数据库中两千万级别数据怎么查找最快 [问题点数:50分]

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Mysql学习总结(35)——Mysql两千万数据优化及迁移
最近有一张2000W条记录的<em>数据</em>表需要优化和迁移。2000W<em>数据</em>对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再<em>怎么</em>优化速度也得不到多大提升。不过这些<em>数据</em>有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析。所以我需要创建一张新表,把旧表中的<em>数据</em>一条一条取出来优化后放回新表;rnrn一. 清除冗余<em>数据</em>,优化字段结构rn2000W<em>数据</em>中,能作为查询条件的字段我们是预知的。所以将这部分<em>数据</em>单
MySql 快速插入千万级大数据
在<em>数据</em>分析领域,<em><em>数据</em>库</em>是我们的好帮手。不仅可以接受我们的查询时间,还可以在这基础上做进一步分析。所以,我们必然要在<em><em>数据</em>库</em>插入<em>数据</em>。在实际应用中,我们经常遇到千万级,甚至更大的<em>数据</em>量。如果没有一个快速的插入方法,则会事倍功半,花费大量的时间。n在参加阿里的天池大<em>数据</em>算法竞赛中(流行音乐趋势预测),我遇到了这样的问题,在没有优化<em><em>数据</em>库</em>查询及插入之前,我花了不少冤枉时间,没有优化之前,1500万条<em>数据</em>
数据 事务级别介绍
<em><em>数据</em>库</em> 事务<em>级别</em>介绍 n2个概念:事务,锁。nn事务:逻辑单元内的一系列操作,要么全部完成执行,要么全部不执行。nn锁:将某<em>数据</em>的操作加锁,则其他人无法获取当前<em>数据</em>的当前操作。避免单位时间内的<em>数据</em>覆盖,影响<em>数据</em>的一致性。nn事务是多个操作的执行逻辑与的集合。事务内控制加锁,实现不同的<em>级别</em>。事务内的锁,需等事务结束才能释放锁。不加事务的锁,操作完即释放锁。nn三操作: n读,rade -R n写,w...
快速遍历的速度比较
n n n 无意中看到了EnumerateObjectsUsingBlock ,一开始不知道是什么 .<em>查找</em>资料后,才知道也是快速遍历.所以我就做了一个简单的测试,看看那个遍历<em>最快</em>.nnnnnn输出的结果是nnnnnn从而发现还是 FOR-IN <em>最快</em> .在做这个测试的时候,出现了一个小意外nnnnnn再给数组增加<em>数据</em>的时候,我是这样写的 [_DataSource  ad...
千万数据量的表怎么做更新
比如,我有一个t1表,想更新c1字段,就是一个update t1 set c1=1;但是t1表有1600万行。如何做才能更快?!我们知道如果直接执行上述语句的话,对于千万级<em>数据</em>量而言肯定是会直接卡死的,所以优先考虑采用存储过程    如下:CREATE  PROCEDURE `update_t1`()BEGIN    declare i int;         set i = 0;      w...
(日入数据2000万条)的数据选择和接口的写法
场景nn清洗<em>数据</em>,每天大概要清洗2000万条<em>数据</em>量; <em>数据</em>源是别的项目组接口提供,我这边需要进行的处理是n整理<em>数据</em>后入库nnnnn分析nn初始化<em>数据</em>的时候 大概是先要执行20亿的<em>数据</em>nnnnn选<em><em>数据</em>库</em>nn结论: <em><em>数据</em>库</em>的类型选MyisAmn原因:n 1. n 执行效率有10倍的差距n innodb autocommit 默认开启,这个机制在...
使用MySQL从20万条数据中通过筛选随机取出1条数据的方法
因为业务需要,要求在一个where筛选完的<em>数据</em>集中随机取出1条<em>数据</em>。n经典的方法nSELECT * FROM table where 条件 ORDER BY RAND() limit 1;nn适用入门级应用,<em>怎么</em>这样说呢?n因为<em>数据</em>量小时,倒没多大问题,由于会进行全表扫描,当<em>数据</em>量渐渐巨型时,查询时间会相当变态。n本地环境运行需时在0.276s左右。n百度出来别人验证过,性能高效的方法是nSELE...
数据查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)
<em><em>数据</em>库</em>查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度) http://www.cnblogs.com/icejoywoo/archive/2011/05/31/2064289.html
线上千万级大表表结构更改方案
最近做项目,遇到一个问题需要修改线上的某一个表的表结构,查了下数量,此表<em>数据</em>量在5kW以上。最终修改方案如下:nn1:需要先备份表,使用如下类似命令nn    mysqldump --u  b_user -h 101.3.20.33 -p'H_password' -t -P3306 database_di up_subjects  &amp;gt;0101_0630_up_subjects.sqlnn  ...
gridEH 速度最快的DELPHIGRID
cxgrid for delphi cb 功能很强大的GRID控件,还有TREE自动连接DATASET。
查看数据隔离级别,mysql
1.查看当前会话隔离<em>级别</em>rnrnselect @@tx_isolation;rnrn2.查看系统当前隔离<em>级别</em>rnrnselect @@global.tx_isolation;rnrn3.设置当前会话隔离<em>级别</em>rnrnset session transaction isolatin level repeatable read;rnrn4.设置系统当前隔离<em>级别</em>rnrnset global transac...
