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  • Java海量数据处理算法

    2019-09-04 21:00:25
    Java海量数据处理算法

    Java海量数据处理算法

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  • MySQL 百万级/千万级数据存储解决方案 百万级、千万级数据处理,个人认为核心关键在于数据存储方案设计,存储方案设计的是否合理,直接影响到数据CRUD操作。总体设计可以考虑一下三个方面进行设计考虑: 数据存储...

                                   MySQL 百万级/千万级数据存储解决方案

    百万级、千万级数据处理,个人认为核心关键在于数据存储方案设计,存储方案设计的是否合理,直接影响到数据CRUD操作。总体设计可以考虑一下三个方面进行设计考虑:

    1. 数据存储结构设计
    2. 索引设计
    3. 数据主键设计
    4. 查询方案设计

    百万级数据处理方案:

    数据存储结构设计

    表字段设计

    1. 表字段 not null,因为 null 值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字 0。
    2. 数据状态类型的字段,比如 status, type 等等,尽量不要定义负数,如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED,数值容量就会扩大一倍。
    3. 可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT,尽量不使用 BIGINT,因为占的空间更小。
    4. 字符串类型的字段会比数字类型占的空间更大,所以尽量用整型代替字符串,很多场景是可以通过编码逻辑来实现用整型代替的。
    5. 字符串类型长度不要随意设置,保证满足业务的前提下尽量小。
    6. 用整型来存 IP。
    7. 单表不要有太多字段,建议在20以内。
    8. 为能预见的字段提前预留,因为数据量越大,修改数据结构越耗时。

    索引设计

    1. 索引,空间换时间的优化策略,基本上根据业务需求设计好索引,足以应付百万级的数据量,养成使用 explain 的习惯,关于 explain 也可以访问:explain 让你的 sql 写的更踏实了解更多。
    2. 一个常识:索引并不是越多越好,索引是会降低数据写入性能的。
    3. 索引字段长度尽量短,这样能够节省大量索引空间;
    4. 取消外键,可交由程序来约束,性能更好。
    5. 复合索引的匹配最左列规则,索引的顺序和查询条件保持一致,尽量去除没必要的单列索引。
    6. 值分布较少的字段(不重复的较少)不适合建索引,比如像性别这种只有两三个值的情况字段建立索引意义不大。
    7. 需要排序的字段建议加上索引,因为索引是会排序的,能提高查询性能。
    8. 字符串字段使用前缀索引,不使用全字段索引,可大幅减小索引空间。

    查询语句优化

    1. 尽量使用短查询替代复杂的内联查询。
    2. 查询不使用 select *,尽量查询带索引的字段,避免回表。
    3. 尽量使用 limit 对查询数量进行限制。
    4. 查询字段尽量落在索引上,尤其是复合索引,更需要注意最左前缀匹配。
    5. 拆分大的 delete / insert 操作,一方面会锁表,影响其他业务操作,还有一方面是 MySQL 对 sql 长度也是有限制的。
    6. 不建议使用 MySQL 的函数,计算等,可先由程序处理,从上面提的一些点会发现,能交由程序处理的尽量不要把压力转至数据库上。因为多数的服务器性能瓶颈都在数据库上。
    7. 查询 count,性能:count(1) = count(*) > count(主键) > count(其他字段)。
    8. 查询操作符能用 between 则不用 in,能用 in 则不用 or。
      避免使用!=或<>、IS NULL或IS NOT NULL、IN ,NOT IN等这样的操作符,因为这些查询无法使用索引。
    9. sql 尽量简单,少用 join,不建议两个 join 以上。

     

    千万级数据处理方案:

    数据存储结构设计   

       到了这个阶段的数据量,数据本身已经有很大的价值了,数据除了满足常规业务需求外,还会有一些数据分析的需求。而这个时候数据可变动性不高,基本上不会考虑修改原有结构,一般会考虑从分区,分表,分库三方面做优化:

    分区

    分区是根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分,是一种水平划分。对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑,即不用修改代码。因此能存更多的数据,查询,删除也支持按分区来操作,从而达到优化的目的。如果有考虑分区,可以提前做准备,避免下列一些限制:

    • 一个表最多只能有1024个分区(mysql5.6之后支持8192个分区)。但你实际操作的时候,最好不要一次性打开超过 100 个分区,因为打开分区也是有时间损耗的。
    • 如果分区字段中有主键或者唯一索引列,那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来,如果表中有主键或唯一索引,那么分区键必须是主键或唯一索引。
    • 分区表中无法使用外键约束。
    • NULL值会使分区过滤无效,这样会被放入默认的分区里,请千万不要让分区字段出现 NULL。
    • 所有分区必须使用相同的存储引擎。

