大数据量,海量数据处理方法总结

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。

1.Bloom filter

适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集

基本原理及要点:
对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。

还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下,m 至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为0,则m应该>=nlg(1 /E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。

举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概 是n的13倍。这样k大概是8个。

注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。

扩展:
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为一个counter,从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter(SBF)将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。

问题实例:给你 A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢?

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。现在可用的是340亿,相差并不多,这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的,就可以转换成ip,则大大简单了。

2.Hashing

适用范围:快速查找,删除的基本数据结构,通常需要总数据量可以放入内存

基本原理及要点:
hash函数选 择,针对字符串,整数,排列,具体相应的hash方法。
碰撞处理,一种是open hashing,也称为拉链法;另一种就是closed hashing,也称开地址法,opened addressing。

扩展:
d-left hashing中的d是多个的意思,我们先简化这个问题,看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半,分别叫做T1和T2,给T1和T2分别配备一个哈希函数,h1和h2。在存储一个新的key时,同时用两个哈希函数进行计算,得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置,哪一个位置已经存储的(有碰撞的)key比较多,然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多,比如两个位置都为空或者都存储了一个key,就把新key 存储在左边的T1子表中,2-left也由此而来。在查找一个key时,必须进行两次hash,同时查找两个位置。

问题实例:
1). 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存 入内存,然后进行统计。

3.bit-map

适用范围:可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说数据范围是int 的10倍以下

基本原理及要点:使用bit数组来表示某些元素是否存在,比如8位电话号码

扩展:bloom filter可以看做是对bit-map的扩展

问题实例:

1)已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数 字,统计不同号码的个数。

8位最多99 999 999,大概需要99m个bit,大概10几m字节的内存即可。

2)2.5 亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,0表示未出现,1表示出现一次,2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。

4. 堆

适用范围:海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存

基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。方法,比如求前n小,我们比较当前元素与最大堆里的最大元素,如果它小于最大元素,则应该替换那个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量,求前n小,n的大小比较小的情况,这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素,效率很高。

扩展:双堆,一个最大堆与一个最小堆结 合,可以用来维护中位数。

问题实例:
1)100w个数中找最大的前100个数。

用一个100个元素大小的 最小堆即可。

5.双层桶划分

适用范围:第k大,中位数,不重复或重复的数字

基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小,双层只是一个例子。

扩 展:

问题实例:
1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

有点像鸽巢原理,整数个数为2^32,也就是,我们可以将这2^32个数,划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域),然后将数据分离到不同的区域,然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间,就可以很方便的解决。

2).5亿个int找它 们的中位数。

这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域,然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数,之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域,同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。

实际上,如果不是int是int64,我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域,然后确定区域的第几大数,在将该区域分成2^20个子区域,然后确定是子区域的第几大数,然后子区域里的数的个数只有2^20,就可以直接利用direct addr table进行统计了。

6.数据库索引

适用范围:大数据量的增删改查

基本原理及要点:利用数据的 设计实现方法,对海量数据的增删改查进行处理。
扩展:
问题实例:

7.倒排索引(Inverted index)

适用范围:搜索引擎,关键字查询

基本原理及要点:为何叫倒排索引?一种索引方法,被用来存储在全文搜索 下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。

以英文为例,下面是要被索引的文本:
T0 = "it is what it is"
T1 = "what is it"
T2 = "it is a banana"
我们就能得到下面 的反向文件索引:
"a": {2}
"banana": {2}
"is": {0, 1, 2}
"it": {0, 1, 2}
"what": {0, 1}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。

正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引中,文档占据了中心的位置,每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词,而反向索引则是单词指向了包含它的文档,很容易看到这个反向的关系。

扩展:

问题实例:文档检索系统,查询那些文件包含了 某单词,比如常见的学术论文的关键字搜索。

8.外排序

适用范围:大数据的排序,去重

基本原理及要 点:外排序的归并方法,置换选择 败者树原理,最优归并树

扩展:

问题实例:
1).有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16个字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

这个数据具有很明显的特点,词的大小为16个字节,但是内存只有1m做hash有些不够,所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。

9.trie树

适 用范围:数据量大,重复多,但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点:实现方式,节点孩子的表示方式

扩展:压缩实 现。

问题实例:
1).有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行都存放的是用户的query,每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。

2).1000万字 符串,其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现?