java几种集合遍历速度对比(博客园迁移)
对集合操作进行简单的进行测试速度,<em>数据</em>量20w,对map,list,set,array,queue进行遍历测试时间对比。nn  先粘贴一段对这些集合的介绍:nn1.1 Set接口  nn存入Set的每个元素都必须是唯一的,Set接口不保证维护元素的次序;HashSet类: 为快速<em>查找</em>设计的Set,存入HashSet的对象必须定义hashCode(),它不保证集合的迭代顺序;  Link
Python 中list ,set,dict的大规模查找效率
很多时候我们可能要频繁的进行元素的find 或in操作,本人一直天真的以为python的list做了hash,通过红黑树来高效<em>查找</em>···直到今天我真正来测试它和set,dict的<em>查找</em>效率时,才发现自已想太多了!!!! n先看代码:__author__ = 'jmh081701'nimport numpynimport timenl=[]nsl=set()ndl=dict()nr=numpy.ran
以下哪种数据结构的查找效率最高
网易2017实习生招聘笔试题-Java开发工程师 n 以下哪种<em>数据</em>结构的<em>查找</em>效率最高 n A 二叉树 n B 队列 n C 栈 n D hashn个人参考答案:D欢迎下方讨论交流
快速插入2000万数据
前提设置表主键为自动递增rn#默认主键为1 :alter table user rnmodify id integer default '1';rn#默认主键:alter table user rnmodify id integer auto_increment ;rn#时间主键:alter table user rnadd createtime timestamp default rncurre
mysql数据实现亿级数据快速清理
今天收到磁盘报警异常,50G的磁盘被撑爆了,分析解决过程如下:1. 进入linux服务器,查看mysql文件夹中各个<em><em>数据</em>库</em>所占的磁盘空间大小 看到了吗,光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql<em><em>数据</em>库</em>,查看<em><em>数据</em>库</em>各个表的占用空间情况SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'aaa',       table_rows AS '...
数据的四种隔离级别,程序员必须要了解的
<em><em>数据</em>库</em>提供了四种事务隔离<em>级别</em>, 不同的隔离<em>级别</em>采用不同的锁类开来实现. rnrnrnREAD UNCOMMITTED(未提交读) 幻想读、不可重复读和脏读都允许。一个会话可以读取其他事务未提交的更新结果,如果这个事务最后以回滚结束,这时的读取结果就可能是不正确的,所以多数的<em><em>数据</em>库</em>都不会运用这种隔离<em>级别</em>。rnrn rnrnREAD COMMITTED(已提交读) 允许幻想读、不可重复读,不允许脏读。
数据学习总结(八)——子查询练习题(3)
开篇废话rn查询练习题是在ss<em><em>数据</em>库</em>内运行的,这篇博客包含了一些子查询语句,难度比前两篇高一点,只要多做题熟练之后相信你一定都能不在话下~rnss.sql <em><em>数据</em>库</em>传送处rn感觉上传到我的资源里对没有积分的小伙伴下载很不方便=.= 最少就是一个了,没有免费的选项rn暂时没有想到什么好点子,有主意的可以跟我讲一下,万分感谢!rn答案是我自己做的,如果有问题欢迎指正!rn如何将<em><em>数据</em>库</em>备份导入到MySQL里面在我的博...
MySQL 如何快速插入大量数据
n这几天尝试了使用不同的存储引擎大量插入MySQL表<em>数据</em>,主要试验了MyISAM存储引擎和InnoDB。下面是实验过程:rn一、InnoDB存储引擎。rn创建<em><em>数据</em>库</em>和表rnCREATE DATABASE ecommerce;rnCREATE TABLE employees ( rn id INT NOT NULL, rn fname VARCHAR(30), r...
关于MySql大数据统计的问题
现在在工作中遇到一个问题,就是MySql中有一张表,里面最多有2000W<em>数据</em>记录,时间是半年的,平均每天100W左右,我们的系统中有个功能,需要对2000W中符合时间区间的几百万做统计,汇总多个字段的和,目前发现查询的统计的效率特别的低下,不能够满足我们正常的应用,看大家有没有遇到过类似的问题,如何处理呢?而且,我看MySql的执行计划,根本也用不上什么索引;rn 目前我们想的办法就...
[案例]如何异构一个数十亿级别数据
本文记录工作中一次异构数十亿<em>级别</em><em><em>数据</em>库</em>的过程,<em>数据</em>源为mysql,目标介质为elasticsearch。n1 我们能利用的资源n1 源库是别人库存的<em>数据</em>分为ABC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n2 D为库存占用订单详情也要异构一份非重点n3 ABCD均做了分库分表A16个库4096张表B1512C1256D81024n4 <em>数据</em>总量在数十亿<em>级别</em>n5 不影
MySQL千万级数据查询怎么提高查询效率
查询效率慢的原因:nn1:没有加索引或者索引失效nnwhere条件使用如下语句会索引失效:null、!=、&lt;&gt;、or连接、in(非要使用,可用关键字exist替代)和not in、'%abc%';n 使用参数:num=@num、表达式操作:where num/2=100、函数操作:where substring(name,1,3)=‘abc’-name;nn--exist代替innse...
