表數據量統計SEARCH AGGREGATION
回答:mysql在常規配置下，一般只能承受2000萬的數據量(同時讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務器)。現在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：1 分表。可以按時間，或按一定的規則拆分，做到查詢某一條數據庫，盡量在一個子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數據放在 redis中，定期同步3 表的大文本字段分離出...
zhou_you
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回答:既然兩個表的結構一模一樣，如果想統計人名出現的總數，可以將兩個表先用union all合并到一起，然后再對其進行統計。例如，有下面兩個表：成績表A、成績表B，這兩個表的結構是完全一樣的，分別都有20條記錄，但兩個表有部分記錄是重復的：如果將兩個表合并到一起，可以使用union all。注意，這里必須加上all，否則，那些重復的記錄就會被排除掉了，從而導致出現的總數不準確。例如，下面的語句沒有加al...
lauren_liuling
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回答:以oracle為例：SELECT * FROM(SELECT A.*, ROWNUM RNFROM (SELECT rs.student_id,count(1) FROM relationship rs group by rs.student_id order by count(1) desc) AWHERE ROWNUM = 0
kel
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回答:如果數據量小的表，這樣的設計意義不大，而且當然是單表速度快。若在大數據量情況下，設計非常有意義。在多表連接中注意數據的條目和外健，避免出行大量冗余數據導致性能下降。下面我以Oracle講講數據查詢的整個過程技術。由于數據分布到數據塊，在大量數據設計中可以將數據存儲于多個數據塊，在高并發進程的隨機訪問的情況下，能有效減少塊沖突 同樣的數據需要更多的數據塊來存儲，由于數據塊的塊頭元信息大小固定，所以需...
未東興
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回答:個人的觀點，這種大表的優化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發、運維的復雜度會直線上升，而大多數公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優化。單表優化單表優化可以從這幾個角度出發：表分區：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區表需要在建表的需要加上分區參數，用戶需要在建表的時候加上分區參數；分區表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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...的 MySQL 集群遇到了很多瓶頸，比如單機 MySQL 實例支撐的數據量有限，只能通過不停刪除較舊的數據來維持數據庫的運轉。同時單表的數據行數不斷增大導致查詢速度變慢。急需一種可擴展、高可用同時又兼容 MySQL 訪問方式的數...
...e:true]//顯示詳細的時間統計信息 ）; 我們先準備一些數據（用php腳本暫時insert十萬數據，大概需要8.35秒）： ini__set（max_execution_time, 300）是適應瀏覽器執行時，出現的30秒超時。 接下來，我們利用php來統計uid。（10萬條數...
一、需求 有贊大數據技術應用的早期，我們使用 Sqoop 作為數據同步工具，滿足了 MySQL 與 Hive 之間數據同步的日常開發需求。 隨著公司業務發展，數據同步的場景越來越多，主要是 MySQL、Hive 與文本文件之間的數據同步，Sqoop 已...
...用。 增加新字段 為了記錄文章的瀏覽量，需要在文章的數據庫表中新增一個用于存儲閱讀量的字段。因此給博客文章的模型新增一個 views 字段： blog/models.py class Post(models.Model): # ... 其它已有字段 # 新增 views 字段記錄閱...
...言，思路很簡單：把相同的天數以及公眾號名稱為Java3y的數據找出來，再將每個點擊量相加，就得出了結果了。 用上SQL我們可能會這樣寫： select name,time,sum(pv) as pv from xxx_table where name = Java3y group by name,time 1.1 group 查詢可能...
...，但是想優化一下，有如下問題想請教一下： 1、在圖書數據庫數據表的書名字段里，按圖書書名進行關鍵字搜索，如何快速搜索相關的圖書？ 現在由于數據不多，直接用的like模糊查找驗證功能而已； 2、如何按匹配的關鍵度...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
leiyi
