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  • 增量数据的同步加载又不想暂停数据库服务,那就要用load csv,如果可以忍受数据库的短暂停服,那么Batch-inserter更适合。如果只是想插入少量的数据,且不怎么在乎实时性,那么请直接看Cypher语言。 常见的数据插.....

    参考文章:

    【1】Neo4j的查询速度为何这么慢?这能商用吗?

    【2】如何将大规模数据导入Neo4j

    如果对大量数据进行初始化加载,那么就用Neo4j-import;增量数据的同步加载又不想暂停数据库服务,那就要用load csv,如果可以忍受数据库的短暂停服,那么Batch-inserter更适合。如果只是想插入少量的数据,且不怎么在乎实时性,那么请直接看Cypher语言。

    常见的数据插入方式:

    1.Cypher CREATE 语句,为每一条数据写一个CREATE

    2.Cypher LOAD CSV 语句,将数据转成CSV格式,通过LOAD CSV读取数据。

    3.官方提供的Java API —— Batch Inserter

    4.大牛编写的 Batch Import 工具

    5.官方提供的 neo4j-import 工具

    截图于:http://paradoxlife.me/how-to-insert-bulk-data-into-neo4j

    截图于:http://paradoxlife.me/how-to-insert-bulk-data-into-neo4j

    【*】Neo4j社区版的neo4j最大节点存储量2**35,大约二百多亿,企业版没限制。如果服务器容许挂载的硬盘最大容量很大,采用企业版产品,那么也还是可以满足要求。不要实时性的话,titan也可以做;预算不够的话,arangodb、orientdb都支持分片存储。另外别指望all in one,慎重进行物理模型设计,仔细考虑图数据库的定位(当个图结构的索引最合适)。

    【*】neo4j是权威性较高的老牌图数据库,用java写的,因为存储模型比较固定,灵活性不足,而且无法实现分片存储,所以愈发对超大规模数据适应不能;orient改进了存储模型,采用混合模型存储,可以分片存储,用java写成;arango应该借鉴了orient的设计思路,不过据说它更快,它是用c++写成的。另外,对非中立的厂商所做的性能测评,还是要持怀疑态度。

    【*】插入慢一方面需要给他建立索引,另一方面可能的确是超级节点引起的。超级节点的解决方案是为Neo4j添加了wrapper,导向自己的代码。

     



    Neo4j图数据库中的索引

    给需要查询的节点标签创建索引。

    CREATE INDEX ON:类别标签名 (创建索引的字段名)

    CREATE INDEX ON:BaiduBaike(id)



    作者:布口袋_天晴了
    链接:https://www.jianshu.com/p/32ce953604d5
    来源:简书
    简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

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  • 使用中间件的好处 使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说,可以不用修改代码,达到新增节点数据库而不影响到代码的修改。因为如果不用中间件,那么在代码中自己是先读写分离,如果新增节点,你进行写...

    一.使用中间件的好处

    使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说,可以不用修改代码,达到新增节点数据库而不影响到代码的修改。因为如果不用中间件,那么在代码中自己是先读写分离,如果新增节点,

    你进行写操作时,你的轮询求模的数据量就要修改。但是中间件的维护也很麻烦的。

    907daace241efd7d7bb9c497d0cbd0c9.png

    二.各种中间件

    1.MYSQL官方的mysqlProxy,它可以实现读写分离,但是它使用率很低,搞笑的是MySQL官方都不推荐使用。

    2.Amoeba:这是阿里巴巴工程司写的,是开源的。使用也很少。

    3.阿里开源的cobar,缺点查询回来的数据没有排序,和分页,这些都要自己处理,用的少。

    5.mycat:是根据cobar改造的。用的还算比较多

    6.ShardingJDBC:这是当当网的。这近几年比较流行,比较牛逼。

    注意:如果我们单纯的做读写分离,一般都会选择用SpringAOP去做。并不是一定使用中间件就一定好。

    读写分离做完,我们数据库的压力就解决了吗?

    并没有,做完读写分离,我们都知道知识一个或几个主库,多个从库,每个数据库里面的数据都是一样的。只是一份复制。

    这样做的好处就是:

    1。数据库可以备份。

    2.减轻数据库的压力。

    数据库的压力问题就缓解了吗?并没有缓解的特别厉害,当你这真正的高并发,大数据量来的时候,你做读写分离也不够用的。MySQL单表能承受多少数据量呢?