3).寻找热门查询:查询串的重 复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个,每个不超过255字节。

10.分布式处理 mapreduce

适 用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存

基本原理及要点:将数据交给不同的机器去处理,数据划分,结果归约。

扩 展:

问题实例:

1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of

each different word in a set of documents:
void map(String name, String document):
// name: document name
// document: document contents
for each word w in document:
EmitIntermediate(w, 1);

void reduce(String word, Iterator partialCounts):
// key: a word
// values: a list of aggregated partial counts
int result = 0;
for each v in partialCounts:
result += ParseInt(v);
Emit(result);
Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value by

the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs

with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to

sum all of its input values to find the total appearances of that word.

2). 海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。

3).一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存 O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)?

经典问题分析

上千万or亿数据(有 重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入。

可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分 子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序

所谓的是否能一次读入内存,实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可 以放入内存,我们可以为数据建立字典,比如通过 map,hashmap,trie,然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。

如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形,可以做的改变就是将字典存放到硬盘上,而不是内存,这可以参考数据库的存储方法。

当然还有更好的方法,就是可以采用分布式计算,基本上就是map-reduce过程,首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值,将数据按照范围划分到不同的机子,最好可以让数据划分后可以一次读入内存,这样不同的机子负责处理各种的数值范围,实际上就是map。得到结果后,各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据,然后汇总,选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据,这实际上就是reduce过程。

实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理,这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上,而另一个则可能完全聚集到一个机子上,同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个,我们将1000万的数据分布到10台机器上,找到每台出现次数最多的前 100个,归并之后这样不能保证找到真正的第100个,因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个,但是它被分到了10台机子,这样在每台上只有1千个,假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的,比如有1001个,这样本来具有1万个的这个就会被淘汰,即使我们让每台机子选出出现次数最多的1000个再归并,仍然会出错,因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上,而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理,让不同的机器处理一个数值范围。

而外排序的方法会消耗大量的IO,效率不会很高。而上面的分布式方法,也可以用于单机版本,也就是将总的数据根据值的范围,划分成多个不同的子文件,然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。

另外还可以考虑近似计算,也就是我们可以通过结合自然语言属性,只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典,使得这个规模可以放入内存。

时间: 2010-11-13

数据库性能优化一:数据库自身优化提升性能

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文件 从SQLSERVER2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘

数据库性能优化二:数据库表优化提升性能

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第二部分 优化①:设计规范化表,消除数据冗余 数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要.避免数据库操作异常的数据库设计方式.满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式 先给大家看一下百度百科给出的定义: 第一范式(1NF)无重复的列 所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域都应该是原子性的,即数据库表的每

超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结

当一个应用的数据量大的时候,我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度,如mysql的myisam存储,我们经过测试,200w以下的时候,mysql的访问速度都很快,但是如果超过200w以上的数据,他的访问速度会急剧下降,影响到我们webapp的访问速度,而且数据量太大的话,如果用单表存储,就会使得系统相当的不稳定,mysql服务很容易挂掉.所以当数据量超过200w的时候,建议系统工程师还是考虑分表. 以下是几种常见的分表算法. 1.按自然时间来分表/分库; 如一个应用的数据在一年后数据量会达到2

mysql数据库sql优化原则(经验总结)

一.前提 这里的原则只是针对MySQL数据库,其他的数据库某些是殊途同归,某些还是存在差异.我总结的也是MySQL普遍的规则,对于某些特殊情况得特殊对待.在构造SQL语句的时候要养成良好的习惯. 二.原则总结 原则1.仅列出需要查询的字段,这对速度不会明显的影响,主要是考虑节省应用程序服务器的内存. 原来语句: select * from admin 优化为: select admin_id,admin_name,admin_password from admin 原则2.尽量避免在列上做运算,

大数据量分页存储过程效率测试附测试代码与结果

测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750 内存:2G 软件:Windows server 2003 + sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable 复制代码 代码如下: create database data_Test --创建数据库 data_Test  GO use data_Test GO create table tb_TestTable --创建表 (id int identity(1,1) pr

MySQL中实现高性能高并发计数器方案(例如文章点击数)

