public class InsertTest {
    
        static AtomicLong id = new AtomicLong();
        static long count = 100_000_000;
        static int threadsize = 2;
    
        static class InsertDb {
    
    
            Connection conn = null;
            private int persize = 200_000;
    
    
            public  void initConn() throws ClassNotFoundException, SQLException {
    
                String sql;
                String url = "jdbc:mysql://localhost:3307/develop?"
                        + "user=root&password=root&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&useSSL=false&serverTimezone=UTC";
    
                try {
                    // 之所以要使用下面这条语句,是因为要使用MySQL的驱动,所以我们要把它驱动起来,
                    // 可以通过Class.forName把它加载进去,也可以通过初始化来驱动起来,下面三种形式都可以
                    Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");// 动态加载mysql驱动
    
                    System.out.println("成功加载MySQL驱动程序");
                    // 一个Connection代表一个数据库连接
                    conn = DriverManager.getConnection(url);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
    
            public  String randomStr(int size) {
                //定义一个空字符串
                String result = "";
    
                for (int i = 0; i < 6; ++i) {
                    //生成一个97~122之间的int类型整数
                    int intVal = (int) (Math.random() * 26 + 97);
                    //强制转换(char)intVal 将对应的数值转换为对应的字符
                    //将字符进行拼接
                    result = result + (char) intVal;
                }
                //输出字符串
                return result;
            }
    
    
            public  void insert() {
                // 开时时间
                Long begin = new Date().getTime();
                // sql前缀
                String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random,str) VALUES ";
    
                try {
                    // 保存sql后缀
                    StringBuffer suffix = new StringBuffer();
                    // 设置事务为非自动提交
                    conn.setAutoCommit(false);
                    //      Statement pst = conn.createStatement();
                    // 比起st,pst会更好些
                    PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("");
                    // 外层循环,总提交事务次数
                    for (int i = 1; i <= count / persize /threadsize; i++) {
                        // 第次提交步长
                        for (int j = 1; j <= persize; j++) {
                            // 构建sql后缀
                            suffix.append("(" + id.incrementAndGet() + ", SYSDATE(), " + i * j
                                    * 1 + ",'" + randomStr(6) + "'),");
                        }
                        // 构建完整sql
                        String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);
                        // 添加执行sql
                        pst.addBatch(sql);
                        // 执行操作
                        pst.executeBatch();
                        // 提交事务
                        conn.commit();
                        // 清空上一次添加的数据
                        suffix = new StringBuffer();
                    }
                    // 头等连接
                    pst.close();
                    conn.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                // 结束时间
                Long end = new Date().getTime();
                // 耗时
                System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000f + " ms");
            }
    
        }
    
    
    
        public static void main(String[] args) throws SQLException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
    
    
            long s = System.currentTimeMillis();
            List<Thread> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < threadsize; i++) {
                Thread th = new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        try {
                            InsertDb db = new InsertDb();
                            db.initConn();
                            db.insert();
    
                        } catch (ClassNotFoundException e) {
                            e.printStackTrace();
                        } catch (SQLException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
    
                    }
                });
                th.start();
                list.add(th);
            }
            for(Thread th : list){
                th.join();
            }
    
            long e = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("total耗时"+(e -s)/1000f+"s");
        }
    
    }
    
    
    


    成功加载MySQL驱动程序
    成功加载MySQL驱动程序
    cast : 196.982 ms
    cast : 197.602 ms

    total耗时197.846s


    这个版本较之前的版本是可以开多线程的。

    3.2分钟插入一亿条。地球最强

    需要修改mysql存储引擎为mysiam

    还需修改mysql一些配置信息请看前一篇文章

    参考 https://blog.csdn.net/hewei314599782/article/details/80774162

    展开全文
  • 60*60*24=86,400秒每天写入数据量:100,000,000平均每秒写入数据量:100,000,000/86,400=1157.5峰值每秒估算写入数:1157.5*10=11575因此建议从以下几个层面处理1、数据库服务器磁盘采用高速SSD磁盘2、数据...