HASH表(高效查找
POJ3349http://poj.org/problem?id=3349暴力(TLE)#includen#includen#includen#includen#includen#includen#include n#include n#includen#incl
如何在数据查找和消除重复的数据
<em>数据</em>重复是困扰许多企业的问题,但是一旦你了解了它的特点,以及如何去处理它,就可以提前发现并预防。在识别和消除重复<em>数据</em>时,也有很多潜在的选择,这样就可以找到适合你的业务和需求的最佳方法。但是如果你想解决这个问题,你<em>怎么</em>开始呢?下面是一些值得注意的最大问题:记录问题。第一个最明显的问题是你的记录的准确性和可靠性。例如,你无意中列出了同一业务在你的销售记录中有两次;该公司的销售数字将加倍,因此,导致你的
数据的四种隔离级别
目录<em><em>数据</em>库</em>的四种隔离<em>级别</em>n前言n简介n实验n0准备工作n1读取未提交n2读取已提交n3可重复读n4串行化n没想到最后一个<em>级别</em>出了乱子没按剧本来学海无涯<em><em>数据</em>库</em>的四种隔离<em>级别</em>前言首先要推荐这个<em><em>数据</em>库</em>的文章,感觉写的真好: n如果有人问你<em><em>数据</em>库</em>的原理,叫他看这篇文章简介引用原文中关于<em><em>数据</em>库</em>四种隔离<em>级别</em>的介绍。n 现代<em><em>数据</em>库</em>不会使用纯粹的隔离作为默认模式,因为它会带来巨大的性能消耗。SQL一般定义4个隔离
常见的数据一致性级别
<em>数据</em>一致性是分布式系统,特别是分布式存储系统设计实现中需要重点考虑的问题之一。rn根据CAP理论:在分布式<em>数据</em>系统中,一致性(Consistency )、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition tolerance)这3个要素最多只能同时实现2点,而不可能3者兼顾。对于分布式<em>数据</em>系统,分区容忍性是基本要求。因此设计分布式<em>数据</em>系统,就是在一致性和可用性之间做平衡。对于大多数
笔记————C#数据内容的查找
<em><em>数据</em>库</em>的内容的<em>查找</em>:n该<em><em>数据</em>库</em>内容依然是在学生信息管理系统的基础上的部分内容,如果单纯的去运行该内容可能会出现一系列的问题。
大量数据下不同数据结构查询效率的差异及原因猜测
欢迎指正,转载注明出处。大胡子_biu测试0 批量插入和逐条插入批量插入10万条<em>数据</em>大约是1.162秒,逐条插入大约是86秒测试1 自增id和uuid表A结构如下表a表B结构如下表b表A主键为自增长整数,parentid为十位重复数字。表B的uuid和parentid由mysqluuid()函数获得。两个表的name字段值相同,nowtime值相同。累计插入<em>数据</em>150W条。以下为两个表count(...
MySQL数据事务隔离级别
1.<em><em>数据</em>库</em>事务nnn 事务是用户定义的一个<em><em>数据</em>库</em>操作系列,这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。nnn事务是<em><em>数据</em>库</em>中重要的概念,通常以BEGIN TRANSACTION开始,以COMMIT或者ROLLBACK结束。<em><em>数据</em>库</em>事务具有四个著名的特性:ACID。nnnAutomaticnn原子性:即事务中的操作要么都做,要么都不做。nConsistencynn一致性:事务的执行的结果必须
快速备份mysql库
mysqldumpnnnnmysqldump -uroot -p -S /data/mysql/mysql.sock trojanwall_now &amp;gt; /home/trojanwall/trojanwall_now.sql nEnter password: nnn快速导入:mysql&amp;gt; source E:/zsdb/trojanwall_now.sql
查看和修改MySQL数据的事物隔离级别
查看和修改MySQL<em><em>数据</em>库</em>的事物隔离<em>级别</em>查看MySQL的事物隔离<em>级别</em>mysql> show variables like '%isolation%';n+---------------+-----------------+n| Variable_name | Value |n+---------------+-----------------+n| tx_isolation |
有序数组的查找(个人感觉美到极致的一个算法)
对于包含n个元素的数组,整个<em>查找</em>过程大约要经过logn次比较。(二分<em>查找</em>算法) n代码如下: n非递归版本nint BinarySearch(int array[],int n,int value)n{n int left = 0;n int right = n-1;n //如果上面这句是int right = n的话,则下面有两处需要改动n //while(left < r
【mysql】细说 数据隔离级别 及实现
网上大多数关于隔离<em>级别</em>的文章都是讲了2事务中的问题以及隔离<em>级别</em>可以解决的问题,我这次想看看<em><em>数据</em>库</em>底层是如何实现隔离<em>级别</em>的。n不过还是先来回顾一下隔离<em>级别</em>以及可能发生的问题。n1.脏读:指的是一个事务的读操作读到了另一个未提交的事务修改的值。比如下面的场景:nnn脏读的问题是,读到的值可能会被回滚,那么这个值就是失效的,不能继续使用,否则会有一致性问题。nnn2.不可重复读:指的是一
java 效率极高的查询数据结构——SkipList 跳表
前一阵子和朋友聊天,他和我讲在面试中被问到跳表。当时我也很迷从来没听说过跳表,赶快学习了一下,学习了之后才发现这个<em>数据</em>结构不是很难,而且效率非常高,在平均情况下<em>查找</em>的时间复杂度约为O(log n)堪比平衡树。而且具体的<em>数据</em>结构的实现也非常有趣。SkipList 跳跃列表原理跳跃列表是一种由多条链表组合而成的允许快速查询有序元素的<em>数据</em>结构。跳跃列表中的每条链表表示一个层,每一层存在的元素都是前一层(前
sql 千万级数据表新建索引
针对千万级的<em>数据</em>表,查询<em>数据</em>总是很慢,往往需要通过新建索引来提升性能,但是由于<em>数据</em>量过大,界面上手动添加索引总是会超时,导致失败。解决方案:如下通过sql语句的方式执行新建索引便可以成功,3000+万行的<em>数据</em>新建索引大概10分钟左右。USE [<em><em>数据</em>库</em>名称]nGOnnCREATE CLUSTERED INDEX [索引名称] ON [dbo].[表名] n(n [字段1] DESC, [字段2] A
寻找母纯素数
