客如云成立于 2012 年，是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家， 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务，包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务，并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组，负责公司的大数据架构和建设工作，为公司提供大数据基础数据服务。
云数据库的RDS 产品，在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种，诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ，今天不想讨论产品的量，而是想讨论以下产品的难度，RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
作者：李志勇 来源： http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享，作为一个运维人，对其中的运维
程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。
在写这篇博客的前2天，听说某系统在25人的用户量下就宕机了，实在让人震惊，所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
在 Hive 中， SORT BY 和 ORDER BY 都用于对查询结果进行排序，但它们在实现方式和适用场景上有一些区别。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
我们做政企客户的解决方案支撑工作，一直在跟客户提到“大数据”，通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际，我们对大数据的理解有多少，今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
以上是比较粗暴的方式，拿到后端数据直接在前端循环数据，然后渲染,但是这种性能非常的低。
一般系统微服务接口要同时兼容：小程序版，公众号版，H5/Wap版，App版是一项复杂系统性的工作，因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致，
泛指非关系型的数据库，随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别
昨天和朋友交流，联想起Oracle的两个特性，approx_count_distinct 和 SQL in Silicon，从软件到硬件，从典型SQL入手的优化，Oracle一步一步走向细节和性能的极致。 在Oracle 12c中，有一个新的函数被引入进来 - approx_count_distinct 。这个函数的作用是，当我们进行Count Distinct计算时，给出一个近似值。 TOM说，这个函数会带来5x ~ 50x的性能提升，精度可以达到97%以上。在不需要绝对精确的返回值时，这个函数可以发挥其
geobuilding于近日完成重要更新，支持对大数据量，大文件geojson的加载和动态编辑。
Java当中常用的Excel文档导出主要有POI、JXL和“直接IO流”这三种方式，三种方式各自分别有不同的优势与缺点，下面将分行对其进行简
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先来分享一下关于优化数据库设计这块内容，这里从三个方面：规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
在Redis 在 2.8.9 版本才添加了 HyperLogLog，HyperLogLog算法是用于基数统计的算法，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。HyperLogLog适用于大数据量的统计，因为成本相对来说是更低的，最多也就占用12kb内存
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自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中。自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品，既要有大数据的处理性能，有需要有简单好用的可视化分析能力，只有让业务人员能够快速掌握使用方法，和公司的业务结合起来，自助分析平台才有价值。其实，一直以来，各大公司的数据分析平台都只有一个目标——干掉Excel。
java.sql.SQLException: ORA-01000: 超出打开游标的最大数 问题在一个大数据量的嵌套循环下 close() 关闭 createStatement() 根本无效，即使把执行过程封装在类里，而用循环来调用类也会有问题。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
在当今数据驱动的时代，MySQL作为流行的开源关系型数据库管理系统，经常需要处理海量的数据。本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案，包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面，并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。写本文的目的主要是，目前业务系统中的数据量越来越多，需要进行优化处理。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
最近看到了一个很有趣的数据库 Procella ，它的架构图就和当初亚马逊公司发布的数据库论文 Aurora 里面的一样，一眼就吸引住我了。
MySQL是目前互联网公司使用最广的数据库，InnoDB是MySQL使用最广的存储引擎，MyISAM和InnoDB的五项最佳实践，和大家聊聊，尽量多讲“为什么”。
第一篇，说说MySQL两个最常用的存储引擎，MyISAM和InnoDB。照自己的理解，把一些知识点总结出来，不只说知识点，多讲“为什么”。 一、关于count(*) 知识点：MyISAM会直接存储总行数，InnoDB则不会，需要按行扫描。
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
《大数据量下，58同城mysql实践》 WOT（World Of Tech）2015，互联网运维与开发者大会将在北京举行，会上58同城将分享《大数据量下，58同城mysql实战》的主题，干货分享抢先看
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
##引言 前文回顾：《数据智能时代来临：本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章，概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求：
UNION 从操作符用于连接两个或两个以上的 SELECT 语句并将查询结果合并到一个结果集中， UNION 会自动对结果集去重。语法如下：
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。针对上面的第4条 假设有这样一个任务：
例如，使用 MySQL 数据库判重，或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行，因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
InnoDB，5项最佳实践，知其所以然？
在MySQL的世界里，InnoDB存储引擎就像心脏一样，为数据库的稳定运行提供了强大的动力。今天，我们将深入探讨InnoDB存储引擎的默认性、使用原因、运行原理、应用场景以及源码分析。如果你对数据库的内部机制感兴趣，或者正在寻找提高数据库性能的秘诀，那么这篇文章绝对不容错过！
并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分 别处理每个数据块的流。 Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并 行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
废话不多说，开始安装,以ubuntu18.04为例 更多内容 - 使用python远程操作mongodb mongodb的安装 mongodb具有两种安装方式：命令安装 或 源码安装 命令安装 在ubuntu中使用apt-get工具安装 sudo apt-get install -y mongodb-org 或参考官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 源码安装 选择相应版本和操作系统
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
innodb_buffer_pool_size 如果用Innodb，那么这是一个重要变量。相对于MyISAM来说，Innodb对于buffer size更敏感。MySIAM可能对于大数据量使用默认的key_buffer_size也还好，但Innodb在大数据量时用默认值就感觉在爬了。 Innodb的缓冲池会缓存数据和索引，所以不需要给系统的缓存留空间，如果只用Innodb，可以把这个值设为内存的70%-80%。和 key_buffer相同，如果数据量比较小也不怎么增加，那么不要把这个值设太高也可以提高内存的使用率。
这些都不是大数据的核心技术：Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。 我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着：搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。
机器学习（二十三）——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、存在问题 当样本集非常大的时候，例如m=1亿，此时如果使用原来的梯度下降算法（也成为批量梯度下降算法（batch gradient descent），下同），则速度会非常慢，因为其每次遍历整个数据集，才完成1次的梯度下降的优化。即计算机执行1亿次的计算，仅仅完成1次的优化，因此速度非常慢。 2、数据量考虑 在使用全量数据，而不是摘取一部分数据来做机器学习，首先需要考虑的是算法的学
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