    实践来看的话,大概也就7000W-1亿,这根据字段量,和字段里面存的东西,这数据是根据业务走的,不一定那么精确。

    当达到这个数量级的时候你的多表关联查询什么的,即便优化到位,我说的优化,第一是索引一定要设置合理,第二SQL优化,但是SQL优化做的很有限。

    到这个数据量你去关联那么两三个表,基本都是在5S,10S甚至更长的时间。

    这时候就要考虑别的办法了。走到这一步,那该怎么办呢?

    那么就要进行分库分表:

    1.垂直拆分:

    基于领域模型做数据的垂直切分是一种最佳实践。如将订单、用户、支付等领域模型划分到不同的DB库里面。前提必须各领域数据之间join展示场景较少,在这种情况下分库能获得很高的价值,同时各个系统之间的扩展性得到很大程度的提高。

    缺点:如果在拆分之前,系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过sql join来完成的。而拆分后,数据库可能是分布式在不同实例和不同的主机上,join将变得非常麻烦。而且基于架构规范,性能,安全性等方面考虑,一般是禁止跨库join的。

    那该怎么办呢?首先要考虑下垂直分库的设计问题,如果可以调整,那就优先调整。

    解决办法:

    1.建立全局表:系统中可能出现所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询,我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。这种做法叫做建立全局表

    同时,这类数据通常也很少发生修改(几乎不会),一般不用太担心“一致性”问题。

    2.进行数据同步:比如,用户库中的tab_a表和订单库中tbl_b有关联,可以定时将指定的表做同步。当然,同步本来会对数据库带来一定的影响,需要性能影响和数据时效性中取得一个平衡。这样来避免复杂的跨库查询。

    3.系统层面组装:调用不同模块的组件或者服务,获取到数据并进行字段拼装。不要想着这很容易,实践起来可真没有那么容易,尤其是数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。具体情况通常会比较复杂。

    组装的时候要避免循环调用服务,循环RPC,循环查询数据库,最好一次性返回所有信息,在代码里做组装。

    4.适当的进行字段冗余:比如“订单表”中保存“卖家Id”的同时,将卖家的“Name”字段也冗余,这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。

    如下图:

    拆分前:

    9fe1382fe29df0cba2138df26dfedabb.png

    拆分后:

    feb98d76a85304fa1dda5fb5d6cf4610.png

    这样的话能够缓解一下压力,我们还可以对每一个独立的DB在进行读写分离。

    当然拆分也会出现问题的。比如说分布式事务。比如支付系统支付失败了回滚,那么你订单系统也要回滚的。但是你们都不在同一个库里面,这是就需要分布式事务了。

    如果走到这一步,你的系统还是缓解不了压力,那么说明你这系统比较厉害了。说明你公司在你的行业里面能叫的上名字的了。

    那么我们就要进行水平拆分了。

    2.水平拆分:垂直切分缓解了原来单集群(所有的数据库都存在一张表里,)的压力,但是在抢购时依然捉襟见肘。原有的订单模型已经无法满足业务需求,于是就要进行水平分表也称为横向分表,

    比较容易理解,就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中(这些表保存在同一个数据库中),这样来降低单表数据量,优化查询性能。

    最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash取模后拆分。

    如下图:

    e3c03d21bf4d44079b4a1cc0cd4f4d43.png

    如果数据压力还是比较大怎么呢?,还能怎么办,继续进行水平拆分咯,比如,user(1)user(2)user(3)继续惊醒水平拆分。

    水平拆分所带来的问题:

    1.常见分片规则问题

    1。一致性hash:依据Sharding Key对5取模,根据余数将数据散落到目标表中。比如将数据均匀的分布在5张user表中,如下图:

    53cfacdb6dc4e101c8566ed410b3fdb4.png

    2.范围切分:比如按照时间区间或ID区间来切分。

    优点:单表大小可控,天然水平扩展。

    缺点:无法解决集中写入瓶颈的问题

    如下图:

    3b7f3782fcbcfe02279b234d713bfea6.png

    3.将ID和库的Mapping关系记录在一个单独的库中。

    优点:ID和库的Mapping算法可以随意更改。

    缺点:引入额外的单点。

    如下图:

    f289491872d322b99ec6aae35c51c815.png

    数据迁移问题

    很少有项目会在初期就开始考虑分片设计的,一般都是在业务高速发展面临性能和存储的瓶颈时才会提前准备。因此,不可避免的就需要考虑历史数据迁移的问题。

    一般做法就是通过程序先读出历史数据,这些数据量非常大,不涉及事务,实时性要求低,这是你就要考虑一下非关系数据库了,比如MongoDB,Hbase,这些数据库

    扩展性非常好,这些NoSQL天然就是分片的。弹性非常好。然后按照指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。

