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億級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún),sqlserver億級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)

來(lái)源:整理 時(shí)間:2023-07-23 03:27:57 編輯:聰明地 手機(jī)版

二是多元化,這是區(qū)別于之前海量數(shù)據(jù)挖礦的最重要特征。它有兩個(gè)意思,一個(gè)是數(shù)據(jù)多元化來(lái)源,系統(tǒng)數(shù)據(jù),設(shè)備日志,傳感器,文件系統(tǒng)等等。第二,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多元化,這是最核心的特點(diǎn)!應(yīng)該包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(包括所謂的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))。第三是時(shí)效性,基本上至少要達(dá)到億級(jí) 數(shù)據(jù)一秒查詢(xún),做的好的可以達(dá)到幾千億級(jí) 數(shù)據(jù)一秒。

4、10 億級(jí)別的 數(shù)據(jù)庫(kù)用什么比較好?mysql合適嗎?

10 億級(jí)還有什么數(shù)據(jù)?如果關(guān)系很強(qiáng),而且數(shù)據(jù)很有價(jià)值數(shù)據(jù),比如客戶(hù)交易的商品量是一個(gè)數(shù)列,那么這個(gè)很重要數(shù)據(jù),推薦甲骨文,因?yàn)閿?shù)據(jù)丟不起。如果關(guān)系比較強(qiáng),但是數(shù)據(jù)不是很有價(jià)值數(shù)據(jù),比如開(kāi)市以來(lái)a股所有股票的每日、每小時(shí)、30分鐘、15分鐘、5分鐘行情數(shù)據(jù)。然后就可以用Mysql了。反正丟了就重新導(dǎo)入。

5、如何優(yōu)化mysql表 億級(jí)條數(shù)

1。首先可以考慮業(yè)務(wù)級(jí)優(yōu)化,即垂直表拆分。豎表拆分是將一個(gè)數(shù)據(jù)數(shù)量較多的表拆分成多個(gè)表,可以根據(jù)一個(gè)字段的屬性或者使用頻率進(jìn)行分類(lèi)。如果有多種業(yè)務(wù)類(lèi)型,每種業(yè)務(wù)類(lèi)型都列在不同的表中,如表1、表2和表3。如果日常業(yè)務(wù)中不需要全部使用數(shù)據(jù),可以按照時(shí)間來(lái)安排,比如月表。每張表只保留一個(gè)月的記錄。2.結(jié)構(gòu)優(yōu)化,即橫向分表。

如果按id劃分表,則以09結(jié)尾的數(shù)據(jù)分別插入10個(gè)表中。也許你要問(wèn)了,看起來(lái)和剛才說(shuō)的立桌沒(méi)什么區(qū)別。只是是否有業(yè)務(wù)意義是按照字段的值劃分成表的。其實(shí)橫向劃分是最流行的實(shí)現(xiàn)方式,通過(guò)橫向子庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。也就是剛才說(shuō)的10個(gè)表分布在10個(gè)mysql 數(shù)據(jù) libraries中。通過(guò)這種方式,可以集成多個(gè)低配置主機(jī)以實(shí)現(xiàn)高性能。

6、新手處理大量的 數(shù)據(jù)用什么 數(shù)據(jù)分析工具?

Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop之所以可靠,是因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失效,所以它維護(hù)了數(shù)據(jù)的多個(gè)副本,以確??梢詾槭У墓?jié)點(diǎn)重新分配處理。Hadoop是高效的,因?yàn)樗圆⑿蟹绞焦ぷ?,從而加快了處理速度。Hadoop也是可擴(kuò)展的,可以處理PB 數(shù)據(jù)。

新手處理很多數(shù)據(jù)我推薦你用智能軟件Smartbi 數(shù)據(jù)分析工具簡(jiǎn)單易用。SmartbiEagle軟件圍繞業(yè)務(wù)人員提供企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析工具和服務(wù),滿(mǎn)足不同類(lèi)型的業(yè)務(wù)用戶(hù),可在Excel或?yàn)g覽器中實(shí)現(xiàn)全自助數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和/123。

7、Hive 數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化:兩個(gè) 億級(jí)表join

Original 查詢(xún):【現(xiàn)象】reduce相位一直卡在99%,推測(cè)可能有數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題?!掘?yàn)證猜測(cè)】1??纯从脩?hù)表中strmd5的數(shù)量,大概是6億。分明后才4.5億。大概有1.5億次重復(fù)數(shù)據(jù)。2.查看filter_log表。strpiddownloadimgmd 5的數(shù)量在6億左右。分明后才5億。

3.如果一個(gè)鍵在user表和filter_log表中都出現(xiàn)了1k次,并且兩個(gè)表是連接的,那么數(shù)據(jù)的總量就是1k*1k100w,也就是說(shuō)這個(gè)鍵的結(jié)果是100w。這才1k倍,如果是10w呢?使用row_number消除重復(fù)。第一個(gè)孩子查詢(xún):第二個(gè)孩子查詢(xún):再次加入,[結(jié)果]:6小時(shí)內(nèi)找不到的連接現(xiàn)在可以在25分鐘內(nèi)計(jì)算出來(lái)。

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