    转自:https://blog.csdn.net/qq_40317404/article/details/79646868

    一天秒数:60*60*24=86,400秒

    每天写入数据量:100,000,000条

    平均每秒写入数据量:100,000,000/86,400=1157.5条

    峰值每秒估算写入数:1157.5*10=11575条

    因此建议从以下几个层面处理

    1、数据库服务器磁盘采用高速SSD磁盘

    2、数据库采用2个节点的集群方式部署,每个集群节点3台服务器,1主2备,主数据库为写数据库,备数据库为读数据,采用读写分离,单集群节点内主备库数据实时同步,集群节点主库数据实时同步

    3、数据表设计采用分区、分表方式设计表结构

    4、数据写入采用单事务批量写入的方法新增数据

    5、在关键字段建立索引,提高查询效率

    6、第一次查询后将数据缓存到redis中,方便下次查询

    展开全文
  • TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库,本文深入探讨TiDB如何在大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间,以及 如何为知乎提供支持获得对数据的实时洞察。 墨天轮平台(modb....

    TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库,本文深入探讨TiDB如何在大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间,以及 如何为知乎提供支持获得对数据的实时洞察。

     

    墨天轮平台(modb.pro)开设了TiDB数据库专栏,欢迎大家订阅:

    https://www.modb.pro/db?dbType=7(复制到网站中打开或者点击“阅读原文”)即可查看。


    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。我们的 Moneta 应用程序中存储了大约 1.3 万亿行数据(存储用户已经阅读过的帖子)。

     

    由于每月累计产生大约 1000 亿行数据且不断增长,这一数字将在两年内达到 3 万亿。在保持良好用户体验的同时,我们在扩展后端方面面临严峻挑战。

     

    在这篇文章中,我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间,以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库,如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察。

     

    此文将介绍为什么我们选择 TiDB,我们如何使用它,我们学到了什么,优秀实践以及对未来的一些想法。 

     

    我们的痛点

     

    本节介绍了我们的 Moneta 应用程序的体系结构,我们尝试构建的理想体系结构,以及数据库可伸缩性作为我们的主要难点。

     

    系统架构要求

     

    知乎的 Post Feed 服务是一个关键系统,用户可以通过该系统接收网站上发布的内容。

     

    后端的 Moneta 应用程序存储用户已阅读的帖子,并在知乎的推荐页面的帖子流中过滤掉这些帖子。

     

    Moneta 应用程序具有以下特征:

    • 需要高可用性数据:Post Feed 是第一个出现的屏幕,它在推动用户流量到知乎方面发挥着重要作用。

    • 处理巨大的写入数据:例如,在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录,记录数量每天增加近 30 亿条记录。

    • 长期存储历史数据:目前,系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。随着每月累积约 1000 亿条记录并且不断增长,历史数据将在大约两年内达到 3 万亿条记录。

    • 处理高吞吐量查询:在高峰时间,系统处理平均每秒在 1200 万个帖子上执行的查询。

    • 将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短:即使对于执行时间最长的长尾查询,也会发生这种情况。

    • 容忍误报:这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子,即使有些帖子被错误地过滤掉了。

     

    考虑到上述事实,我们需要一个具有以下功能的应用程序架构:

    • 高可用性:当用户打开知乎的推荐页面时,找到大量已经阅读过的帖子是一种糟糕的用户体验。

    • 出色的系统性能:我们的应用具有高吞吐量和严格的响应时间要求。

    • 易于扩展:随着业务的发展和应用程序的发展,我们希望我们的系统可以轻松扩展。

     

    勘探

     

    为了构建具有上述功能的理想架构,我们在之前的架构中集成了三个关键组件:

    • 代理:这会将用户的请求转发给可用节点,并确保系统的高可用性。

    • 缓存:这暂时处理内存中的请求,因此我们并不总是需要处理数据库中的请求。这可以提高系统性能。

    • 存储:在使用 TiDB 之前,我们在独立的 MySQL 上管理我们的业务数据。随着数据量的激增,独立的 MySQL 系统还不够。

      然后我们采用了 MySQL 分片和 Master High Availability Manager( MHA)的解决方案,但是当每月有 1000 亿条新记录涌入我们的数据库时,这个解决方案是不可取的。

     

    MySQL Sharding 和 MHA 的缺点

     

    MySQL 分片和 MHA 不是一个好的解决方案,因为 MySQL 分片和 MHA 都有它们的缺点。

     

    MySQL 分片的缺点:

    • 应用程序代码变得复杂且难以维护。

    • 更改现有的分片键很麻烦。

    • 升级应用程序逻辑会影响应用程序的可用性。

     

    MHA 的缺点:

    • 我们需要通过编写脚本或使用第三方工具来实现虚拟 IP(VIP)配置。

    • MHA 仅监视主数据库。

    • 要配置 MHA,我们需要配置无密码安全 Shell( SSH)。这可能会导致潜在的安全风险。

    • MHA 不为从属服务器提供读取负载平衡功能。

    • MHA 只能监视主服务器(而不是从主服务器)是否可用。

     

    在我们发现 TiDB 并将数据从 MySQL 迁移到 TiDB 之前,数据库可伸缩性仍然是整个系统的弱点。

     

    什么是 TiDB?

