分布式环境中,redis作为必不可少的中间件,我们都常有用到,但是我们大多数人基本都没有系统学习过,只是跟着潮流把redis当作一个缓存来用,或者用它来实现分布式锁、分布式自增键。而本章内容还继续讲这些就没有任何意义,因为这些东西都已经讲烂了,百度的资料都一大堆。本章我们回归初心,整理redis几种数据类型,以及列举应用场景。你会重新认识到redis的强大,而不是仅次于缓存。
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,
set类型,在redis中是非常强大的存在,但是我们一般不会想到用它。所以我最想分享的也就是set类型,想让大家对set引起重视。因为在互联网中其实也有很多set的身影,只是我们不难么容易联想到而已。比如
数据库专题(四) ——各类缓存技术 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 缓存(Cache)技术原指高速数据,当CPU处理数据的时候,会先去缓存里面找,有的话就直接返回,不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了,而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者,有介于中间的速度差异的结构,均可以称为用cache。速度排序,CPU>内存>硬盘,因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等,例如减少网络I/O、减少
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。
最近接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclose($fp)
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)。
那最近正在接手现在的对账系统,由于当前系统日均数量都在千万级,所以对账系统架构与之前架构完全不一样。
在客户机和服务器之间进行请求-响应时,两种最常被用到的方法是:GET 和 POST。GET – 从指定的资源请求数据,POST – 向指定的资源提交要被处理的数据。本篇文章我们就来分析一下 GET 与 POST 传递数据的最大长度能够达到多少。 各种 web 开发语言中,各个页面之间基本都会进行数据的传递,web 开发里面比较常用的数据传递方式有 get post,一直以来我都只知道 get 传递的数据量要比 post 传递的数据量要少,所以传递大数据量还是要用 post,但是 get post 这两种方式
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。
有一个这样的需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 通过以下的方式写入PHP输出流 。
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。
OctShop是一个底层用C#,.net core 6.0编写的大型专业级的,B2B2C+O2O一体化的商城系统,并免费提供商城所有系统源码。
1、TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 主要根据存储字节长度不一样划分:
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。
金融相关: 圈存与圈提 圈存 圈存,是将消费者平时从银行户头中提领现金放在口袋里进行消费付款的方式变成将消费者银行户头中的钱直接圈存(存入)IC晶片上,又称电子钱包,这样一来,消费者就免除携带现金找零、遗失、伪钞、被抢之风险。 圈存的资金大多是个人在特定的消费环境下进行刷卡消费的。收款单位与银行签订协议后,可以通过银行卡向圈存消费卡上转帐,消费者再用消费卡刷卡消费。校园卡、公交IC卡也是这种模式。 我们常用的微信的零用钱就是全存的一种,微信零用钱是虚拟货币(微信零钱是没有利息的,可存可取),或者可以称作虚拟
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
本文链接:https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/95992173
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。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/73457827
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
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。
现在有不少团队开始使用了一个新型高效的 NoSQL数据库 - SSDB,如 京东、唱吧 …… SSDB 官网的定义 一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库,用于替代 Redis 官网 http://ssdb.io/zh_cn/ 特点 兼容 Redis,支持 Redis 客户端 有与 Redis 一样丰富的数据结构,如 list,hash,zset... 使用Google LevelDB作为存储引擎, 支持T级别的数据 客户端支持的语言丰富,如 C++,PHP,Python,Jav
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。
2017年我自己写代码开发了各种爬虫系统,喜欢破解各种网站验证码,cookie加密,采集数据被封ip技术,从事了5年多php和python技术研发工作,破解过天猫、淘宝、天某查、企查查、启信宝等各种网站的数据爬虫技术工作,随着互联网技术的发展,大数据和人工智能成为当前的风口,大数据和人工智能是未来的趋势和方向,于是技术也从互联网技术扩展到大数据技术,关于爬虫技术,从事爬虫工作有不少的心得,希望能够给其他的朋友分享一些个人的经验和心得。以下从天某查、天猫、淘宝等个种网站的数据采集面临的技术和如何快速的得采集到整个网站的数据而且不受限制和封号。(需要爬虫技术交流的朋友欢迎加我qq:2779571288)
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”。
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
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。
原文:https://medium.com/high-alpha/event-driven-architecture-a-primer-f636395d0295
##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:
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?
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:
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?
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云