    这里还要知道一下什么是OLTP,OLAP:

     OLTP(on-line transaction processing) 主要是执行基本日常的事务处理,比如数据库记录的增删查改。比如在银行的一笔交易记录,就是一个典型的事务。

     OLTP的特点一般有:

    1.实时性要求高。我记得之前上大学的时候,银行异地汇款,要隔天才能到账,而现在是分分钟到账的节奏,说明现在银行的实时处理能力大大增强。

    2.数据量不是很大,生产库上的数据量一般不会太大,而且会及时做相应的数据处理与转移。

    3.交易一般是确定的,比如银行存取款的金额肯定是确定的,所以OLTP是对确定性的数据进行存取

    4.高并发,并且要求满足ACID原则。比如两人同时操作一个银行卡账户,比如大型的购物网站秒杀活动时上万的QPS请求。

    联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态的报表系统。

     OLAP的特点一般有:

    1.实时性要求不是很高,比如最常见的应用就是天级更新数据,然后出对应的数据报表。

    2.数据量大,因为OLAP支持的是动态查询,所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息,例如时间序列分析等等,所以处理的数据量很大;

    3.OLAP系统的重点是通过数据提供决策支持,所以查询一般都是动态,自定义的。所以在OLAP中,维度的概念特别重要。一般会将用户所有关心的维度数据,存入对应数据平台

    跨分片的排序分页

    在分库分表的情况下,为了快速(分页)查询数据,分表策略的选择就显得非常重要了,需要尽最大限度将需要跨范围查询的数据尽量集中,多数情况下在我们做了最大限度的努力之后,数据仍然可能是分布式的。

    为了进一步提高查询的性能,维持查询的中间变量信息是我们在分库分表模式下提高分页查询速度的另一个手段:我们每次翻页查询时,通过中间信息的分析,就可以直接定位到目标表的目标位置,通过这种方式提供了近似于在单表模式下的分页查询能力。

    但另一方面也需要在业务上做出一定的牺牲:限制查询区段,提高检索速度。

    如下图:

    df1a5c91e83e7714adc9c171e959caf8.png

    跨分片的函数处理

    在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行统计和计算的时候,需要先在每个分片数据源上执行相应的函数处理,然后再将各个结果集进行二次处理,最终再将处理结果返回。

    跨分片join

    Join是关系型数据库中最常用的特性,但是在分片集群中,join也变得非常复杂。应该尽量避免跨分片的join查询(这种场景,比上面的跨分片分页更加复杂,而且对性能的影响很大)。

    通常有以下几种方式来避免

    1.全局表

    全局表的概念之前在“垂直分库”时提过。基本思想一致,就是把一些类似数据字典又可能会产生join查询的表信息放到各分片中,从而避免跨分片的join。

     2.ER分片

    在关系型数据库中,表之间往往存在一些关联的关系。如果我们可以先确定好关联关系,并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上,那么就能很好的避免跨分片join问题。在一对多关系的情况下,我们通常会选择按照数据较多的那一方进行拆分。

    3.内存计算

    随着spark内存计算的兴起,理论上来讲,很多跨数据源的操作问题看起来似乎都能够得到解决。可以将数据丢给spark集群进行内存计算,最后将计算结果返回。

    总结

    并非所有表都需要水平拆分,要看增长的类型和速度,水平拆分是大招,拆分后会增加开发的复杂度,不到万不得已不使用。

    在大规模并发的业务上,尽量做到在线查询和离线查询隔离,交易查询和运营/客服查询隔离。

    拆分维度的选择很重要,要尽可能在解决拆分前问题的基础上,便于开发。

    数据库没你想象的那么坚强,需要保护,尽量使用简单的、良好索引的查询,这样数据库整体可控,也易于长期容量规划以及水平扩展。

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  • 深入浅出MySQL数据库开发、优化与管理维护

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    目录

    1、图的概念

    2、图的表示方式

    1)、邻接矩阵

    2)、邻接表


        图是除了树之外的另一大类非线性表数据结构,应对到现实生活中有大量的应用,比如微博、微信、QQ等怎么表示其好友关系,关注、被关注(粉丝),亲密度等;地图出行,怎么查询到一个地方的最近距离,这些问题抽象算法都依赖底层的数据结构图。现在除了非关系型数据库、关系型数据库,还有图数据库抽象存储更复杂的现实模型。上面都没有图来的直接,先上图吧.

