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  1. MS+SQL+Server中大数据量表的查询优化

  2. 面对大数据量数据的查询缓慢,如何改进和优化的方案,MS+SQL+Server中大数据量表的查询优化。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-06
    • 文件大小:298kb
    • 提供者:sue_1018
  1. 大数据量数据存储的优化方案(银行项目)

  2. 针对银行大数据量(过亿)条数据的查询优化处理
  3. 所属分类:SQLServer

  1. 大数据量数据库优化.

  2. 项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试,有一些总结, 1)   在处理大数据量时,会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中 2)   对大数据量查询时,慎用list()或者iterator()返回查询结果, 3)   对于关联操作,Hibernate虽然可以表达复杂的数据关系 4)   对含有关联的PO(持久化对象)时 5)   在一对多、多对一的关系中,使用延迟加载机制,
  3. 所属分类:MySQL

    • 发布日期:2013-04-09
    • 文件大小:45kb
    • 提供者:a454691854
  1. 如何处理大数据量的查询

  2. 如何处理大数据量的查询
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-28
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:tingyun2008
  1. SaaS模式下大数据量统计框架的研究和实现

  2. 与传统软件相比, 在软件即为服务( SaaS) 模式下做大数据量统计需要应对海量数据和高并发 处理问题。针对实际SaaS 项目中大数据量统计框架的设计和实现, 研究如何解决大数据量实时统计的性能 瓶颈问题, 如何提高框架的可扩展性以应对多变的业务需求, 以及如何保障框架的健壮性。实际项目运行 表明设计的框架能处理SaaS 模式下的海量数据和高并发, 并能高效地实现统计数据的实时计算查询。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-06-12
    • 文件大小:103kb
    • 提供者:my472360924
  1. 大数据量翻页查询的一点经验

  2. 我的系统为:每天新增一张表,每张表的数据量为1000万条记。一共有十个字段,有四个字段需要排序,每个字段都可能出现在查询条件中,每次查询所有的字段必须都查询出来,可以查询三天之内的数据,没有和其他表的连接。此例只举单表查询。多表查询稍加改造即可。
  3. 所属分类:Oracle

    • 发布日期:2013-07-18
    • 文件大小:15kb
    • 提供者:fzling
  1. MS SQL Server中大数据量表的查询优化

  2. 在MS SQL Server中如何处理记录条数2000万以上且每日增加20万条的数据表,相信是很多开发人员面临的难题.本文以实际案例描述了此问题的解决方法及其存在的问题.在SQL Server 2000中,可以通过分区视图的定义来支持大数据量表的水平拆分和查询时的数据合并,且查询引擎提供的优化机制,使得SQL Server在大数据量条件下的查询性能得到了明显改进.最后,指础了本解决方法所带来的问题及其适用范围.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-22
    • 文件大小:298kb
    • 提供者:gaozhigang
  1. 如何处理大数据量的查询

  2. 在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-01-19
    • 文件大小:79kb
    • 提供者:qq_29583721
  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档,帮助大家理解及如何设计数据仓库,很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-16
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:bucaixia08
  1. 30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

  2. 本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据里的MYSQL使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-09
    • 文件大小:78kb
    • 提供者:weixin_38681736
  1. 读大数据量的XML文件的读取问题

  2. 对于数据量较大的xml文件,使用xmlDocument读取时,虽然支持XPath,查询比较方便,但是需要先load,这样就浪费了内存,使用起来速度比较慢。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-29
    • 文件大小:27kb
    • 提供者:weixin_38614377
  1. 大数据量下的查找新的几条数据的通用方法

  2. 由于项目需要,需要获取一组数据的的新一条数据,表结构如下: CREATE TABLE [dbo].[WUSU_SUOLITest_Table](  [ID] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL,  [ReceiveTime] [datetime] NULL,  [GroupID] [bigint] NOT NULL,  [DataValue] [float] NULL,  [SensorCode] [char](10) NOT NULL, )   在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-15
    • 文件大小:38kb
    • 提供者:weixin_38715831
  1. 大数据并行增量频繁项目集挖掘