    分表

    分表分水平分表和垂直分表。

    水平分表即拆分成数据结构相同的各个小表,如拆分成 table1, table2...,从而缓解数据库读写压力。

    垂直分表即将一些字段分出去形成一个新表,各个表数据结构不相同,可以优化高并发下锁表的情况。

    可想而知,分表的话,程序的逻辑是需要做修改的,所以,一般是在项目初期时,预见到大数据量的情况,才会考虑分表。后期阶段不建议分表,成本很大。

    分库

    分库一般是主从模式,一个数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点多个数据库,主库负责写操作,从库负责读操作,从而达到主从分离,高可用,数据备份等优化目的。

    当然,主从模式也会有一些缺陷,主从同步延迟,binlog 文件太大导致的问题等等,这里不细讲(笔者也学不动了)。

    其他

    冷热表隔离。对于历史的数据,查询和使用的人数少的情况,可以移入另一个冷数据库里,只提供查询用,来缓解热表数据量大的情况。

    数据库表主键设计

    数据库主键设计,个人推荐带有时间属性的自增长数字ID。(分布式自增长ID生成算法)

    雪花算法

    百度分布式ID算法

    美团分布式ID算法

    为什么要使用这些算法呢,这个与MySQL数据存储结构有关

    从业务上来说

        在设计数据库时不需要费尽心思去考虑设置哪个字段为主键。然后是这些字段只是理论上是唯一的,例如使用图书编号为主键,这个图书编号只是理论上来说是唯一的,
    但实践中可能会出现重复的情况。所以还是设置一个与业务无关的自增ID作为主键,然后增加一个图书编号的唯一性约束。

    从技术上来说

        如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。 
    总的来说就是可以提高查询和插入的性能。
    1. 对InnoDB来说主键索引既存储索引值,又在叶子节点中存储行的数据,也就是说数据文件本身就是按照b+树方式存放数据的。
    2.  如果没有定义主键,则会使用非空的UNIQUE键做主键 ; 如果没有非空的UNIQUE键,则系统生成一个6字节的rowid做主键;聚簇索引中,N行形成一个页(一页通常大小为16K)。如果碰到不规则数据插入时,为了保持B+树的平衡,会造成频繁的页分裂和页旋转,插入速度比较慢。所以聚簇索引的主键值应尽量是连续增长的值,而不是随机值(不要用随机字符串或UUID)。
    3. 故对于InnoDB的主键,尽量用整型,而且是递增的整型。这样在存储/查询上都是非常高效的。

    MySQL面试题

    MySQL数据库千万级数据查询优化方案

    limit分页查询越靠后查询越慢。这也让我们得出一个结论:

    1,limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。

    2,mysql的limit语句是很方便,但是对记录很多的表并不适合直接使用

    表使用InnoDB作为存储引擎,id作为自增主键,默认为主键索引

    SELECT id FROM test LIMIT 9000000,100;

    现在优化的方案有两种,即通过id作为查询条件使用子查询实现和使用join实现;

    1,id>=的(子查询)形式实现

    select * from test where id >= (select id from test limit 9000000,1)limit 0,100 

    使用join的形式;

    SELECT * FROM test a JOIN (SELECT id FROM test LIMIT 9000000,100) b ON a.id = b.id

    这两种优化查询使用时间比较接近,其实两者用的都是一个原理,所以效果也差不多。但个人建议最好使用join,尽量减少子查询的使用。注:目前是千万级别查询,如果将至百万级别,速度会更快。

    SELECT * FROM test a JOIN (SELECT id FROM test LIMIT 1000000,100) b ON a.id = b.id

    你用过MySQL那些存储引擎,他们都有什么特点和区别?

    这是高级开发者面试时经常被问的问题。实际我们在平时的开发中,经常会遇到的。Mysql的存储引擎有这么多种,实际我们在平时用的最多的莫过于InnoDB和MyISAM了。所有如果面试官问道mysql有哪些存储引擎,你只需要告诉这两个常用的就行。

    1. 那他们都有什么特点和区别呢?

