注：笔者环境 ES6.6.2、linux centos6.9、mysql8.0、三个节点、节点内存64G、八核CPU场景：目前Mysql 数据库数据量约10亿，有几张大表1亿左右，直接在Mysql查询出现各种效率问题，因此想着将数据导一份到ES，从而实现大数据快速检索的功能。通过Logstash插件批量导数据，个人感觉出现各种奇怪的问题，例如ES 内存暴满，mysql 所在服务器内存暴，最主要的是
数据源为mysql，目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源库是别人(库存)的数据，分为A,B,C三种类型的库存模型，需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式，通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表（非重点）D为库存占用订单详情，也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表，A(16个库，4
背景写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程。关系型数据库：项目初期：游戏的运营数据比较轻量，相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付，系统通过定时任务每日统计相关数据，等待运营人员查询即可。项目中后期：随着开服数量增多，玩家数量越来越多，数据库的数据量越来越大，运营后台查询效率越来越低。对于普通的关
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2023-07-01 21:18:25
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大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。流式数据交互查询场景在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的单条验
大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。 流式数据交互查询场景 在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的
Mysql存储千亿级的数据，是一项非常大的挑战。Mysql单表可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。优化的顺序是:第一优化你的sql和索引；第二加缓存 memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atla
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2023-10-21 17:59:24
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作者：起个帅的名
ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。ClickHouse 是什么？Click
1. MySQL_简介MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB（创始人Michael Widenius）公司开发，2008被Sun收购（10亿美金），2009年Sun被Oracle收购。MariaDBMariaDB基于事务的Maria存储引擎，替换了MySQL的MyISAM存储引擎； 它使用了Percona的 XtraDB代替了InnoDB存储引擎。MySQL是一种关联数据库管
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2023-08-21 02:14:11
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关于分库分表,要关心硬件,业务,分布式,和数据库选型.基本指标:库物理文件大小<100G表<100字段<200单表记录数<500W可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表.这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?其实是可以处理的大表的.我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且
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2023-08-16 16:08:54
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BULK INSERT是SQLSERVER中提供的一条大数据量导入的命令，它运用DTS(SSIS)导入原理，可以从本地或远程服务器上批量导入数据库或文件数据。批量插入是一个独立的操作，优点是效率非常高。缺点是出现问题后不可以回滚。 BULK INSERT是用来将外部文件以一种特定的格式加载到数据库表的T-SQL命令。该命令使开发人员能够直接将数据加载到数据库表中，而不需要使用
# MySQL数据量多大分表
在使用MySQL数据库时，随着数据量的增大，单表的数据量也会逐渐增大，这会导致数据库查询变慢，甚至影响整个系统的性能。为了解决这个问题，我们可以考虑将大表拆分成多个小表，即分表操作。
## 什么情况下需要分表
一般来说，当单表数据量达到百万级别甚至更高时，就需要考虑进行分表操作。分表可以提高查询效率，降低数据库的负担，提高系统的整体性能。
## 如何进行分表
一 elasticsearch简介**ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。**Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。1 elasticSearch的使用场景1、为用户提供按关键字查询的全文搜索功能。 2、实现企业海量数
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2023-11-06 22:16:06
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一、数据库性能瓶颈主要原因1、数据库连接MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。2、表数据量大（空间存储问题）普遍观点认为单表数据量超过1000万条时就是出现数据库读取性能瓶颈
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2023-11-17 20:17:03
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大数据的定义"Big Data"大数据是以容量大、取速度快、价值密度低为主要特征的数据集合，由于这些数据本身规模巨大、来源分散、格式多样，所以需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来对这些数据进行采集、存储和关联分析，以期望能够从中抽取隐藏的有价值的信息。大数据的4V特性体量大(Volume):数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1024个T）、E（100万个
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2023-11-29 14:09:00
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是否你也遇到了类似的问题：如何处理海量数据 比如订单数据越来越多（亿级），查询越来越慢，如何处理？ 分库分表会带来哪些副作用？可能的解决方式有哪些？问题目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，为了快速检索，也都采用了B树或其他索引技术。从原理上来讲，表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低。实践从实践角度来看，一般以百万到千
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2023-08-10 09:24:45
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在MongoDB（版本 3.2.9）中，数据的分发是指将collection的数据拆分成块（chunk），分布到不同的分片（shard）上，数据分发主要有2种方式：基于数据块（chunk）数量的均衡分发和基于片键范围（range）的定向分发。MongoDB内置均衡器（balancer），用于拆分块和移动块，自动实现数据块在不同shard上的均匀分布。balancer只保证每个shard上的
## MySQL 数据量大导致索引失效的实战指南
在开发中，我们常常需要优化数据库的查询性能，而索引就是提高查询效率的重要工具。然而，当数据量增大时，索引的效果可能会减弱或失效。本文将通过一个完整的流程，教会你如何识别和解决“mysql数据量多大索引失效”的问题。
### 流程步骤
**以下是检查和优化索引效果的步骤：**
| 步骤 | 任务目标 | 任务描述
# 如何实现mysql数据量多大时候需要分区
## 1. 流程图
```mermaid
journey
title 数据分区流程
section 步骤
开始 --> 判断数据量是否达到分区条件 --> 创建分区表 --> 设置分区规则 --> 完成
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
分区表 {
i
# 怎样查看MySQL数据量有多大
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何查看MySQL数据量有多大。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 选择目标数据库 |
| 3 | 查询数据量 |
接下来，我会逐步解释每个步骤应该怎么做，以及需要使用的代码和代码的注释。
## 1. 连接到MySQL数据库
原创
2023-11-16 07:02:48
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# 对于大部分企业来说，数据量的增长是一个不可避免的问题。而在MySQL数据库中，随着数据量的增加，表的性能也会逐渐受到影响。因此，当数据量达到一定程度时，我们需要考虑进行分表操作，以提高查询和操作的效率，减轻数据库负担。
## 为什么要分表
随着数据量的增加，单张表中的数据行数增多，查询速度会变慢，数据库的性能也会下降。而将表分割成多张小表，可以减轻单表的压力，提高数据库的查询速度和性能。同