    1、图的概念

        树种的节点类比到图中叫顶点(Vertex),如上图中的A;顶点之间的连线叫作边(Edge),比如链接A、B的线。连接每个顶点的边数叫作度(Degree),比如上面的无向图中顶点A的度为3。

        图按照是否有方向、是否有权重分为上图中的无向图有向图带权图有向带权图四类。所以有方向的箭头将度分为:入度(In-Degree)出度(Out-Degree)

        怎么表示好友关系,只需要一根不带箭头的边怎么表示一个人有多少个好友,也就是与该节点连接的边的个数,也就是该节点的度。怎么表示A关注了B(即B是A的粉丝),而B没有关注A,使用一根带箭头的边。怎么表示QQ好友中的亲密度,一根不带箭头的有权重的边,权重越大亲密度越高。怎么表示地图上A到B有多少公里,只需要在带方向的箭头上面添加权重。

     

    2、图的表示方式

    1)、邻接矩阵

        邻接矩阵第一次听说时觉得非常高大上和拗口,不过梳理完之后还是觉得比较形象的,使用一个二维数组的矩阵来诠释每两相邻的顶点的关系。 首先使用一个数组存储顶点信息(比如上面的A、B、C、D),存储完成后每个顶点都有自己的数组下标了。再用一个二维数组表示这些关系,那么就是 N*N的矩阵,那么每一个子数组就对应顶点数组的每一个下标,与其他元素的关系,比如上面的 int[0]就是存储的节点A与所有其他顶点的关系,所以上面画黄先的对应二维数组的 int[0][0],int[1][1],int[2][2],int[2][3],分别对应了A,B,C,D自己与自己的关系,所以斜线存储的都是0.

        邻接矩阵如果想查询如上,A到C的边,那么直接 int[0][2]的位置,之前在数组一节分析过数组通过下标随机访问的时间复杂度是O(1),现在是二维数组也是一样的,只是计算下标的公式变一下。但是如上面的存储了自己与自己的关系,当数组顶点个数为十万时,相当于浪费了 十万 * int类型长度的空间。如果本身是稀疏图(Sparse Matrix)时,整个数组会存储大量的 0占位符,浪费空间。 所以邻接矩阵本身是使用空间换时间的思想,只适合小数据量的图表达存储。

    使用 Java类表示为:

    /**
     * 邻接矩阵表示图
     * 邻接矩阵法表示图只适应于数据量比较小,并且不是稀疏图(Sparse Matrix)的情况,否则会浪费大量的空间,相比较邻接表的图查询效率高,是空间换时间的思想
     * 如果查询第一个顶点和第三个顶点是否有关系: relation[1][3] > 0 ?
     *
     *  {@link #data} 表示图的顶点; {@link #relation} 表示图的边; relation[0]中大于0的个数 表示第一个顶点的度
     *
     * @author kevin
     * @date 2021/3/9 13:31
     * @since 1.0.0
     */
    public class AdjacencyMatrixGraph {
        /** 图的顶点 */
        private String[] data;
        /** 图的边 */
        private int[][] relation;
    }

     

    2)、邻接表

        图的存储往往会是大数据量的标识,比如地图中的位置及每个位置间可能要存储距离,上亿的微信好友关系,一个有上亿粉丝的账号等。并且像微信好友一般都是稀疏图,并没有人与其他所有人都是好友(需要用一个边连接),大多数用户都是局部的边,大多用户的好友不超过500人。如果存储的关系不仅要查询用户关注了哪些人,还要查询自己的粉丝列表,则像上面的有向图,不仅要存储邻接表,还要存储逆邻接表。

        邻接表本身是使用时间换空间的方式存储数据,如上图,特别像拉链式散列表的样子。如上面的有向图,邻接表中1的顶点的链表中存储了2,3,4三个顶点,那么我们要查询顶点1是否指向了顶点3,此时需要遍历整个双向链表(LinkedList),那么是否复杂度为O(N),那么怎么才能降低链表的查询时间复杂度问题呢? 红黑树、跳表读写的时间复杂度都是O(logN),有序数组,使用散列表读写的时间复杂度近似O(1),怎么选择?根据业务: 如果存储的是粉丝列表,并且一般按照字母排序(有序),则使用跳表比较合适。如果关系不经常变动可以使用有序数组(二分查找时间复杂度也是O(logN))。