       MyISAM:默认表类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法。不是事务安全的,而且不支持外键,如果执行大量的select,insert MyISAM比较适合。

       InnoDB:支持事务安全的引擎,支持外键、行锁、事务是他的最大特点。如果有大量的update和insert,建议使用InnoDB,特别是针对多个并发和QPS较高的情况。注:在MySQL 5.5之前的版本中,默认的搜索引擎是MyISAM,从MySQL 5.5之后的版本中,默认的搜索引擎变更为InnoDB

          MyISAM和InnoDB的区别:

    1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持。对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;
    2. InnoDB支持外键,而MyISAM不支持。
    3. InnoDB是聚集索引,使用B+Tree作为索引结构,数据文件是和(主键)索引绑在一起的(表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构),必须要有主键,通过主键索引效率很高。MyISAM是非聚集索引,也是使用B+Tree作为索引结构,索引和数据文件是分离的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
    4. InnoDB不保存表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快。
    5. Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引,查询效率上MyISAM要高;5.7以后的InnoDB支持全文索引了。
    6. InnoDB支持表、行级锁(默认),而MyISAM支持表级锁。;
    7. InnoDB表必须有主键(用户没有指定的话会自己找或生产一个主键),而Myisam可以没有。
    8. Innodb存储文件有frm、ibd,而Myisam是frm、MYD、MYI。
    9. Innodb:frm是表定义文件,ibd是数据文件。
    10. Myisam:frm是表定义文件,myd是数据文件,myi是索引文件。

    MySQL复杂查询语句的优化,你会怎么做?

    说到复杂SQL优化,最多的是由于多表关联造成了大量的复杂的SQL语句,那我们拿到这种sql到底该怎么优化呢,实际优化也是有套路的,只要按照套路执行就行。复杂SQL优化方案:

    1. 使用EXPLAIN关键词检查SQL。EXPLAIN可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈,就得EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的,是否有全表扫描等;
    2. 查询的条件尽量使用索引字段,如某一个表有多个条件,就尽量使用复合索引查询,复合索引使用要注意字段的先后顺序。
    3. 多表关联尽量用join,减少子查询的使用。表的关联字段如果能用主键就用主键,也就是尽可能的使用索引字段。如果关联字段不是索引字段可以根据情况考虑添加索引。
    4. 尽量使用limit进行分页批量查询,不要一次全部获取。
    5. 绝对避免select *的使用,尽量select具体需要的字段,减少不必要字段的查询;
    6. 尽量将or 转换为 union all。
    7. 尽量避免使用is null或is not null。
    8. 要注意like的使用,前模糊和全模糊不会走索引。
    9. Where后的查询字段尽量减少使用函数,因为函数会造成索引失效。
    10. 避免使用不等于(!=),因为它不会使用索引。
    11. 用exists代替in,not exists代替not in,效率会更好;
    12. 避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤,这个处理需要排序,总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。
    13. 千万不要 ORDER BY RAND()

     

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  • 浅谈--数据库 SQL千万级数据处理解决方案

    万次阅读 多人点赞 2016-07-05 11:57:27
    在这个大数据兴起的时代,过亿条的数据处理已经不少见了。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化,查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。分享一下,由于不是专业的DBA,可能不是最优的解决方案,共同...

    在这个大数据兴起的时代,过亿条的数据的处理已经不少见了。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化,查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。分享一下,由于不是专业的DBA,可能不是最优的解决方案,共同学习和探讨吧...

    1. 数据太多。放在一个表肯定不行。 

    比如月周期表。一个月1000万,一年就1.2亿,如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时,可能这个表需要有索引,但是都要先取消索引,或者先建立表,导入数据后,再建立索引。 

    必要时处理完,统计完后,就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。 

    从问题域来看,一个周期内的数据关联性最大。比如统计一个客户某个帐期的话单总额,同比上月增幅,还有就是零话费客户等。如此种种,参照的数据不外乎本周期,或者两个周期,甚至更多就是一个季度,或者半年的样子(类似三个月连续零话费,或者三个月连续欠费未交之类的,保存量之类的报表可能会要一年的数据)。而且这样的情况在数据挖掘或者高级管理报表中比较常见,一般营业部门使用的界面中,是不可能含有这样的统计的。 

    所以数据按表分开,甚至于可以按数据库分开,更便于管理。 

    大家要打消一种固有的思路,这些数据,跟环卫工人处理垃圾一样,是几乎有点带人工处置的多步骤方式,也就是不会作为常规数据(如客户基本资料等)长期存在和频繁使用的。所以我们可以改变思路,就是想尽办法,在需要的时候,做最佳处理,而在不需要时,清理掉它。也就是说,比如分表,你可以分100个表,1000个表都可以。只要方便统计和得到所需数据即可。 

    view只是说你能在写select语句时简单一点,对速度没有任何提高。 

    主要是,你的分表的方式能建立减少访问所有数据,就能提高速度。比如你做某个统计,那些数据恰好在某个分表内。举例说,你有10个分部,而你统计id=1这个分部时,你恰好把数据放在第一个分表里,你就可以在存储器内通过判断,只访问第一个分表,从而提高统计速度。如果你的统计需要统计全部分表内的数据,那处理速度还是一样慢。 