母纯素数的<em>最快</em>构造<em>查找</em>法,一个素数数,依次去掉右边位的数,任然是素数,在其右加上任意一位十进制数都不为素数。母纯素数的<em>最快</em>构造<em>查找</em>法母纯素数的<em>最快</em>构造<em>查找</em>法母纯素数的<em>最快</em>构造<em>查找</em>法母纯素数的<em>最快</em>构造<em>查找</em>法母纯素数的<em>最快</em>构造<em>查找</em>法
数据查找拥有某一个字段的表
SELECT * from (select column_name,TABLE_NAME from information_schema.columns where table_schema ='<em><em>数据</em>库</em>名') a where a.column_name = &amp;quot;字段名&amp;quot;rnrnrn
用java语句来查找数据中的数据
rn这一次我尝试用Java语句来<em>查找</em>到<em><em>数据</em>库</em>中的<em>数据</em>。rn准备的软件有:eclipse、mysql、SQLyogEntrn需要的jar包是:mysql-connector-java-5.1.18-bin.jarrn操作开始:rnrnrnrn建<em><em>数据</em>库</em>myschool、建表studentrnrn<em><em>数据</em>库</em>:drop database if exists myschool;         “;”是输入
数组、集合、列表与数据表的查找速度比较
基于多条记录有多种存储方法,而我们在选择使用哪种方法时考虑最多的还是其执行哪种方法的执行速度比较快,本人特编写了此程序,用于对比四种最常用的方法(数组、集合、列表、<em>数据</em>表)的执行速度。 又因为列表与<em>数据</em>表两种方案又有多种查询方法,此程序又加上了列表的find与findindex方法的比较和<em>数据</em>表的rows.find方法与其对应的dataview的findrows方法、filter方法的执行速度比较 程序用vb2010编写,需要.net 4.0框架支持,运行前请先安装4.0框架
数据 按时间分类查询
1,原始表结构2,按日期查询出每天 采集的不同类型的url的个数:并且类型为空的也要查询。    SELECT  date_format(ssdate,'%Y年%m月%d日') as day, sum(case leixing when 1 then 1 else 0 end )'相关', sum(case leixing when 2 then 1 else 0 end )'bu相关', sum...
数据迁移 数据迁移 千万级 亿万级数据MySQL oracle关系型
现需要开发一套程序用来快速迁移<em><em>数据</em>库</em>,要求如下: 1.使用人员可以指定迁移<em><em>数据</em>库</em>类型 如:(orcal,sqlServer,csv 迁移至mysql) 2.在迁移<em><em>数据</em>库</em>时,可以只迁移指定字段. 3.开发多任务的平台,按权重去执行任务,如:权重为1,1,2,3,4 那么1,1的权重一起执行,执行完毕后2 然后3 以此类推 4.保护<em>数据</em>完整性,设计失败处理
C#数据结构-七大查找算法
阅读目录nn1. 顺序<em>查找</em>n2. 二分<em>查找</em>n3. 插值<em>查找</em>n4. 斐波那契<em>查找</em>n5. 分块<em>查找</em>n6. 树表<em>查找</em>n7. 哈希<em>查找</em>nn下面所有的代码,都已经经过vs测试。nn1.顺序<em>查找</em>nn基本思想:顺序<em>查找</em>也称为线形<em>查找</em>,属于无序<em>查找</em>算法。nnC#算法实现:nnn/// &amp;lt;summary&amp;gt;n /// 顺序<em>查找</em>n /// &amp;lt;/summary&amp;gt;n ...
数据查找某个字段在那张表里
select table_name from information_schema.columns where table_schema = '库名' and column_name='字段名';
目前最快数据连接池hikari 原理
https://blog.csdn.net/user_regist/article/details/80659970
汉庭如家2000万条开房记录免费下载
之前忘了把密码放上去,现在更新了。有问题欢迎给我留言nn里面是种子所以才显示100k...................nn链接: https://pan.baidu.com/s/1_NsjuRY0mdBupC75BEwYwA 密码: hqhn...
【mysql】什么格式的数据文件导入导出数据最快
什么格式的<em>数据</em>文件导入导出<em><em>数据</em>库</em><em>最快</em>?nn经过多种测试:txt文件导入导出<em>最快</em>。用navicat客户端操作。nn注意,千万不要用sql文件,慢死慢死慢死啊。
百万级别数据量测试我的架构
nn第一次加载,46秒耗时,什么问题,分页只是加载20条<em>数据</em>,为什么要这么久。定点: 居然是查询总数?赶快去dao层查看一下实现代码,我用的ORM是hibernate。nnnpublic Long count(String where, Object[] param) {n String hql = &quot;select o.version &quot; + getPageHql(where, param);n...
C#中优化数据查询速度
方案一:采用DataSet作为<em>数据</em>源:rnrn思路1:将List转换为DataSet,然后用DataSet作为<em>数据</em>源。rn转换函数如下:rnrnpublicstatic DataSet ToDataSet(IList p_List)rnrn        {rnrn            DataSet result = new DataSet();rnrn            DataTabl
SQL Server中数据兼容级别的重要性
SQL Server中<em><em>数据</em>库</em>兼容<em>级别</em>的重要性nn作者:格伦贝瑞     发表于:2019年1月14日下午2:55nnSQL Server 2014之前,用户<em><em>数据</em>库</em>的<em><em>数据</em>库</em>兼容<em>级别</em>通常不是您必须关注的重要属性,至少从性能角度来看。与<em><em>数据</em>库</em>文件<em>级别</em>(在将较低<em>级别</em>的<em><em>数据</em>库</em>还原或附加到运行较新版本的SQL Server的实例时自动升级,并且永远不会返回到较低<em>级别</em>)不同时,可以更改<em><em>数据</em>库</em>兼容<em>级别</em>使用简单的A...
java快速插入千万级数据
java快速插入千万级<em>数据</em>,亲测91秒插入1700万<em>数据</em>!!!