        数据量打到超过单机限制时,可以使用散列表的思想将顶点数据分散到多态服务器内存中进行存储。 如果大到内存不能存储时,可以使用关系型数据库等,建一张表(两个字段都创建索引),我们知道Mysql数据库使用B+树存储,读写的时间复杂度也是O(logN)。

    使用 Java类表示为:

    /**
     *  邻接表方式的无向图
     *  邻接表存储比较节省空间,只是查询两个节点是否有边时,需要查询链表,时间复杂度较低,是时间换空间的思想
     *  只是当数据量比较大是,只能用邻接表存储, 如果链表过长导致查询性能下降,可以选择读写性能都比较高的数据结构
     *  即链表可以更换为 跳表、红黑树(或其他的平衡二叉查找树)等
     *
     * @author kevin
     * @date 2021/3/9 13:41
     * @since 1.0.0
     */
    public class AdjacencyTableGraph {
        /** 记录顶点的个数 */
        private int vertex;
        /** 邻接表 */
        private LinkedList<Integer>[] data;
    
        public AdjacencyTableGraph(int vertex) {
            this.vertex = vertex;
            data = new LinkedList[vertex];
            for (int i = 0; i < data.length; i++) {
                data[i] = new LinkedList<>();
            }
        }
    
        /** 无向图存储一个边,要存储两个地方 */
        public void addEdge(int start, int end) {
            data[start].add(end);
            data[end].add(start);
        }
    }

     

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  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
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  • 用户多,不代表你服务器访问大,访问大不一定你服务器压力大...2,数据库:采用主从复制,读写分离,甚至是分库分表,表数据根据查询方式的不同采用不同的索引比如b tree,hash,关键字段加索引,sql避免复合函数...

    用户多,不代表你服务器访问量大,访问量大不一定你服务器压力大!我们换成专业点的问题,高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

    1,整个架构:可采用分布式架构,利用微服务架构拆分服务部署在不同的服务节点,避免单节点宕机引起的服务不可用!

    高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

     

    2,数据库:采用主从复制,读写分离,甚至是分库分表,表数据根据查询方式的不同采用不同的索引比如b tree,hash,关键字段加索引,sql避免复合函数,避免组合排序等,避免使用非索引字段作为条件分组,排序等!减少交互次数,一定不要用select *!

    3,加缓存:使用诸如memcache,redis,ehcache等缓存数据库定义表,结果表等等,数据库的中间数据放缓存,避免多次访问修改表数据!登录信息session等放缓存实现共享!诸如商品分类,省市区,年龄分类等不常改变的数据,放缓存,不要放数据库!

    同时要避免缓存雪崩和穿透等问题的出现导致缓存崩溃!

    高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

     

    4,增量统计:不要实时统计大量的数据,应该采用晚间定时任务统计,增量统计等方式提前进行统计,避免实时统计的内存,CPU压力!

    5,加图片服务器:图片等大文件,一定要单独经过文件服务器,避免IO速度对动态数据的影响!保证系统不会因为文件而崩溃!

    6,HTML文件,枚举,静态的方法返回值等静态化处理,放入缓存!

    7,负载均衡:使用nginx等对访问量过大的服务采用负载均衡,实现服务集群,提高服务的最大并发数,防止压力过大导致单个服务的崩溃!

    高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

     

    8,加入搜索引擎:对于sql中常出现的like,in等语句,使用lucence或者solr中间件,将必要的,依赖模糊搜索的字段和数据使用搜索引擎进行存储,提升搜索速度!#注意:全量数据和增量数据进行定时任务更新!

    9,使用消息中间件:对服务之间的数据传输,使用诸如rabbit mq,kafka等等分布式消息队列异步传输,防止同步传输数据的阻塞和数据丢失!

    高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

     

    10,抛弃tomcat:做web开发,接触最早的应用服务器就是tomcat了,但是tomcat的单个最大并发量只能不到1w!采取netty等actor模型的高性能应用服务器!

    11,多线程:现在的服务器都是多核心处理模式,如果代码采用单线程,同步方式处理,极大的浪费了CPU使用效率和执行时间!