现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:"article_id, article_name, article_content, article_author, article_view--在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没有问题.对于小站,比如本博客,就是这么做的,因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见,一天没多少IP,而且以后不会很大. 言归正传,对文章资讯类为主的项目,在浏览一个页面的时候不但要进行

sql 存储过程分页代码 支持亿万庞大数据量

复制代码 代码如下: CREATE PROCEDURE page @tblName varchar(255), -- 表名 @strGetFields varchar(1000) = '*', -- 需要返回的列 @fldName varchar(255)='id', -- 排序的字段名 @PageSize int = 10, -- 页尺寸 @PageIndex int = 1, -- 页码 @doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回 @OrderType bit

优化Mysql数据库的8个方法

1.创建索引对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引.2.复合索引比如有一条语句是这样的:select * from users

关于数据库优化问题收集汇总

人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显. 笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计.不充份的连接条件和不可优化的where子句. 在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高! 下面将从这三个方面分别进行总结: 为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(

数据库性能优化三:程序操作优化提升性能

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第三部分 概述:程序访问优化也可以认为是访问SQL语句的优化,一个好的SQL语句是可以减少非常多的程序性能的,下面列出常用错误习惯,并且提出相应的解决方案 一.操作符优化 1. IN.NOT IN 操作符 IN和EXISTS 性能有外表和内表区分的,但是在大数据量的表中推荐用EXISTS 代替IN . Not IN 不走索引的是绝对不能用的,可以用NOT EXISTS 代替 2. IS NULL 或IS NOT NUL

优化mysql数据库的经验总结

1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段.另外一个提高效率的方法是在

大数据量高并发的数据库优化详解

如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

MySQL数据库十大优化技巧

1.优化你的MySQL查询缓存 在MySQL服务器上进行查询,可以启用高速查询缓存.让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一.当同一个查询被执行多次时,如果结果是从缓存中提取,那是相当快的. 但主要的问题是,它是那么容易被隐藏起来以至于我们大多数程序员会忽略它.在有些处理任务中,我们实际上是可以阻止查询缓存工作的. 复制代码 代码如下: // query cache does NOT work $r = mysql_query("SELECT username FROM user

mysql数据库优化总结(心得)

 1. 优化你的MySQL查询缓存在MySQL服务器上进行查询,可以启用高速查询缓存.让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一.当同一个查询被执行多次时,如果结果是从缓存中提取,那是相当快的.但主要的问题是,它是那么容易被隐藏起来以至于我们大多数程序员会忽略它.在有些处理任务中,我们实际上是可以阻止查询缓存工作的. 复制代码 代码如下: // query cache does NOT work$r = mysql_query("SELECT username FROM user W

sql 百万级数据库优化方案分享

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使

Oracle 数据库优化实战心得总结

1.优化应用程序和业务逻辑,这个是最重要的. 2.数据库设计阶段范式和反范式的灵活应用.一般情况下,对于频繁访问但是不频繁修改的数据,内部设计应当物理不规范化:对于频繁修改但并不频繁访问的数据,内部设计应当物理规范化. 3.充分利用内存,优化sga.pga等(11g已经实现了sga+pga自动化,但有的时候仍然需要手动进行调整),适当的将小表keep到cache中. 4.优化sql语句 1)减少对数据库的查询次数,即减少对系统资源的请求,使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次

oracle数据库sql的优化总结

一:使用where少使用having; 二:查两张以上表时,把记录少的放在右边: 三:减少对表的访问次数: 四:有where子查询时,子查询放在最前: 五:select语句中尽量避免使用*(执行时会把*依次转换为列名): 六:尽量多的使用commit: 七:Decode可以避免重复扫描相同的记录或重复连接相同的表: 八:通过内部函数也可提高sql效率: 九:连接多个表时,使用别名并把别名前缀于每个字段上: 十:用exists代替in 十一:not exists代替 not in(not in 字

19个MySQL性能优化要点解析

以下就是跟大家分享的19个MySQL性能优化主要要点,一起学习学习. 1.为查询优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysq

详解MySQL性能优化(二)

接着上一篇学习:http://www.jb51.net/article/70528.htm 七.MySQL数据库Schema设计的性能优化 高效的模型设计 适度冗余-让Query尽两减少Join 大字段垂直分拆-summary表优化 大表水平分拆-基于类型的分拆优化 统计表-准实时优化 合适的数据类型 时间存储格式总类并不是太多,我们常用的主要就是DATETIME,DATE和TIMESTAMP这三种了.从存储空间来看TIMESTAMP最少,四个字节,而其他两种数据类型都是八个字节,多了一倍.而T