     

    TiDB 平台是一组组件,当它们一起使用时,它们将成为具有 HTAP 功能的 NewSQL 数据库。

    640?wx_fmt=png

    TiDB 平台架构

     

    在 TiDB 平台内部,主要组件如下:

    • TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层,它处理用户的 SQL 查询,访问存储层中的数据,并将相应的结果返回给应用程序。它与 MySQL 兼容并且位于 TiKV 之上。

    • TiKV 服务器是数据持久存在的分布式事务键值存储层。它使用 Raft 共识协议进行复制,以确保强大的数据一致性和高可用性。

    • TiSpark 集群也位于 TiKV 之上。它是一个 Apache Spark 插件,可与 TiDB 平台配合使用,支持商业智能(BI)分析师和数据科学家的复杂在线分析处理(OLAP)查询。

    • 放置驱动程序(PD)服务器是由 etcd 支持的元数据集群,用于管理和调度 TiKV。

     

    除了这些主要组件之外,TiDB 还拥有一个工具生态系统,例如用于快速部署的  Ansible 脚本,用于从 MySQL 迁移的 Syncer 和 TiDB 数据迁移。

     

    以及用于收集对 TiDB 群集进行的逻辑更改并提供增量备份的 TiDB Binlog。复制到下游(TiDB,Kafka 或 MySQL)。

     

    TiDB 的主要功能包括:

    • 水平可扩展性。

    • MySQL 兼容的语法。

    • 具有强一致性的分布式事务。

    • 云原生架构。

    • 使用 HTAP 进行最小提取,转换,加载( ETL)。

    • 容错和 Raft 恢复。

    • 在线架构更改。

     

    我们如何使用 TiDB

     

    在本节中,我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。

     

    我们架构中的 TiDB

     

    640?wx_fmt=png

    知乎的 Moneta 应用程序中的 TiDB 架构

     

    我们在系统中部署了 TiDB,Moneta 应用程序的整体架构变为:

    • 顶层:无状态和可伸缩的客户端 API 和代理。这些组件易于扩展。

    • 中间层:软状态组件和分层 Redis 缓存作为主要部分。当服务中断时,这些组件可以通过恢复保存在 TiDB 群集中的数据来自我恢复服务。

    • 底层:TiDB 集群存储所有有状态数据。它的组件高度可用,如果节点崩溃,它可以自我恢复其服务。

     

    在该系统中,所有组件都是可自我恢复的,整个系统具有全局故障监视机制。然后,我们使用 Kubernetes 来协调整个系统,以确保整个服务的高可用性。

     

    TiDB 的性能指标

     

    由于我们在生产环境中应用了 TiDB,因此我们的系统具有高可用性和易于扩展性,并且系统性能得到显著改善。例如,在 2019 年 6 月为 Moneta 应用程序采用一组性能指标。

     

    在高峰时间每秒写入 40,000 行数据:

    640?wx_fmt=png

    每秒写入的数据行(数千)

     

    在高峰时段每秒检查 30,000 个查询和 1200 万个帖子:

    640?wx_fmt=png

    每秒写入的数据行(数千)

     

    第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒,第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上,平均响应时间远远小于这些数字,即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。

    640?wx_fmt=png

    第 99 百分位响应时间

    640?wx_fmt=png

    第 999 百分位响应时间

     

    我们学到了什么

     

    我们迁移到 TiDB 并非顺利,在这里,我们想分享一些经验教训。

     

    更快地导入数据

     

    我们使用 TiDB 数据迁移(DM)来收集 MySQL 增量 Binlog 文件,然后使用 TiDB Lightning 将数据快速导入 TiDB 集群。

     

    令我们惊讶的是,将这 1.1 万亿条记录导入 TiDB 只用了四天时间。如果我们逻辑地将数据写入系统,可能需要一个月或更长时间。如果我们有更多的硬件资源,我们可以更快地导入数据。

     

    减少查询延迟

     

    完成迁移后,我们测试了少量的读取流量。当 Moneta 应用程序首次上线时,我们发现查询延迟不符合我们的要求。为解决延迟问题,我们与 PingCap 工程师合作调整系统性能。

     

    在此过程中,我们积累了宝贵的数据和数据处理知识:

    • 有些查询对查询延迟很敏感,有些则不然。我们部署了一个单独的 TiDB 数据库来处理对延迟敏感的查询。(其他非延迟敏感的查询在不同的 TiDB 数据库中处理。)

      这样,大型查询和对延迟敏感的查询在不同的数据库中处理,前者的执行不会影响后者。

    • 对于没有理想执行计划的查询,我们编写了 SQL 提示来帮助执行引擎选择最佳执行计划。

    • 我们使用低精度时间戳 Oracle( TSO)和预处理语句来减少网络往返。

     

    评估资源

     

    在我们尝试 TiDB 之前,我们没有分析我们需要多少硬件资源来支持 MySQL 端的相同数据量。

     

    为了降低维护成本,我们在单主机 - 单从机拓扑中部署了 MySQL。相反,在 TiDB 中实现的 Raft 协议至少需要三个副本。

     

    因此,我们需要更多的硬件资源来支持 TiDB 中的业务数据,我们需要提前准备机器资源。

     

    一旦我们的数据中心设置正确,我们就可以快速完成对 TiDB 的评估。

     

    对 TiDB 3.0 的期望

     

    在知乎,反垃圾邮件和 Moneta 应用程序的架构相同。我们在用于生产数据的反垃圾邮件应用程序中尝试了 TiDB 3.0(TiDB 3.0.0-rc.1 和 TiDB 3.0.0-rc.2)的候选版本中的 Titan 和 Table Partition。 

     

    ①Titan 缩短了延迟

     

    反垃圾邮件应用程序一直受到严重的查询和写入延迟折磨。

     

    我们听说 TiDB 3.0 将引入 Titan,一种键值存储引擎,用于在使用大值时减少  RocksDB(TiKV 中的底层存储引擎)的写入放大。为了尝试这个功能,我们在 TiDB 3.0.0-rc.2 发布后启用了 Titan。

     

    下图分别显示了与 RocksDB 和 Titan 相比的写入和查询延迟:

    640?wx_fmt=png

    在 RocksDB 和 Titan 中编写和查询延迟

     

    统计数据显示,在我们启用 Titan 后,写入和查询延迟都急剧下降。这真是太惊人了!当我们看到统计数据时,我们无法相信自己的眼睛。

     

    ②表分区改进了查询性能

     

    我们还在反垃圾邮件应用程序中使用了 TiDB 3.0 的表分区功能。使用此功能,我们可以按时将表分成多个分区。

     

    当查询到来时,它将在覆盖目标时间范围的分区上执行。这大大提高了我们的查询性能。

     

    让我们考虑一下如果我们将来在 Moneta 和反垃圾邮件应用程序中实施 TiDB 3.0 会发生什么。

     

    ③Moneta 应用程序中的 TiDB 3.0

     

     

    TiDB 3.0 具有诸如 gRPC 中的批处理消息,多线程 Raftstore,SQL 计划管理和 TiFlash 等功能。我们相信这些将为 Moneta 应用增添光彩。

     

    ④gRPC 和多线程 Raftstore 中的批处理消息

     

    Moneta 的写入吞吐量超过每秒 4 万次交易(TPS),TiDB 3.0 可以批量发送和接收 Raft 消息,并且可以在多个线程中处理 Region Raft 逻辑。我们相信这些功能将显著提高我们系统的并发能力。

     

    ⑤SQL 计划管理

     

    如上所述,我们编写了大量 SQL 提示,以使查询优化器选择最佳执行计划。

     

    TiDB 3.0 添加了一个 SQL 计划管理功能,可以直接在 TiDB 服务器中将查询绑定到特定的执行计划。使用此功能,我们不需要修改查询文本以注入提示。

     

    ⑥TiFlash

     

    在 TiDB DevCon 2019 上,我第一次听说 TiFlash 是 TiDB 的扩展分析引擎。

     

    它使用面向列的存储技术来实现高数据压缩率,并在数据复制中应用扩展的 Raft 一致性算法以确保数据安全性。

     

    由于我们拥有高写入吞吐量的海量数据,因此我们无法每天使用 ETL 将数据复制到 Hadoop 进行分析。但是对于 TiFlash,我们乐观地认为我们可以轻松分析我们庞大的数据量。

     

    ⑦反垃圾邮件应用程序中的 TiDB 3.0

     

    与 Moneta 应用程序的巨大历史数据大小相比,反垃圾邮件应用程序具有更高的写入吞吐量。

     