    2. 假设每个表的数据在数十万条,那统计起来是没有任何瓶颈的。常规的数据库都应该没任何问题。 

    3. 预处理的必要性。 

    有人问:我统计一千万条数据汇总,要多久多久,能否提高。。。试想你把中国人所有的存款加总,需要多长时间吧?看看这个问题的规模,其实再复杂的数据库dbms,我们说他都逃不过:找出符合条件的数据,一条一条的加总这个计算过程。暂且不提where条件了。预处理的必要性在于,如此规模的数据处理,本身就是一个非常耗时的过程,我们有必要提前,处理其结果到一个表内,或者多个表里面。用户查询时,再显示出来。比如说1000万数据分10个分部,要看每个分部的应收增长,那我们可以预先统计数据到分部费用表中,则用户端报表显示时,就非常快。如果任何数据汇总都要从原始数据去统计,那是不现实的。所以我们可以设置原始数据表,中间结果表,结果表,汇总表,月结表,期间表之类的东西。逐步统计归属。 

    另外要提的是,这样的动作肯定非常耗时,而且!这样的数据如果由服务器的存储过程定期定时执行的话,处理的规模就只有一次,任何客户端,都只从结果表里产生报表。如果不用此方法,任何客户端报表都从原始数据产生,理论上是可以,但是这样的千万条数据汇总的处理会做N次。而且时间上也是不容许的。 


    还有,这样的统计过程最好是分开db进行存放,而公用的数据比如客户基本资料,最好拷贝一份到这个新db中来处理。这样可以不干扰到正常的使用。 

    可以在晚上,或者另开db或者在另外的server上跑这个过程。处理完后,写一个标志告诉主db,则客户端可以统计这些报表了。 

    4. 对单行数据做计算字段。举个例子,比如一条记录的产生时间是2016-01-01 12:00:00.001,如果你的统计刚好需要对某个时段进行统计,那最好增加字段,比如hour字段,下一个批处理命令下去,取得小时数,然后再统计。 


    5. select语句中忌讳对column做函数。因为函数将导致查询条件不走索引,而改走遍历所有数据。这样你就是查一条数据,也会遍历所有数据,那岂不是可怜。 


    6. 条件尽量都是数字,也就是都用id,比如分部,镇区,业务种类,接入类型,客户地址,等等,都需要用到fk方式的编码,主表里只用数字id,请记住是数字型id。整数型数字是计算最快的数据类型。如果金额极大,可以用decimal(小数=0)。varchar类型是效率很低的,不过好像有sql的md5算法,我想可以尝试这个方法(我还没试过)。 


    7. 索引,这个是海量数据查询首要解决的问题。 

    没有索引,就是遍历。索引没有覆盖到,也会走遍历。 


    8. 复杂的统计,用存储器做分步处理,然后得到结果,同比一条select语句实现要轻松和明白得多。 

    而且对表的占用时间要短得多。当然,很复杂的统计可能要用到条件判断,循环等,一条select语句是无法处理的。多层的where中的子句也是效率低,容易占用表的写法。 

    原则上,这里我所讨论的问题都不是那种基于网站内容管理的小case,主要对企业运用而言。比如举例说查一个“存量客户增幅表”,问题都不是简单到直接对比两个月的话费总额这么简单,还得找出之前他的话费如何,比如超过多少钱的才列入统计对象。所以,我的理解:复杂的问题,必须存储过程。真正做过几个项目才会明白,写sql语句会比编程代码还要多。真正的程序,其实是sql。 

    最后说一句,如果经验足够丰富,写出的统计过程,其执行时间在数分钟甚至几个小时都是正常的。所以初学者应该明白,数据量是与处理时间成正比的。如果平时处理几条数据感觉很快,数据量猛然增加几个数量级,不要认为时间上还能优化到几秒钟。 


    ERP里的MRP展开计算,通常能到几个小时的。这都是正常的。(主要是物料多,bom多,计算步骤太多造成) 