MySQL数据库优化经验详谈(服务器普通配置)第1/3页

安装好mysql后,配制文件应该在/usr/local/mysql/share/mysql目录中,配制文件有几个,有my- huge.cnf my-medium.cnf my-large.cnf my-small.cnf,不同的流量的网站和不同配制的服务器环境,当然需要有不同的配制文件了. 一般的情况下,my-medium.cnf这个配制文件就能满足我们的大多需要:一般我们会把配置文件拷贝到/etc/my.cnf 只需要修改这个配置文件就可以了,使用mysqladmin variables ex

sqlserver数据库优化解析(图文剖析)

下面通过图文并茂的方式展示如下: 一.SQL Profiler 事件类 Stored Procedures\RPC:Completed TSQL\SQL:BatchCompleted 事件关键字段 EventSequence.EventClass.SPID.DatabaseName.Error.StartTime.TextData. HostName.ClientProcessID.ApplicationName. CPU.Reads.Writes.Duration.RowCounts     

MySQL数据库优化详解

mysql表复制 复制表结构+复制表数据 mysql> create table t3 like t1; mysql> insert into t3 select * from t1; mysql索引 ALTER TABLE用来创建普通索引.UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)

数据库高并发情况下重复值写入的避免 字段组合约束

10线程同时操作,频繁出现插入同样数据的问题.虽然在插入数据的时候使用了: insert inti tablename(fields....) select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3) 当时还是在高并发的情况下无效.此语句也包含在存储过程中.(之前也尝试线判断有无记录再看是否写入,无效). 因此,对于此类情况还是需要从数据库的根本

详解MySQL性能优化(一)

一.MySQL的主要适用场景 1.Web网站系统 2.日志记录系统 3.数据仓库系统 4.嵌入式系统 二.MySQL架构图: 三.MySQL存储引擎概述 1)MyISAM存储引擎 MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件.首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI).每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有

针对Sqlserver大数据量插入速度慢或丢失数据的解决方法

我的设备上每秒将2000条数据插入数据库,2个设备总共4000条,当在程序里面直接用insert语句插入时,两个设备同时插入大概总共能插入约2800条左右,数据丢失约1200条左右,测试了很多方法,整理出了两种效果比较明显的解决办法: 方法一:使用Sql Server函数: 1.将数据组合成字串,使用函数将数据插入内存表,后将内存表数据复制到要插入的表. 2.组合成的字符换格式:'111|222|333|456,7894,7458|0|1|2014-01-01 12:15:16;1111|222

大数据量时提高分页的效率

如我们在之前的教程里讨论的那样,分页可以通过两种方法来实现: 默认分页– 你仅仅只用选中data Web control的 智能标签的Enable Paging ; 然而,当你浏览页面的时候,虽然你看到的只是一小部分数据,ObjectDataSource 还是会每次都读取所有数据 自定义分页– 通过只从数据库读取用户需要浏览的那部分数据,提高了性能. 显然这种方法需要你做更多的工作. 默认的分页功能非常吸引人,因为你只需要选中一个checkbox就可以完成了.但是它每次都读取所有的数据,这种方式

SQL Server数据库的高性能优化经验总结

本文主要向大家介绍的是正确优化SQL Server数据库的经验总结,其中包括在对其进行优化的实际操作中值得大家注意的地方描述,以及对SQL语句进行优化的最基本原则,以下就是文章的主要内容描述. 优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更

SQL Server数据库性能优化技术第1/2页

设计1个应用系统似乎并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事.在开发工具.数据库设计.应  用程序的结构.查询设计.接口选择等方面有多种选择,这取决于特定的应用需求以及开发队伍的技能.本文以SQL  Server为例,从后台数据库的角度讨论应用程序性能优化技巧,并且给出了一些有益的建议. 1 数据库设计  要在良好的SQL Server方案中实现最优的性能,最关键的是要有1个很好的数据库设计方案.在实际工作中,许多SQL  Server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差.