    但是,它仅查询过去 48 小时内存储的数据。在此应用程序中,数据每天增加 80 亿条记录和 1.5 TB。

     

    由于 TiDB 3.0 可以批量发送和接收 Raft 消息,并且它可以在多个线程中处理 Region Raft 逻辑,因此我们可以用更少的节点管理应用程序。

     

    以前,我们使用了七个物理节点,但现在我们只需要五个。即使我们使用商用硬件,这些功能也可提升性能。

     

    下一步是什么

     

    TiDB 是一个与 MySQL 兼容的数据库,因此我们可以像使用 MySQL 一样使用它。

     

    由于 TiDB 的横向可扩展性,现在我们可以自由扩展我们的数据库,即使我们有超过一万亿的记录来应对。 

     

    到目前为止,我们已经在我们的应用程序中使用了相当多的开源软件。我们还学到了很多关于使用 TiDB 处理系统问题的知识。

     

    我们决定参与开发开源工具,并参与社区的长期发展。基于我们与 PingCAP 的共同努力,TiDB 将变得更加强大。

     

    作者:孙晓光

    简介:知乎搜索后端负责人,目前承担知乎搜索后端架构设计以及工程团队的管理工作。曾多年从事私有云相关产品开发工作,关注云原生技术,TiKV 项目 Committer。

    出处:http://itindex.net/

    展开全文
  • explain select count(id...一亿条数据大小为:7,383,040 KB 约为7.04G 表结构: CREATE TABLE `student` ( `id` bigint(20) NOT NULL auto_increment COMMENT '主键', `user_name` varchar(255) default ...

    explain select count(id) from student



    一亿条数据大小为:7,383,040 KB 约为7.04G


    表结构:

    CREATE TABLE `student` (
    `id` bigint(20) NOT NULL auto_increment COMMENT '主键',
    `user_name` varchar(255) default NULL COMMENT '姓名',
    `add_time` timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '添加时间',
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;



    展开全文
  • MySQL优化--1亿条数据效率COUNT(*)

    万次阅读 2015-11-09 15:04:37
    最近发现了一个Mysql快速导入数据方法load data infile,具体参考...1.txt ,开始只有10万数据,后来用vim 添加到了2000万行,用Windows下的编辑器直接卡机的,Windows下安装Gvim可以的。 数据
  • JAVA快速排序——亿级体量数据

    千次阅读 2016-08-26 19:05:17
    算法真的是太强大了,今天测试了给一亿个随机数据进行排序,花了67秒不到!不多说,直接见代码:  import java.util.Random; public class sort {    public static void main(String[] args...
  • 快速查询hive数据仓库表中的总

    万次阅读 2015-10-13 13:19:05
    快速查询hive数据仓库中的数,在查询hive表的数,通常使用count(*),但是数据量大的时候,mr跑count(*)往往需要几分钟的时间。 1、传统方式获得总数如下: [sql] view plaincopy select count(*) from ods....
  • 亿条数据的排序处理

    万次阅读 2016-05-18 23:28:37
    现在要每隔1小时,统计一次活跃用户排行榜(用户点击本网站的一个连接,活跃度就加1,按活跃度进行排名)。 首先,在此场景下,解决此问题不涉及数据库操作(也不可能用户点击一下,就更新一下数据库!),访问...
  • mysql数据库实现亿数据快速清理

    万次阅读 2018-04-20 10:30:52
    今天收到磁盘报警异常,50G的磁盘被撑爆了,分析解决过程如下:1. 进入linux服务器,查看mysql文件夹中各个数据库所占的磁盘空间大小 看到了吗,光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql数据库,查看数据库各个表...
  • 这种做法生成的测试数据相对比较符合实际,代码都有注释,这里就不多说了,代码如下: #建测试表 drop table if exists t; CREATE TABLE t ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '自增主键', ...
  • 数据,经常遇到数据验证,很烦很枯燥,即耗时又耗人,但又必须去做。如何去做数据验证,并标准化整个流程,让验数变得轻松。 二、分析流程 …… 相同表结构数据验证:比如修改表逻辑 相似表结...
  • 在小数据量的情况下,后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的数据,但随着数据量的增加,继续使用sql语句,查询效率会直线下降。当数据量达到一定的量级,服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险,并且大数据量...
  • !...其中row是从0到44000,col也是从0到44000; 共row*col条数据,就是个矩形的。 row,col,X,Y,BX,BY是常查询的。...对了,由于数据量太大,一个表是2亿条记录以上,如何将索引加在这几个表上呢? Sql server 2008
  • void qsort3(int l, int u) { int i, j; int t; int temp;...小弟,用《编程珠玑》上的快排方法qsort3(如上面的算法)对一亿个数进行快速排序,时间大概是15秒,请问有什么优化方法!不胜感激
  • 今天就来学习一下在一组有序数据中如何快速查找一个数。也就是我们所说的二分查找,虽然很多小伙伴对二分查找很熟悉,但是到了真正的应用问题上,还是不能更好的来把握二分的思想。要想把这部分把握好,还需要真正的...
  • MySQL 快速构造一亿条记录的表

