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如何在海量数据中快速的查询出指定数据出现的次数
祸起蛋炒饭
2015-12-05 08:22:59
如何在海量数据中快速的查询出指定数据出现的次数
能够高效的获取次数 也就是要求 快速 CPU消耗小
数据是在内存中保存的
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如何在海量数据中快速的查询出指定数据出现的次数
如何在海量数据中快速的查询出指定数据出现的次数 能够高效的获取次数 也就是要求 快速 CPU消耗小 数据是在内存中保存的
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【索引】:如何在
海量
数据
中
快速
查找某个
数据
?
在【B+树】:MySQL
数据
库索引是如何实现的?
中
,我们讲了MySQL
数据
库索引的实现原理。MySQL底层依赖的是B+树这种
数据
结构。那类似Redis这样的Key-Value
数据
库
中
的索引,又是怎么实现的呢?底层依赖的有是什么
数据
结构呢? 今天,我们来讲一下索引这种常用的技术解决思路,底层往往会依赖哪些
数据
结构。同时,通过索引这个应用场景,我也带你回顾一下,之前我们学过的几种支持动态集合的
数据
结...
怎么在
海量
数据
中
找
出
重复
次数
最多的一个
1、
海量
日志
数据
,提取
出
某日访问百度
次数
最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给
出
的方案是: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。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志
中
的IP取
出
来,逐个写入到一个大文件
中
。注意到IP是32位的,最多有个2^32个 IP。同样可以采用映射的方法,比如模1...
如何处理
海量
数据
文件以及大文件
数据
查找
同样,一个
数据
只会映射一个比特位,在两个位图
中
会映射同样的比特位,这两个比特位正好可以用于记录
数据
出
现
的
次数
。
数据
第一次映射时置为0 1,第二次为1 0,第三次为1 1。如果是40亿个
数据
,最多就需要40亿个比特位,即476MB。当找寻
数据
时,只需要在位图
中
找到该
数据
对应的比特位,如果为1说明有,0说明没有。当然,前提是
数据
进文件时就已经建立位图了,否则查找时再建立位图还是要遍历
数据
。这时一个位图已经无法满足需求,因为一个位图只能通过0和1判断
数据
是否存在。不管是哪种,面对40亿个
数据
其效率都不会太高。
mongoTemplate使用游标
查询
海量
数据
1 场景 java
中
,mongo
中
查询
海量
数据
时,如果将
数据
全部
查询
出
来进行处理,会占用大量的堆内存,容易导致内存溢
出
,程序崩溃。 面对此问题,通常采用的问题是分页
查询
:先
查询
总数,再根据总数进行分页
查询
。 mongo 在分页
查询
时,如果
数据
量特别大,
查询
到后面的页,会越来越慢。此种情况,可以根据实际情况,对
数据
进行排序
查询
后,
查询
条件加上大于上页最后一条
数据
的排序键来提升速度(这种
查询
方式,当
数据
量比加大时,也可在前台页面分页
查询
时使用)。 这里,我们使用mongo
查询
中
更友好的
查询
方式:游标,来实现在m
海量
数据
处理:算法
海量
信息即大规模
数据
,随着互联网技术的发展,互联网上的信息越来越多,如何从
海量
信息
中
提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。 在
海量
数据
中
提取信息,不同于常规量级
数据
中
提取信息,在
海量
信息
中
提取有用
数据
,会存在以下几个方面的问题: (1)
数据
量过大,
数据
中
什么情况都可能存在,如果信息数量只有20条,人工可以逐条进行查找、比对,可是当
数据
规模扩展到上百条、数千条、数亿条,甚至更多时,仅仅只通过手工已经无法解
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