随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
https://www.cnblogs.com/-wenli/p/13045432.html keys命令 keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。 缺点： 1、没有 offset、limit 参数，一次返回所有满足条件的 key。 2.keys算法是
近年来公司的业务数据量和用户流量都呈现出了非常迅猛的增长趋势，为了解决历史架构设计中的不足，应对诸多因素引发的风险并保证通天塔平台的稳定运行，通天塔后端组专项成立了一个“通天塔后端技术优化组”，号召并鼓励团队每个人积极参与进来，全盘分析和梳理、技术设计和技术Review、形成技术优化需求、排期、自测
– 查看mysql分区名和各分区数据量 SELECT table_name, partition_name, table_rows FROM information_schema.PARTITIONS WHERE table_name=‘test2_partition’; 附加2位前辈博客，讲解分区
>我们是[袋鼠云数栈 UED 团队](http://ued.dtstack.cn/)，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 >本文作者：琉易 [liuxianyu.cn](https://link.juejin.cn/?target=ht
使用场景： 由于表数据量巨大，导致一些统计相关的sql执行非常慢，使用户有非常不好的体验，并且sql和数据库已经没有优化空间了。(并且该统计信息数据实时性要求不高的前提下) 解决方案： 整体思路：创建预处理表——通过定时任务将数据插入到结果表——统计信息时直接通过结果表进行查询——大大提高响应速度
在表数据量很大的时候直接添加字段，以及其他表结构修改，会严重影响线上使用，而且耗费时间很长；使用这个工具可以很好的在线修改表结构。 好处: 降低主从延时的风险 可以限速、限资源，避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做，将影响降到最低 直接原表修改缺点： 当表的数据量很大的时候，如果直接
如何恰当地处理数据量庞大的Excel文件，避免内存溢出问题？本文将对比分析业界主流的Excel解析技术，并给出解决方案。
摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。 本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者： GaussDB 数据库 。 众所周知，在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过
项目中使用了mysql数据库，但数据量增长太快，不久到了百万级，很快又到表到了千万级，尝试了各种优化方式，最终效果仍难达到秒级响应，那么引发了我关于数据库选型到一些思考。 1、mysql的单表性能瓶颈究竟是多少？ 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万
# Python学习之十八_获取神通数据库所有的表数据量 ## 背景 ``` 今天想获取一下所有数据库的表信息.但是发现神通数据库的系统表里面的表信息不正确 无法获取实际意义的表信息. 联系了下神通数据库的原厂高手. 给了一个存储过程可以进行相关的处理. 因为最近学习python(放下一周就忘记的七
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在上节内容中我们介绍了如何利用数据库主键提升访问性能，本节内容我们继续为大家介绍如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率。 在开始之前先做个小小的实验： 1. 准备一张
作者：陈昌浩 1 背景 随着数据量的增长，发现系统在与其他系统交互时，批量接口会出现超时现象，发现原批量接口在实现时，没有做分片处理，当数据过大时或超过其他系统阈值时，就会出现错误。由于与其他系统交互比较多，一个一个接口做分片优化，改动量较大，所以考虑通过AOP解决此问题。 2 Spring-AOP
在 `pandas` 中，如果遇到数据量特别大的情况，随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据，从而更好地进行数据分析和决策。 随机挑选子集的用途主要有： 1. 评估数据质量：随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们检查数据集的质量，以便进一步探索和挖掘数据。例如，我
摘要：智能把控大数据量查询，防患系统奔溃于未然。 本文分享自华为云社区《拒绝“爆雷”！GaussDB(for MySQL)新上线了这个功能》，作者：GaussDB 数据库。 什么是最大读取行 一直以来，大数据量查询是数据库DBA们调优的重点，DBA们通常十八般武艺轮番上阵以期提升大数据查询的性能：例
问题复现 近期部门内部有一个应用由于数据量过于庞大，或者说sql优化性能问题，导致查询全量数据时老报错nginx404，后来查看浏览器timing信息，发现其竟然时常达到可怕的2分钟十秒，抛去解决sql优化问题，这里从Nginx端的配置来说如何解决这类问题！ 存在的问题 服务器处理请求时间过长，导致
https://zhuanlan.zhihu.com/p/490569316 有时候Redis明明做了数据删除，数据量已经不大了，但是使用top命令的时候，还会发现Redis占用了很多内存？ PS:关于 Redis的高并发及高可用，到底该如何保证？可以参考下这个帖子：httss://http://z
今天给大家下另一个性能提升神器-STRAIGHT_JOIN，在数据量大的联表查询中灵活运用的话，能大大缩短查询时间。 首先来解释下STRAIGHT_JOIN到底是用做什么的： STRAIGHT_JOIN is similar to JOIN, except that the left table i
这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题