SQL Server 数据库优化

在开发工具.数据库设计.应用程序的结构.查询设计.接口选择等方面有多种选择,这取决于特定的应用需求以及开发队伍的技能.本文以SQL Server为例,从后台数据库的角度讨论应用程序性能优化技巧,并且给出了一些有益的建议.1 数据库设计 要在良好的SQL Server方案中实现最优的性能,最关键的是要有1个很好的数据库设计方案.在实际工作中,许多SQL Server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差.所以,要实现良好的数据库设计就必须考虑这些问题. 1.1 逻辑库规范化问题 一般来说,逻辑

Sql Server数据库各版本功能对比

背景 今天举办的 Data Amp 大会上,微软向开发者们强调了 数据如何影响他们的应用和服务 ,顺道还宣布了几个小新闻.这个免费的线上研讨会不仅展示了未来的机器学习远景,还发布了 SQL Server 2017.推出了 面部认知服务 API 和 Azure 分析服务.显然,SQL Server 2017 将成为开发者们押注机器学习功能的下一个关键.其包含了对 Python(Python/R)的支持,且有能力承担数据密集型计算.微软开始向机器学习发力了. 数据库排名 从DB-Engines 发布

深入学习SQL Server聚合函数算法优化技巧

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用. 一.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客. 本文中所有数据演示都是用

SQL Server 数据库的备份详细介绍及注意事项

SQL Server 备份 前言 为什么要备份?理由很简单--为了还原/恢复.当然,如果不备份,还可以通过磁盘恢复来找回丢失的文件,不过SQL Server很生气,后果很严重.到时候你就知道为什么先叫你备份一次再开始看文章了.∩__∩.本系列将介绍SQL Server所有可用的备份还原功能,并尽可能用实例说话. 什么是备份?SQL Server基于Windows,以文件形式存放资料,所以备份就是Windows上SQL Server相关文件的一个某个时间点的副本.根据备份类型的不同,副本的种类和内

企业管理器备份和还原SQL Server数据库

在日常的数据库操作中,我们常常对数据库进行备份操作,以方便在数据库发生灾难时对数据库进行还原,从而确保数据库的安全性.SQL Server数据库使用企业管理器可以简单直观地完成这些操作,还可以每天自动备份数据库.本文我们就介绍了这一过程,接下来就让我们来一起了解一下吧. 一.备份数据库 1.打开SQL企业管理器,在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server. 2.SQL Server组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录. 3.选择你的数据库名称(如论坛数据库F

SQL Server 聚焦存储过程性能优化、数据压缩和页压缩提高IO性能方法(一)

前言 关于SQL Server基础系列尚未结束,还剩下最后一点内容未写,后面会继续.有园友询问我什么时候开始写SQL Server性能系列,估计还得等一段时间,最近工作也比较忙,但是会陆陆续续的更新SQL Server性能系列,本篇作为性能系列的基本引导,让大家尝尝鲜.在涉及到SQL Server性能优化时,我看到的有些文章就是一上来列出SQL Server的性能优化条例,根本没有弄清楚为什么这么做,当然也有可能是自己弄懂了,只是作为备忘录,但是到了我这里,我会遵循不仅仅是备忘录,还要让各位园友

SQL Server 数据库索引其索引的小技巧

一.什么是索引 减少磁盘I/O和逻辑读次数的最佳方法之一就是使用[索引] 索引允许SQL Server在表中查找数据而不需要扫描整个表. 1.1.索引的好处: 当表没有聚集索引时,成为[堆或堆表] [堆]是一堆未加工的数据,以行标识符作为指向存储位置的指针.表数据没有顺序,也不能搜索,除非逐行遍历.这个过程称为[扫描].当存在聚集索引时,非聚集索引的指针由聚集索引所定义的值组成,所以聚集索引变得非常重要. 因为页面大小固定,所以列越少,所能存储的行就越多.由于非聚集索引通常不包含所有列,所以一般

基于Python的SQL Server数据库实现对象同步轻量级

缘由 日常工作中经常遇到类似的问题:把某个服务器上的某些指定的表同步到另外一台服务器. 类似需求用SSIS或者其他ETL工作很容易实现,比如用SSIS的话,就会会存在相当一部分反复的手工操作. 建源的数据库信息,目标的数据库信息,如果是多个表,需要一个一个地拉source和target,然后一个一个地mapping,然后运行实现数据同步. 然后很可能,这个workflow使用也就这么一次,就寿终正寝了,却一样要浪费时间去做这个ETL. 快速数据同步实现 于是在想,可不可能快速实现类似需求,尽最大