百亿数据入库elasticsearch生产实践(二)
一、前言 二、elasticsearch初遇     
MFC 数据查找
CString  name;rn_bstr_t strSQL;rn_variant_t RecordsAffected;rnGetDlgItemText(IDC_NAME,name);rn strSQL="select * from 热食 where 菜名='"+name+"'";rn m_pRecordset=m_pConnection->Execute(strSQL,&RecordsAffec
c# 树形结构的数据获取方法
/// n /// 取所有子类(包括自己)的id(record_sta字段) n /// n /// 记录id n /// 表名 n /// <em><em>数据</em>库</em>名 n /// id字符串(用,相隔) n public static string Get_All_Child_ids(int id, string...
mysql百万级数据查询优化
思路:nn给查询的字段加上索引nnn详细步骤nn1.进入测试<em><em>数据</em>库</em>环境nn命令: mysql -usop -pnEnter password : sopn说明:切入到mysql环境,使用sop用户名,密码是sopnnnnn2.创建测试<em><em>数据</em>库</em>nn命令:create database mydatabase;(创建<em><em>数据</em>库</em>mydatabase)n :show databases;(查看已有所有的<em>数据</em>...
本地导入大量数据至服务器端(Mysql数据最快的方法
关于本地环境,phpstudy和wamp,相信大家都不陌生了。而Mysql是<em>数据</em>的存储地,直接上干货nnmysql的data目录下面就是我们的<em><em>数据</em>库</em>,对应的<em><em>数据</em>库</em>中的表又分为frm,MYD,MYI.分别代表“表”的结构、<em>数据</em>、索引,这也是我们的<em>数据</em>源泉。所以<em>数据</em>导入到服务器可转化为文件的上传。nn由于用的宝塔面板,上传的这三个文件会有权限的问题存在,权限都改为660即可,记住一定要改所有者选项,默...
操作数据出现错误的查找问题方法
对于刚开始学习<em><em>数据</em>库</em>的初学者难免遇到一些小问题但是无从解决,拿我来举例分享一点小经验:n我学习的是PHP,<em><em>数据</em>库</em>用的是mysql,刚开始用命令行练习感觉比较吃力,每次都需要重复许多繁杂的操作(主要是本人懒),所以我用了一款<em><em>数据</em>库</em>的可视化工具— phpMyAdmin,学习sql以及理解就轻松了不少。在可视化工具上进行操作,<em>数据</em>也就比较直观的显现在眼前n从网页上传输<em>数据</em>到<em><em>数据</em>库</em>中,或者从<em><em>数据</em>库</em>拿<em>数据</em>到前
回首Java——如何最有效率的检查一个元素在一个集合中?
如何最有效率的检查一个元素是否在一个集合中?1.四种不同的方式来检查(1). 用Listpublic static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {n return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);n}(2).用Setpublic static boolean useSet(
数据 插入查询的数据
直接将全部变量复制,不做任何值更改nnnINSERT INTO XXX n( SELECT * FROM XXX ) //注意没有valuenn带参数变量的插入nnnINSERT INTO XXX ( id, xxx, xxx)n( SELECT id, xxx, xxx FROM XXX )nn ...
数据缓存-数据分级策略
互联网系统的<em>数据</em>可以划分为以下3类: n1、核心业务<em>数据</em>:比如用户订单表、商户订单表 n2、用户相关<em>数据</em>:用户基本信息、头像、简介、爱好等 n3、配置信息:<em><em>数据</em>库</em>配置、分库分表配置等如果以上所有<em>数据</em>的读操作<em><em>数据</em>库</em>上完成,系统的性能将会大打折扣,也正是为了解决这个问题,才出现了memcached、redis等内存<em><em>数据</em>库</em>,如何合理、高效的使用内存<em><em>数据</em>库</em>呢?我们引入<em>数据</em>分级的策略来解决这个问题。我们将互联
数据中快速查找字段所在的表
mysql语句:    USE information_schema;    SELECT TABLE_NAME FROM COLUMNS WHERE COLUMN_name='XXXX';解析:1) xxxx:为你想要<em>查找</em>的字段2) informatino_schema:说得简单点,information_schema这张<em>数据</em>表保存了MySQL服务器所有<em><em>数据</em>库</em>的信息。如<em><em>数据</em>库</em>名,<em><em>数据</em>库</em>的表,表栏...
查找数据中包含某字符的东西
<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西<em>查找</em><em><em>数据</em>库</em>中包含某字符的东西
Mysql 数据批量插入百万级别数据配置 (show VARIABLES )
问题背景: 最近有一个需求,要执行一个定时任务,多表连接查询后结果要插入到目标表中。如果是少量<em>数据</em>应该没问题,但是考虑到后期的<em>数据</em>量的增加,可能会有十万甚至百万<em>级别</em>的<em>数据</em>同时插入,就不得不考虑效率和<em><em>数据</em>库</em>承载能力的问题了。nn实现方式:通过sql 语句,直接在sql 中写业务逻辑。nn此方式是把业务逻辑写在 SQL (insert into() table select from table2 ...
数据的PB级别是什么?