    万次阅读 2019-07-26 15:01:07
    在上一次朋友问我如何快速构造一亿条记录的表后,我理出了实行的办法,见:https://blog.csdn.net/csdnhsh/article/details/95759379,但是因为录入一亿表需要2个小时,所以还是感觉速度慢了些,那有没有啥办法能...
  • 但是即便是es前期未配置之前,只能支持1条数据的响应查询。 最直接表现就是分页查询,假设每页10,跳转到1000页时,数据响应及时。但是如果跳转到2000页,或者4000页数据就会查询不出来。 一、配置es提高查询...
  • 不用创建函数,直接向表中快速插入1000000条数据create table tbl_test (id int, info text, c_time timestamp);insert into tbl_test select generate_series(1,100000),md5(random()::text),clock_timestamp();...
  • 快速判断一条数据是否在数据库中

    千次阅读 2020-07-31 16:21:30
    判断数据库总是否存在某一数据方法有二: 一、 获取数据库中所有的数据在进行判断,在用in判断是否在...最近大概要处理10亿数据,于是模拟了10亿数据内存直接蹦了。 二、 在查询语句上面做优化,我网上逛了一圈,
  • 对于32位的计算机而言,只有2G的内存(2的三十一次方),而十亿大概是2的32次方。因此,不能将其直接放到内存中进行处理。 一个byte有八位,我们可以开辟长度为2的29次方的byte数组,利用位映射原理,将要处理的数...
  • 为什么HBase数据查询快速

    千次阅读 2016-11-24 16:17:53
    快速查询可以分作两方面: 一是根据亿级的记录中快速查询,二是以实时的方式查询数据。 A:如果快速查询(从磁盘读数据),hbase是根据rowkey查询的,只要能快速的定位rowkey, 就能实现快速查询,主要是以下...
  • 项目中的app行为日志,用户授权收集的通讯录、通话记录、短信和联系人信息,随着时间的推进,数据量进入亿数据级,千万级的创建索引,来加快查询速度的优化方式,此时可能已经不起作用了。为解决信审阶段实时的查询...
  • mysql 存储及查询亿数据

    万次阅读 2014-12-31 13:54:36
    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...
  • DB2超过20亿数据查询

    千次阅读 2015-03-28 21:43:09
    DB2数据量超过20亿条记录数,用count函数是查不出来表中的记录数的。 查询超过20一记录,需要用count_big函数去查询。 COUNT_BIG 返回组中项目的数量。COUNT_BIG 的使用与 COUNT 函数相似。它们之间的唯一差别是...
  •  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...
  • 如何快速向数据库加入10万条数据

    万次阅读 2018-08-23 23:05:47
    1、程序连接数据库,使用c3p0线程池;...直接贴代码,代码举例中,近用小规模数据模拟大数据下的数据库批量插入操作。 1、数据库连接池 package com.example.jdbcConnection; import com.mchange...
  • 如何在hbase中快速插入10万条数据

    千次阅读 2017-05-09 15:42:08
    我们知道每一put操作实际上都是一个rpc操作,它将客户端数据传送到服务器然后返回。这只是折小数据量的操作,如果有一个应用需要插入十万行数据 到hbase表中,这样处理就太不合适了。  hbase的api配备了一个...
  • 如何将过亿订单数据实现毫秒级分页查询

    千次阅读 多人点赞 2019-03-26 16:44:25
    注:以下sql及数据库截图均为测试数据,无实际用途!...数据量分别为十万级、百万级、亿级测试, 分析如下: Mysql 在使用limit pageId,pageSize时,随着数据量的增大,性能会急剧下降 select * from lp_ba...
  • 1、使用dual配合connect by level create table BigTable as select rownum as id from dual connect by level &lt;= 100000; 但是有connect by level有上限,如果超出上限,系统会报,"connect by level&...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 139,833
精华内容 55,933
关键字:

如何快速的查询1亿条数据