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多大的数据量才用到数据库
lzmdcsdn
2016-02-06 09:02:20
我要保存最多500条ip地址 使用的时候会用到查询功能 需要用数据库吗
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多大的数据量才用到数据库
我要保存最多500条ip地址 使用的时候会用到查询功能 需要用数据库吗
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qq_32109115
2016-02-13
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看你软件最终要处理多大的数据量
以专业开发人员为伍
2016-02-07
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当你重构了2次之后,如果你需要设计通用的接口层,这个时候对你的影响才真的是比较大的,此时你才真正需要集中精力去考虑不同的数据层实现怎样来维持同一套数据接口的问题。 而纠结最底层用什么现成东西(而自己不需要设计抽象接口)时,其实还在进行不太重要的程序设计,此时讲求的是迅速“经过、体验过”这种阶段,就行了。
以专业开发人员为伍
2016-02-07
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基本上来说,你可以认为不管多少数据都以最原始的方式(放到内存里)来设计接口,然后逐步学会扩展架构中保持数据层DAL接口不变,对应用层隐藏数据操作的底层实现。 数据最终保存在哪儿,取决于变动的因素,例如数量的大小、数据块的大小、存取性能代价、内存消耗、索引技术技术、索引方式、实体结构能否模式化,等等。这些都是变化的。 你要学会的就是变化,而不是永远用一成不变的方式来处理。
娃都会打酱油了
2016-02-07
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500ip这种就是基础数据的等级,随便什么方式存储好了,用的时候先加载到内存,然后在内存中进行各种操作
以专业开发人员为伍
2016-02-07
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通常,程序会重构(对部分架构底层进行重写),以便完成更多的需求目标。重构了多次之后你才发现自己对于“接口、抽象、设计”有了一些概念。当你认为编程中什么样的重大改进都是“推倒了重来”时,其实你的所谓选择往往是纠结“失败以后怎么办”的,而不是成熟地扩展一个软件的。 软件数据集合首先是纯粹内存里的设计概念,然后才是文件的概念,然后才是(关系)数据库的概念,然后是分布式(甚至非关系)数据库的概念,然后是SOA数据服务概念......每一次重构都维持着第一步就建立起来的接口和设计。学会这个过程比你纠结文件还是数据库更重要。我们那些第一步、第二步做得很好的初学者,总是在第三步也做得很好。反之有些人纠结于第三步,其实并不是因为他觉得第一步太简单了,而是就是不太想练习基础。
秋的红果实
2016-02-07
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500条,可以用文件,操作方便,复杂查询可以一次性读出到内存,用linq,执行效率也高
threenewbee
2016-02-06
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就好比多大计算量用计算机?哪怕算很简单的问题也可以用,而不是用算盘。
threenewbee
2016-02-06
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从编程的角度来说1条数据也可以用数据库
gxmark
2016-02-06
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可以使用xml文件,通过linq to xml完成读写
Ki1381
2016-02-06
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只要你愿意,txt就可以当数据库用
以专业开发人员为伍
2016-02-06
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你随意,不必纠结这个。最不变的真理,就是程序都会重构的,你在选择时完全不必考虑3个月以后用不用数据库的问题。
数据库
大
数据量
的优化方案
在系统开发的初期以及使用的初期,一般不会太过于在意
数据库
的设计以及sql语句的优化,这就会导致系统有可能在日积月累的海量数据下越来越慢直至崩溃,所以以后在系统
数据库
设计之初完备的
数据库
模型的设计是必须的。 优化
数据库
方案 对于
数据库
的的优化此处给出三种优化方案: 1.优化现有mysql
数据库
优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,成本最低 缺点:有优化瓶颈,
数据量
过亿就无法继续支撑相应的业务 2.升级
数据库
类型,换一种100%兼容mysql的
数据库
优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,你几
大
数据量
数据库
设计与优化方案
一、
数据库
结构的设计 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。 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
浅谈分布式
数据库
一 分布式
数据库
出现的场景: 1.单表
数据量
爆炸,>1000w,>1亿,>10亿,各种数据操作(CRUD)效率很低 。 关系型
数据库
在大于一定
数据量
的情况下检索性能会急剧下降。在面对互联网海量数据情况时,所有数据都存于一张表,显然会轻易超过
数据库
表可承受的
数据量
阀值。这个单表可承受的
数据量
阀值,需根据
数据库
和并发量的差异,通过实际测试获得。 2.单机
数据库
的瓶颈问题,处理不了...
数据量
过大时
数据库
操作的处理
随着“金盾工程”建设的逐步深入和公安信息化的高速发展,公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。与此同时,应用系统体系的核心、系统数据的存放地――
数据库
也随着实际应用而急剧膨胀,一些大规模的系统,如人口系统的数据甚至超过了1000万条,可谓海量。那么,如何实现快速地从这些超大容量的
数据库
中提取数据(查询)、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数
PostgreSQL
数据库
如何快速插入大量数据
PostgreSQL
数据库
如何快速插入大量数据背景在一些应用场景中,需要向PostgreSQL
数据库
中快速装入大量的数据,比如
数据库
迁移,SQL日志分析等。在Abase上快速插入数据有几种方案,每种方案的效率怎么样?如何调优能加快的数据装载?场景设定SQL日志分析是一个采集JDBC日志、分析SQL、发送分析结果工具。在分析阶段,需要解析大量的JDBC日志,并把解析后的结构化结果装入
数据库
供后续处理。
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