PB是<em>数据</em>存储容量的单位,它等于2的50次方个字节,或者在数值上大约等于1000个TB。” 一提到<em>数据</em>量级,人们通常会联想到美国国会图书馆,德勤、麦肯锡、IBM、Gartner和移动广告公司。Adfonic的<em>数据</em>专家向TechTarget记者介绍了PB级<em>数据</em>究竟有多大。麦肯锡首席分析师Michael Chui指出,美国国会图书馆“在2011年4月前已经收集了235TB的<em>数据</em>,而一个PB...
当今世界上检索速度最快的哈希算法
谁与争锋 对于c++程序来说 map的使用无处不在。影响程序性能的瓶颈也往往是map的性能。尤其在大<em>数据</em>情况下,以及业务关联紧密而无法实现<em>数据</em>分发和并行处理的情况。map的性能就成了最关键的技术。 比如:ip表、mac表,电话号码表、身份证号码表的查询、等等。 stl库的map采用二分<em>查找</em>,性能最差。Google的哈希map性能和内存目前是最优的。 我在电信行业和信息安全行业里的工作经历发现,目前网络上的哈希算法都在查询速度上远远无法满足日趋增长的网络大<em>数据</em>要求。因此产生了自己写算法的想法。 现在我把自己的算法初稿发布出来,用我在一家信息安全的公司打工时的应用场景进行测试。就是病毒库特征码的检索。 声明:该代码不能用于商业用途,只能用于科学研究。
mongoose查找mongodb数据(三)
Model.findById():返回第一个查询结果,注意返回的是一个对象,而不是数组。n和Model.find():返回所有查询结果,结果是一个数组,数组的元素是对象。即使只有一个对象,也要用数组表示。记住,是数组。n这个bug找了好长时间。难受。
数据根据字段查询对应所在的表或者对应的数据
1.楼主工作中碰到了一个字段,想看看他的属性,但是<em><em>数据</em>库</em>中的表太多了,只有查询才是正道nn    像正常一样在Navicat中新建一个sql的查询页面 查询-&amp;gt;新建查询nn然后就是写sql语句了:nnSELECT * FROM information_schema.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME='column_name';nn整条<em>数据</em>都是固定语句,将'绿色部分'里的内容...
找出json数据里面的href值并且算出它的层级
&amp;lt;!DOCTYPE html&amp;gt;nn&amp;lt;head&amp;gt;nn&amp;lt;meta charset=&quot;utf-8&quot;&amp;gt;nn&amp;lt;title&amp;gt;ua&amp;lt;/title&amp;gt;nn&amp;lt;/head&amp;gt;nn&amp;lt;body&amp;gt;nn&amp;lt;/div&amp;gt;n&amp;lt;script type=&quot;text/javascript&
Sunday算法:最快的字符串匹配算法
之前被KMP的next数组搞的头昏脑胀说不上也是比较烦人的,今天看到还有这么有趣而且高效的算法(比KMP还快),看来有必要做一点笔记了nnnSunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配算法,其简单、快速的特点非常好!nnnn思路nn其核心思想是:在匹配过程中,模式串发现不匹配时,算法能跳过尽可能多的字符以进行下一步的匹配,从而提高了匹配效率;可以预见到,“跳过多
Qt中数据查询方法
Qt使用QSqlQuery来实现<em>数据</em>的查询,QSqlQuery提供了进行SQL语句<em>数据</em>查询,<em>数据</em>处理的用户接口。nQSqlQuery的几个主要方法 n1,QSqlQueryQSqlQuery(const QString &query = QString(),QSqlDatabasedb = QSqlDatabase());nQSqlQuery(QSqlDatabasedb);说明:构造函数 n参数:
数据命令大全
八、<em>数据</em>的操作nnnshow databases;//显示所有<em><em>数据</em>库</em>nuse testdb//使用testdb<em><em>数据</em>库</em>nshow tables;//显示所有表ncreate table users(id int auto_increment,username varchar(20),address varchar(200),age int,key(id));//创建表,id自增长nin
JS快速查找
JS快速<em>查找</em>法
两千万数据,索引优化?
产品表的<em>数据</em>非常大,有<em>两千万</em>。关键的问题是:rnrn按条件:rnrn 1 省 rn 2 市rn 3 县rn 4 行业1类rn 5 行业2类rn 6 行业3类rnrn 有可能客户只选择省搜索,有可能选择 省+行业1类搜索,也有可能 全部选中搜索。rnrn 我应该如何做索引,或者表应该如何改进,索引应该如何做,才能提高下拉搜索的速度?rnrn 解决马上给先,感谢。
如何查一个字段在数据的哪些表上
select name from sysobjects where id in (select id from syscolumns where name='你要<em>查找</em>的字段名')
查找数据中某一字段所在表
select column_name,rntable_name,data_type ,data_length,data_precision,data_scale rnfrom user_tab_columns where column_name='字段大写';
数据优先级
优先级rn使用括号控制执行顺序。rnSELECT last_name, job_id, salaryrnFROM   employeesrnWHERE  (job_id = 'SA_REP'rnOR     job_id = 'AD_PRES')rnAND    salary > 15000;rn rnORDER BY子句rn使用 ORDER BY 子句排序rnASC: 升序rnDESC: 降序r
Redis百万级别数据迁移
【前言】nn 我们是做的国外的项目,最开始的时候调研在国外亚马逊云在可靠性等方面还是具有很大优势,于是我们的项目都部署在亚马逊云上;nn 我们业务发展十分不错,随着项目越来越大,用到的机器越来越多,同时亚马逊的成本也在不断攀升;最近一段时间我们又针对国外市场进行了各方面(成本,可靠性等)进行调研,最终决定将所有业务及<em>数据</em>从亚马逊云迁移至阿里云;当然迁移也是个有挑战的事...
