就是查tableStore失败了,在日志平台查下看到,因为查询参数太长,日志平台直接进行了截断!!!
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
亲爱的读者朋友,今天我将为您分享一个技术挑战,即如何在处理百万级数据查询时进行优化,尤其是在不能使用分页的情况下。这是一个复杂而令人兴奋的话题,我们将深入探讨各种可能的解决方案,以帮助您更好地理解如何应对这类挑战。
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
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
上一篇文章已经编写了http请求的基本类方法封装,那么本章节我们来继续编写使用mysql查询后的拼接数据发送POST请求。
中间件分表是不是一个好的主意?通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案,通过中间件将应用的数据在中间层进行路由,通过路由将一张表的数据,映射到不同物理数据库上的表,通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
SQL(Structure Query Language)语言是数据库的核心语言。
作者|360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读:360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长,实时数仓共经历了三种模式的演进,分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式,基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一,成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结:
其实标题中有两层意思:第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业,可以通过Excel中的ODBC数据接口,与数据库或者数据仓库建立连接,直接快速取数,提高工作效率;第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具,即便不能从数据库直接获取,也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化,并做到实时更新,也能提高工作效率。
前言 随着腾讯产品与技术的发展,几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次数从亿到百亿,对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等,比较适用于中小规模的数据,但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时,RDBMS性能会大大降低,分布式更为困难。 为什么会选择HBase? 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库,它的数据由HDFS做了数据冗余,具有高可靠性。同时TDW(腾讯分布式数据
前言随着腾讯产品与技术的发展,几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次数从亿到百亿,对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等,比较适用于中小规模的数据,但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时,RDBMS性能会大大降低,分布式更为困难。 为什么会选择HBase? 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库,它的数据由HDFS做了数据冗余,具有高可靠性。同时TDW(腾讯分布式数据仓
关键词:分库分表,路由机制,跨区查询,MySQL 数据变更,分表数据查询管理器与线程技术的结合,Cache
在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
分页应该是极为常见的数据展现方式了,一般在数据集较大而无法在单个页面中呈现时会采用分页的方法。
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题,那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢?Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢?我们好好来分析一下。
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,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。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
企业业务逻辑数据的递增和用户量的递增会产生大量的数据库数据量过大的问题。数据库的默认索引表都是存在。一个数据库有索引库和data数据库。索引库里面存放着索引表,指向数据存储区。Java适配的MySQL数据库默认提供每张数据记录表的索引表机制。数据库表的数据索引默认是会查找索引表之后再去数据记录表中查找数据。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述,包括我们遇到的问题,面临的挑战,以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况,包括Apache Doris在京东“618”,“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考,也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
对于后端开发人员来说,经常会和数据打交道,今天总结下数据库相关的知识。包括MySQL,JDBC基础,JDBC进阶,MongoDB,性能优化等知识点。
1,更多的静态资源:将代码中的大量枚举(容器加载时写入map,放入本地缓存),数据库中的定义表(定时任务放入缓存),固定配置,HTML文件等静态化处理,缓存起来!
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库,它能更有效的管理数据。数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标。数据库存储介质:磁盘和内存。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
Structured Query Language (SQL) 是一种用于管理关系型数据库的编程语言。它被广泛应用于各种数据库系统中,包括 MySQL。本文旨在为初学者提供 SQL 和 MySQL 的基础知识,并指导如何进行基本数据库操作。
导读:随着消费者更安全、更舒适、更便捷的驾驶体验需求不断增长,汽车智能化已成必然趋势。长安汽车智能化研究院作为长安汽车集团有限责任公司旗下的研发机构,专注于汽车智能化技术的创新与研究。为满足各业务部门的数据分析需求,长安汽车基于 Apache Doris 升级了车联网数据分析平台,支撑单日百亿级别数据实时处理,并实现十亿级别数据查询秒级响应,为长安汽车在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等方面带来显著成果,为其在智能化方向的技术创新提供了有力支持。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,后来目前属于Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
结构化查询语言Structured Qurey Language,语句必须是以分号结束,且关键词不区分大小写,主要包含四种语句
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西,搜索到自己需要的商品,领优惠券,然后点击下单购买,再进行支付,卖家发货,买家确认收货这样的一个流程。
推荐阅读 微服务:springboot系列教程学习 源码:Javaweb练手项目源码下载 调优:十五篇好文回顾 面试笔试:面试笔试整理系列 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,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。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
SQL是 Structured Query Language (结构化查询语言)的缩写,SQL是一门标准的计算机语言,它用于访问和操作数据库,主要包括数据定义,数据操纵,数据查询和数据控制,SQL 已经成为RDBMS的标准语言,不同的RDBMS使用的SQL版本有些差异,这些差异都是不同数据库的私有扩展。
数据查询语言(Data Query Language, DQL)是SQL语言中,负责进行数据查询而不会对数据本身进行修改的语句,这是最基本的SQL语句。
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能够对数据库的读进行扩展,而对数据库的写入操作还是集中在Master上,并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多,Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
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