前提： Solr、SolrCloud提供了一整套的数据检索方案，HBase提供了完善的大数据存储机制。 需求： 1、对于添加到HBase中的结构化数据，能够检索出来。
2、数据量较大，达到10亿，100亿数据量。
3、检索的实时性要求较高，秒级更新。
说明： 以下是使用Solr和HBase共同搭建的系统架构。
1.1一次性创建索引l、删除全索引效率很高，可以关
最近，在脉脉上看到一个楼主提出的问题：MySQL数据量大时，delete操作无法命中索引；并且还附上了相关案例截图。最终，楼主通过开启MySQL分析优化器追踪，定位到是优化器搞的鬼，它觉得花费时间太长。因为我这个是测试数据，究其原因是因为数据倾斜，导致计算出的数据占比较大、花费时间长。 大家要记住一点，一条SQL语句走哪条索引是通过其中的优化器和代价分析两个部分来决定的。所以，随着数据的
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2023-10-28 10:48:17
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一、市场份额
1.简介
Sphinx
优势：Sphinx是一个基于SQL的C++开发的开源全文检索引擎，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）始于2001年，近20年的市场打磨（本文基于目前最新版3.0.3）搜索引擎市场份额占比排名第5阿里云RDS中有1款Mysql存储引擎：SphinxSE就是为此配套，支持SQL JOIN提供SphinxQL，像使用
一、LSM-Tree概述 核心思想就是放弃部分读能力，换取写入能力的最大化。LSM-Tree ，这个概念就是结构化合并树（Log-Structured Merge Tree）的意思，它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新（插入、删除）就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在内存中，等到积累到
如何实现MySQL大数据量时间索引
## 概述
在处理大数据量的情况下，使用时间索引可以大幅提高MySQL数据库查询效率。本文将介绍如何在MySQL中创建和使用时间索引。
## 流程
下面是实现MySQL大数据量时间索引的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据表 |
| 2 | 添加时间字段 |
| 3 | 创建时间索引 |
| 4 | 查询数据 |
原创
2023-12-28 03:35:10
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# MySQL大数据量的GROUP BY索引优化
在处理大数据量时，MySQL数据库的性能至关重要，尤其是在使用`GROUP BY`语句时。`GROUP BY`常用于聚合查询，可以帮助我们从数据中提取有用的信息，例如计算总和、平均值等。然而，在数据量巨大时，`GROUP BY`可能导致性能下降。本文将探讨如何通过索引优化`GROUP BY`查询的性能，并附带示例代码和图表。
## GROUP
一、注意事项：首先，应当考虑表空间和磁盘空间是否足够。我们知道索引也是一种数据，在建立索引的时候势必也会占用大量表空间。因此在对一大表建立索引的时候首先应当考虑的是空间容量问题。其次，在对建立索引的时候要对表进行加锁，因此应当注意操作在业务空闲的时候进行。二、性能调整方面：首当其冲的考虑因素便是磁盘I/O。物理上，应当尽量把索引与数据分散到不同的磁盘上(不考虑阵列的情况)。逻辑上，数据表空间与索引
# MySQL 大数据量加索引的实现流程
在处理大数据量时，为了提高查询效率，给数据库表加索引是一个非常重要的步骤。本文将为你介绍在 MySQL 中如何为大数据量的表添加索引的完整流程。
## 流程概述
为了使你更清晰地理解整个过程，下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
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大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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什么叫索引据库中的索引是某个表中一列或者若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。数据库中的索引与书籍中的索引类似，在一本书中，利用索引可以快速查找所需信息，无须阅读整本书。在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需数据。书中的索引是一个词语列表，其中注明了包含各个词的页码。索引的作用通过创建唯一索引，可以保证数据记录的唯一性。可以大大加快数据
大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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搜索引擎在信息世界的地位是填补人与信息世界的信息断层，而大搜索服务技术对于互联网用户的体验与应用，具有革命性的提升和改善。与传统搜索引擎相比，其基本流程主要包括如下几个方面：首先，泛网数据获取，即支持对泛在网络空间中的数据和信息进行获取，包括互联网、物联网、社交网络、医疗健康、视频监控、地理信息等空间中去采集各种社会资源、信息资源、物理资源的数据。大搜索的数据获取与采集是有目的性的围绕着解答去搜集
In the previous articles of this series (see the full article TOC at bottom), we discussed the internal structure of both SQL Server tables and indexes, the main guidelines that you can follow to des
MySQL分页熟悉MySQL的limit语法的同学都知道limit x, y的含义，即x为开始位置，y为所需返回的数据条数，这个语法天然适合用于做分页查询。但是有一个性能问题需要考虑一下，比如10个数据一分页，如果有1000页，那么如果使用limit 10000, 10这种方式查询10001页数据的话， MySQL会先去查到10000条记录，并在后面继续查询10条返回，对于速度来说非常慢，并且浪费
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 
继续之前的SQL数据优化，在上篇对SQL操作常用的工具进行介绍，本篇从个人优化数据库的几点进行罗列，通过此方法一定程度的提高大数据量下的查询，维护性能。1、审核大数据表的索引、存储过程、sql语句 此方式是基础性的，重点通过数据表的逻辑分析和性能工具，执行计划查看是否缺少索引或sql语句书写的消耗性能进行优化，对
文章目录1 前言2 图像检索介绍(1) 无监督图像检索(2) 有监督图像检索3 图像检索步骤4 应用实例5 最后 1 前言 图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。
网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索出用户需要的图片，成为信
应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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