三种不同查找算法实际查找性能的对比
一、<em>查找</em>问题的介绍n        <em>查找</em>问题就是在给定的集合(或者是多重集,它允许多个元素具有相同的值)中找寻一个给定的值,我们称之为<em>查找</em>键。有许多<em>查找</em>算法可供选择,其中既包括直截了当的顺序搜索,也包括效率极高但应用受限的折半<em>查找</em>,还有那些将原集合用另一种形式表示以方便<em>查找</em>的算法。最后一类算法对于现实应用具有特别重要的价值,因为它们对于大型<em><em>数据</em>库</em>的信息存取来说是不可或缺的。
Oracle Database标准审计和细粒度审计功能
这篇文章主要简单的讨论一下Oracle的审计功能,包括粗粒度审计、细粒度审计(FGA)rnrnrn一.粗粒度审计功能。rnrn1.审计<em>级别</em>:rn语句级审计(stmt):表示只审计某种类型的SQL语句,不指定结构或对象。rn权限级审计(privs):表示只审计执行相应动作的系统权限的使用情况。rn实体级审计(obj):表示只对指定模式上的实体指定语句的审计。rn    根据用户语句的执行结果,审计语
oracle中如何通过日期查找当天给数据中添加的表
SELECT * FROM USER_OBJECTS where object_type='TABLE' and to_char(created,'yyyy-mm-dd')='2015-03-11'
MySQL数据——检索数据(一)
为了使用SELECT检索表的<em>数据</em>,必须至少给出两条信息:(1)想选择什么(2)从什么地方选择part 1:检索单个列SELECT userName FROM yellowriver需要说明的是这是还没有排序的检索并且<em>数据</em>也没有进行过滤 。 多条SQL语句必须以;分隔。 并且SQL语句是不区别大小写的 我们提倡对所有SQL关键字使用大写 而对所有列和表名使用小写,这样使代码更易于阅读和调试。part
mysql 在整个数据查找包含特定字符串的表和字段
导出整个<em><em>数据</em>库</em>(包括<em><em>数据</em>库</em>中的<em>数据</em>)n mysqldump -proot123  dbname &amp;gt; dbname.sql
MySQL插入千万级记录
场景:rn    当产品中需要对用户进行过滤的时候,需要对用户添加白名单。如果一次需要导入千万级的用户量,普通的SQL插入/更新耗时长久,执行效率低下。为加快<em><em>数据</em>库</em>的插入效率,需要对程序和<em><em>数据</em>库</em>设置进行优化。rn1、尽量将<em>数据</em>一次性写入DataFile和减少<em><em>数据</em>库</em>的checkpoint操作,具体有:rn    1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0;rn
在SQL数据所有表中搜索数据
一个用VB.NET开发的用于从SQL<em><em>数据</em>库</em>搜索<em>数据</em>的工具。
有序数组的查找
有序数组的<em>查找</em>rnrnrn题目描述rnrn给定一个排好序的数组,<em>查找</em>某个数是否在这个数组中,请编程实现。rnrn分析与解法rnrn一看到数组本身已经有序,直观的反应可能是用二分<em>查找</em>算法,毕竟二分<em>查找</em>算法的适用条件就是要求数组是有序的。那么什么是二分<em>查找</em>呢?rnrn二分<em>查找</em>可以解决已排序数组的<em>查找</em>的问题,即只要数组中包含rnT(要<em>查找</em>的值),那么通过不断缩小包含T的<em>数据</em>范围,就可以最终找到要找的数T
多条件查表数据如何查询
一、当遇到很多条件查询时,如下图情况:nnnnn二、<em><em>数据</em>库</em>为:n1.条件表:nnnnn2.产品与条件的关联表nnnnn三、如何查表查出满足多种条件的产品id(product_id)n方法一:若只有两个条件的话,可以进行一次自表链接,如果有三个条件,进行两次自表链接,若有多条件,该方法不能实现;n方法二:查(产品与条件的关联表)用or或in进行查询,再将所有的结果
mysql数据如何查询当天的数据
    在我们写代码的过程中,我们经常会用到<em>数据</em>查询及筛选功能。而其中就有一项是查询当天的<em>数据</em>,比如当天的考勤人数、订单数等等。    我是PHP程序员,那么TP中又是如何处理这样的<em>数据</em>呢?    我们可以用TP中的&amp;lt;=和&amp;gt;=来筛选。    主要问题在于某一天的<em>数据</em>如何获取。    比如:2018年5月16日的<em>数据</em>。    $bg_time = strtotime(&quot;2018-05-1...
Python处理千万级数据
从别人的论文里找到要用的<em>数据</em>的原始<em>数据</em>自己做过滤nn捣鼓了两天觉得代码太慢开始用pandas做处理nn不得不说最大的感触就是 pandas 以及numpy在一定程度上在还原MATLABnn比如MATLAB中利用逻辑值取数、元素的用法,pandas中有几乎一样的方法nntest:nnnn同时pandas中有很多很好用的方法,猜测使用了很多哈希值nn但是pandas同numpy一样,增量添加很慢nn也...
express中用mongoose操作数据-查、删(三)
接着之前,处理完注册的路由事件,后再做登录(查询)://处理登录(查询)napp.post(&quot;/login&quot;, function(req, res){n console.log(req.body)//请求的参数对象n let {username, password: pwd} = req.body;n //检测用户名和密码是否正确n User.find({name: username}, func...