  2. 频繁项集挖掘(FIM)是许多领域采用的流行数据挖掘问题,例如零售行业的商品推荐,Web搜索中的日志分析以及查询推荐(或相关搜索)。 为了获得更好的性能,已经提出了大量的FIM算法,包括用于处理大数据量的并行算法。 此外,还提出了增量FIM算法来处理增量数据库。 但是,这些增量算法大多数都具有较低的并行度,从而在大型数据库上导致较低的效率。本文介绍了在MapReduce框架上实现的两种并行增量FIM算法,分别为IncMiningPFP和IncBuildingPFP。 IncMiningPFP保留原
  3. 所属分类:其它

  1. 大数据量高并发的数据库优化,sql查询优化

  2. 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,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在高并发大数据量的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:148kb
    • 提供者:weixin_38667403
  1. SQLServer2005大数据量数据存储设计思路分享

  2. 论坛上总看到有人说某某数据库几百万的数据量怎么提高查询速度等等,最近正好做了一个关于这方面的表结构优化,分享给大家,希望对大家有帮助。本人也不是什么大牛,只希望互相交流学习。仅为分享,不喜勿喷,谢谢。言归正传,下面说一下具体的实现及效果。应用场景:一张日志表,记录每天150w左右的数据量,应用要求存储6个月以上,则共计27000w左右的数据规模,表从设计初期就考虑到数据增长会很快,所以采用的是日志表的形似记录的内容,前端应用不需和任何表关联,只需从这张表中读取数据即可。应用主要是根据不同的条件进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:243kb
    • 提供者:weixin_38588394
  1. MySQL大数据量快速插入方法和语句优化

  2. MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够对您有所收获!插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例:连接:(3)发送查询给服务器:(2)分析查询:(2)插入记录:(1x记录大小)插入索引:(1x索引)关闭:(1)这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开。表的大小以logN(B树)的速度减慢索引的插入。如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VALUE的INSERT语句同时插入几行。这比使用单行INSERT语句
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:84kb
    • 提供者:weixin_38664556
  1. SQLServer2005大数据量数据存储设计思路分享

  2. 论坛上总看到有人说某某数据库几百万的数据量怎么提高查询速度等等,最近正好做了一个关于这方面的表结构优化,分享给大家,希望对大家有帮助。本人也不是什么大牛,只希望互相交流学习。仅为分享,不喜勿喷,谢谢。言归正传,下面说一下具体的实现及效果。应用场景:一张日志表,记录每天150w左右的数据量,应用要求存储6个月以上,则共计27000w左右的数据规模,表从设计初期就考虑到数据增长会很快,所以采用的是日志表的形似记录的内容,前端应用不需和任何表关联,只需从这张表中读取数据即可。应用主要是根据不同的条件进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:243kb
    • 提供者:weixin_38693506
  1. 大数据量高并发的数据库优化,sql查询优化

  2. 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,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:147kb
    • 提供者:weixin_38728277
  1. mysql分页查询优化,大数据量优化

  2. 传统的mysql分页查询 select * from table limit n , m MySQL 执行此类SQL时需要先分页(默认一页1000条数据)通过全表扫描到N行,然后再去取M行。对于此类操作,获取前面少数几行数据会很快,但是随着扫描的记录数越多,SQL的性能就会越差,因为N的值越大,MySQL需要扫描越多的数据来定位到具体的N行,这样耗费大量的 IO 成本和时间成本。 特别是上线后数据量积累比较快,必须重视SQL优化,否则影响系统运行和用户使用体验 性能实验 直接用limit sta
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:62kb
    • 提供者:weixin_38661800
  1. 一次Mysql使用IN大数据量的优化记录

  2. mysql版本号是5.7.28,表A有390W条记录,使用InnoDB引擎,其中varchar类型字段mac已建立索引,索引方法为B-tree。B表仅有5000+条记录。 有一条SQL指令是这样写的: SELECT * FROM A WHERE mac IN(aa:aa:aa:aa:aa:aa,bb:bb:bb:bb:bb:b,...此外省略900+条) 通过查询出来的结果耗时294.428s。没错,将近5分钟。 使用EXPLAIN分析下: 访问类型type是range,且已命中索引,ro
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:53kb
    • 提供者:weixin_38724349
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