    高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

     

    12,避免阻塞:避免bio,blockingqueue等常常引起长久阻塞的技术,而改为nio等异步处理机制!

    13,CDN加速:如果访问量实在过大,可根据请求来源采用CDN分流技术,避免大流量完成系统崩溃!

    14,避免低效代码:不要频繁创建对象,引用,少用同步锁,不要创建大量线程,不要多层for循环!

    当然还有更多的细节优化技术!

    欢迎关注,欢迎留言探讨。

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  • 2019数据运营思维导图

    2019-03-29 21:34:09
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  • 2020-10-30

    2020-10-30 14:12:19
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  • 8.6.3 以字符串字面表示二进制数据 240 8.6.4 计算表达式返回的数据类型 241 8.7 排名函数 242 8.7.1 生成递增行号 242 8.7.2 根据排名返回行 244 8.7.3 根据无间隔排名返回行 245 8.7.4 使用NTILE ...
  • redis

    2016-05-18 18:50:43
    tcp6379端口数据超过redis的容量了应该怎么办?如果所有的节点都down掉了怎么办(当然停电不算)...2、大访问,可能压垮数据库。全挂,同时并发不可能,只能是上层某接口出现问题(机房断电,运营商出问题了),但...
  • 高并发下,如何缓解服务器压力?

    千次阅读 2019-07-05 11:30:37
    用户多,不代表你服务器访问大,访问大不一定你服务器压力大!我们换成专业点的问题,高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?...2,数据库:采用主从复制,读写分离,甚至是分库分表,表数据根据查询方式...
  • C#基类库(苏飞版)

    2014-05-16 23:11:45
    数据访问抽象基础类 主要是访问Mysql数据库主要实现如下功能 1.得到最大值 2.是否存在 3.是否存在(基于MySqlParameter) 4.执行SQL语句,返回影响的记录数 5.执行MySql和Oracle滴混合事务,执行多条SQL语句,实现...
  • MongoDB权威指南--详细书签版

    热门讨论 2013-02-04 13:31:06
    书中介绍了面向文档的存储方式及利用mongodb的无模式数据模型处理文档、集合和多个数据库,讲述了如何执行基本的写操作以及如何执行各种复杂的条件查询,还介绍了索引、聚合工具以及其他高级查询技术,另外对监控、...
  • 8.5 Oracle RMAN 元数据与Data Protector 介质管理数据库同步 177 8.6 小结 178 第9章 RMAN与Tivoli Storage Manager 179 9.1 Tivoli Storage Manager概述 180 9.1.1 TSM服务器系统对象 181 9.1.2 TSM客户端 ...
  • 1.2.8 对大数据平台中的元数据管理是怎么理解的,元数据收集管理体系是怎么样的,会对大数据应用有什么样的影响 1.2.9 你理解常见如阿里,和友商大数据平台的技术体系差异以及发展趋势和技术瓶颈,在存储和计算两...
  • 对Demo的使用介绍在官方文档的后面才开始介绍,这里建议应用跑起来之后,先自己试试手(可看后面介绍Demo如何使用的章节),看看如何跑一个流程、整个流程是怎么流的、并随时关注数据库表里的数据的变化等,对以后的...
  • asp.net知识库

    2015-06-18 08:45:45
    ADO.NET 2.0 大批量数据操作和多个动态的结果集 ADO.NET 2.0 异步处理 在ASP.NET中使用WINDOWS验证方式连接SQL SERVER数据库 改进ADO.Net数据库访问方式 ASP.NET 2.0 绑定高级技巧 简单实用的DataSet更新数据库的类+...
  • 6.2 节点层 158 6.3 网络层 159 6.4 集群层 161 6.4.1 crsctl 162 6.4.2 OCR命令系列 167 6.5 应用层 176 6.5.1 crs_stat 176 6.5.2 onsctl 180 6.5.3 srvctl 186 6.5.4 恢复 192 6.6 小结 ...
  • ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊? ES 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片? 缓存 在项目中缓存是如何使用的?缓存如果使用不当会造成...
  • 对于一个有上亿数据量的数据查找,需要大概20次左右的磁盘IO,就是200ms,所以真的是很慢; 那如何解决平衡二叉查找树带来的磁盘IO过多的问题呢?答案是降低树的高度,树的高度...

空空如也

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数据库节点数据量怎么查