MySQL 最快速清空数据数据的 SQL 语句
rnrnTRUNCATE TABLE '表名'rnrn这样就利用SQL语句清空了该<em>数据</em>表,而不保留日志。rnrnTRUNCATE TABLE 虽然与不带 WHERE 的 DELETE 语句相同 rn但 TRUNCATE TABLE 速度更快而且占资源少速度快 rnrnTRUNCATE TABLE 不记录日志所以不能激活触发器 rnrnTRUNCATE TABLE 不能用于参与了索引视图的表 ...
ORACLE大数据量导入TB级别
1、先创建对应表空间,保证表空间容量充足;2、优化回滚表空间,用户表空间,临时表空间<em>数据</em>存储方式3、进行第一次导入,查看导入日志确定所缺用户和表空间名称3、如果有原用户,尽量使用原用户名称,如果没有,使用remap_schema替换用户;将所有表空间替换成本地表空间remap_tablespace4、进行第二次导入,导入表结构 include=tables,package,function,tri...
查找中的数据结构之无序表和有序表
<em>查找</em>引入nn在大<em>数据</em>时代,如何在海量<em>数据</em>中快速检索到自己想要的<em>数据</em>?首先需要设计高效的<em>数据</em>结构来表示这些<em>数据</em>,要存储的<em>数据</em>一般分为两个部分,键和值,如何根据键值去安排这些<em>数据</em>尤为重要,首先我们想到线性存储,即利用表的形式线性存储,线性<em>查找</em>,即符号表这种<em>数据</em>结构.nnnn符号表nn符号表线性存储<em>数据</em>,但是根据在插入操作过程中是否保证<em>数据</em>有序分为无序表和有序表:nn0.无序表nn无序表API(仅实现了...
mysql 数据查询出排序中的最大值和最小值
两种方法:rn1、rn取排序最大值:rnselect * from order by time DESC LIMIT 0,1;rn取排序最小值:rnselect * from user order by time ASC LIMIT 0,1;rnrn2、借助PHP内置函数(看情况是否适合你的查询)rnrn取排序最大值:rnselect MAX(字段)from user;rn取排序最小值:rnsel
C#的EF中使用数据事务和并发隔离级别
有时候我们需要直接在使用EF操作<em><em>数据</em>库</em>的C#程序中使用<em><em>数据</em>库</em>事务:rnusing (TransactionScope ts = new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required,n new TransactionOptions() { IsolationLevel= System.Transactions.IsolationLevel.
SQL数据查询
<em>数据</em>查询是关系运算理论在SQL中的主要体现。在<em>数据</em>查询语句中既有关系代数特点,又有关系演算的特点。在学习时,我们要把SELECT语句和关系代数表达式联系起来考虑问题。此文就<em><em>数据</em>库</em>试题做以总结。rnrnSELECT句型rnrn在关系代数中最常用的式子是下列表达式: rnrnrn针对上述表达式,SQL为此设计了SELECT—FROM—WHERE句型:rnrnSELECT A1,A2,...,An /*查询
数据问题记录:MySQL 如何快速查出缺失数据的主键 id?
运行sql,注意将表和主键id进行相对应的替换!nnnSELECT a.id+1 AS start, MIN(b.id) - 1 AS endn FROM testtable AS a, testtable AS bn WHERE a.id &amp;lt; b.idn GROUP BY a.idn HAVING start &amp;lt; MIN(b.id)nnn n...
高级数据五:浅谈数据隔离级别与锁机制
因为<em><em>数据</em>库</em>中的事务是具有隔离性的,一个事务的运行不应该影响另一个事务的运行。 n但是因为并行机制的存在,会有一系列的问题:nnn 脏读:事务A修改了一个<em>数据</em>,但未提交,事务B读到了事务A未提交的更新结果,如果事务A提交失败,事务B读到的就是脏<em>数据</em>。 n 不可重复读:在同一个事务中,对于同一份<em>数据</em>读取到的结果不一致。比如,事务B在事务A提交前读到的结果,和提交后读到的结果可能不同。 n 幻读:
数据查询中根据一个日期查找当天对应的所有数据
//字符串转化为时间nSimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(&quot;yyyy-MM-dd&quot;);ntry {n criteria.andGreaterThanOrEqualTo(&quot;createtime&quot;,sdf.parse(qcReportbillNcVo.getCreateTime()));n Date parse = sdf.parse(q...
postgreSQL默认的隔离级别及修改
SQL标准的4种隔离机制。nnnnnnIsolation levelnnDirty readsnnNon-repeatable readsnnPhantomsnnnRead Uncommittednnmay occurnnmay occurnnmay occurnnnRead Committednndon't occurnnmay occur
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
asm-3.2.jar下载
asm-3.2.jar 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jessonlv/4603621?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jessonlv/4603621?utm_source=bbsseo[/url]
StudentSystem下载
C++编程的一个学生管理系统,是之前自己编的,不知能不能用的上 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaoxiaoxianger/2344205?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaoxiaoxianger/2344205?utm_source=bbsseo[/url]
精点固定资产管理系统下载
固定资产管理是企业经营管理的一部分,是企业经营管理的基础,对固定资产进行规范化、制度化、科学化管理,可以减少浪费,提高资产的利用率和完好率,直接降低企业运行成本,使其发挥更大的效益。然而,固定资产管理是日常管理工作中最容易被忽视的一项工作。也是不容易做好的一项工作。精点固定资产管理系统是一款通用性极强的固定资产管理软件,适用于各类企事业、机关、学校等单位 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jm889889/2669060?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jm889889/2669060?utm_source=bbsseo[/url]
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