    9. 补充一点。如果数据量超过我们标题的千万级,甚至几十亿数量级。那也不存在问题,还是分而治之的思路,就是把数据在多台服务器上并行运行。就好像为灾区捐款一样,靠一个人的力量是不行的。人多力量大。类似数据分拣之类的,只需要原始数据和基本资料,还有一些计费策略之类的。完全可以分布在多台server上同时处理,也是必要的。主要根据你的数据量和单台处理的速度以及你要求的总的处理时间而决定的。有人说select语句难道也需要分布?只能说,如果确实有必要,也能做到。比如你要返回所有话单异常的数据,那也可以从每台执行检索,然后汇合到一起,我想是可以的。 

    总而言之: 

    一。合理设计表结构,使得统计汇总最高效(包括fk设计和用数字id,不用varchar,索引设计,计算字段); 

    二。合理分表,使得单表数据规模适当; 

    三。用存储器分多个步骤处理。 

    四。数据预先处理。 

    五。分布在多台server上同时处理。 

    也就是分而治之与预处理。

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  • 怎样对千万级甚至亿级数据排序

    千次阅读 2018-07-24 17:10:00
    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数据特征:单个数据<=1000万、不同的(没有重复)、整型(int,4B) 要求:1M内存、...

    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。

    数据特征:单个数据<=1000万、不同的(没有重复)、整型(int,4B)
    
    要求:1M内存、尽可能快
    
    分析:1MB = 1*1024*1024 B   能存储大于25万个int类型的整数。所以每次我们可以排序25万条记录,一共排序40次。

     

    (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(这里可以用常见的内部排序,如快排),最后我们生成了40个排好序的外部文件,然后对这40个文件进行归并排序输出成1个文件。

     

    (2)更好的思路是位向量排序,我们可以申请一个1千万长度的位向量bit[10000000],所有位设置为0,顺序读取待排序文件,每读入一个数i,便将bit[i]置为1。当所有数据读入完成,便对 bit做从头到尾的遍历,如果bit[i]=1,则输出i到文件,当遍历完成,文件则已排好序。

    这个思路和桶排序一样,算法的关键是位向量。对于不支持bit数据结构的语言我们可以自己实现位操作,int是32位的,所以我们需要[1千万/32+1]个int类型存储,大约1.2M。(虽然差点不符合题目的要求,但是不失为一种更好的解题思路)。

    将第i位置为1的时候可以用如下操作:

    a[i/32] | (1 << (i%32)); 

    第i位肯定在i/32个int上,i%32是偏移量,然后通过按位或来将特定位置1。(不明白的可以了解一下位计算)

    为了计算速度更快,上述公式可以完全由位运算替代:

    a[i >>5] |= (1 << (i & 31));

     

    总结

    对于大的数量级的排序,基本思路是分而治之的思想,位向量方法虽然效率很高,但是要注意一些限制条件(数据不能重复、不适合稀疏的数据分布等)。

    编程珠玑中的例子是int型的数据排序,实际我们面临的问题可能不会这么简单,例如需要对复杂数据类型进行排序(对象),我们可以让对象实现compareTo,重写hashcode、equals等等。

    转载于:https://www.cnblogs.com/ouym/p/9361171.html

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  • 排序算法是最基本的算法之一,也是平时最常见、最常用的算法。 1、排序的稳定性 对于一个未排序的序列, 其中a[2]和a[5]的关键字值相等,经过排序后,若原a[2]的位置仍在原a[5]之前,那么称该排序方法是稳定的;若...
  • 探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: <br />CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( -...
  • 今天开始在极客时间学习《数据结构与算法之美》课程,开篇便是“为什么要学习数据结构与算法?”这个老生常谈的话题。 那么为什么要学习数据结构与算法呢?归根结底,你学习一个东西是因为你觉得他有收益,那么学习...
  • 数据表的设计原则 (1)不应针对整个系统进行数据库设计,而应该根据系统架构中的组件划分,针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计;不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少,如果不同组件...
  • 上两节中,我带你着重分析了几种常用排序算法的原理、时间复杂度、空间复杂度、稳定性等。今天,我会讲三种时间复杂度是 O(n) 的排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以...
  • 我们有一份100G左右的数据需要根据关键字进行排序,当时想的是直接从数据库select出来的时候直接order by,但是爆内存了,于是考虑导出后直接利用python进行排序算法设计 直接利用切割排序,再合并的方式,将100G...
  • 算法10—海量数据处理之top k算法

    千次阅读 2016-06-02 16:27:14
    第一部分:Top K 算法详解 问题描述 百度面试题:  搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。  假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,...

空空如也

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千万级数据排序算法