处理大数据量

exists子句在大数据量场景调大work_mem性能更好

exists子句在数据量比较大的情况下,优化器选择走Hash Semi Join,而在调大work_mem后,优化器执行走Hash Join,性能会更好。本文为您介绍该场景下的详细测试情况。 以下是关于该场景的测试情况: work_mem默认4MB时,SQL执行计划和耗时情况如下: 可以看到,优化器选择走了Hash Semi Join,耗时3.7秒。

授权大数据资产

--主机大数据源服务器IP地址。192.168.0.233端口大数据源服务器的端口号。3306数据库名称输入数据库名称。--单击“确定”,大数据源资产添加完成。大数据资产添加完成后,该大数据源的状态“连通性”为“检查中”,DSC会测试数据源的连通性,即测试DSC是否能够通过您配置的用户名和密码正常访问添加的大数据源。数据安全中心DSC能正常访问已添加的大数据源,该大数据源的状态“连通性”状态为“成功”。若数据安全中心DSC不能正常访问已添加的大数据源,该大数据源的“连通性”状态为“失败”。

部分命令使用限制

本文介绍Redis部分命令使用限制 大数据量命令使用限制 如果缓存实例的数据量比较大, 执行一些大数据量的命令时,可能会较长的时间内占用Redis的资源,让其他客户端的请求无法得到响应。 比如KEYS等命令。 Server命令的限制 对应经典版2.8,4.0和5.0版本,为了保护Redis的平稳运行,下面这些命令是禁止的:save,bgsave,bgrewriteaof ,sync,psync。

大数据业务开发

本章节主要介绍操作类问题中有关大数据业务开发的问题。 MRS是否支持同时运行多个Flume任务? Flume客户端可以包含多个独立的数据流,即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。

MyBatis-Plus 在天翼云大数据量查询场景下的分页优化方案

一、引言 在当今数字化时代，数据量呈爆发式增长，大数据量查询场景在各类应用系统中变得极为常见。对于基于天翼云台开发的应用而言，高效处理大数据量查询是确保系统性能和用户体验的关键。MyBatis-Plus 作为一款优秀的持久层框架，在简化数据库操作方面发挥了重要作用。然而，当面对大数据量分页查询时，其默认配置和常规使用方式可能会出现性能瓶颈。

数据库大数据量分页查询优化深度解析

分布式技术：分布式数据库和分布式缓存技术将成为大数据量分页查询优化的重要手段，能够显著提高系统的并发处理能力和数据访问速度。 AI与机器学习：AI和机器学习技术将被应用于大数据量分页查询优化中，通过预测和分析用户行为来优化查询策略和缓存策略。 数据治理与数据安全：随着数据量的增加和数据重要性的提升，数据治理和数据安全将成为大数据量分页查询优化中不可忽视的重要方面。 五、结论 大数据量分页查询优化是开发工程师们面临的一大挑战。

列式数据库与行式数据库的比较：一场数据存储与查询的革命

然而，行式数据库在处理大数据量和高并发查询时，性能可能会受到限制。由于数据以行为单位存储，当需要查询特定字段时，数据库需要读取整行数据，这可能导致不必要的I/O开销。此外，行式数据库在扩展性和灵活性方面也存在一定局限性，难以适应快速变化的数据需求。 二、列式数据库概述 列式数据库是一种新兴的数据库类型，旨在解决行式数据库在处理大数据量和高并发查询时的性能瓶颈。在列式数据库中，数据以列为单位存储，即相同字段的数据被组织在一起。

MyBatis Plus 解决大数据量查询慢问题

大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时，如果一下子将数据全部加载出来到内存中，很可能会发生OOM(内存溢出)；而且查询会很慢，因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象（实体类）。 举例：在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理，应该怎么做？

工业大数据解决方案

工业大数据解决方案 播放视频 通过促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理,打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系 服务咨询 业务挑战 解决方案场景 方案优势 方案架构 业务挑战 数据量大且增速快 当前企业非结构化数据占总数据量的80%-90%,增长速度较结构化数据增长10-50倍,数据的快速增长为企业带来了数据存储、存储容量扩容上的诸多困难 数据采集汇聚难

生态环境大数据

生态环境大数据解决方案 播放视频 以国家、生态环境部、省政府关于“生态环境监测网络”等有关要求为依据,依托混合云、专属云部署生态环境大数据平台,全面提升生态环境综合监管能力,为打好污染防治攻坚战提供有力支撑。

存算一体大数据平台

检测 业务概述 需要针对各个场站的机组、逆变器、组串的关键性数据进行汇聚存储、以及实时上报 针对不同的机组进行寄存器点位的实时数据监控 通过获取告警信息、预警信息、故障结论、监控数值进行AI模型训练 需要汇总业务系统数据,提供统一的数据服务能力 具备全链路数据的安全性、稳定性 业务痛点 数据量巨大,需要秒级的实时数据处理能力 传输数据不同于传统业务系统,具备特殊的协议规则,且数据存在单条数据小,数据条数多的特性 数据需要强保密性

大数据安全治理

根据调研统计,2020年全球个人信息泄露事件超出过去15年总和,成为影响个人权益、组织发展甚至国家安全的重要因素,全球数据泄露达360亿条,创历史新高,涉及工业、政务、金融、教育、医疗、个人信息等多个领域 业务挑战 缺少数据安全治理运营体系 对大数据全生命周期安全现状不了解,缺少专业的数据安全团队,缺少数据安全顶层设计,缺少完善的数据安全治理和运营体系,不能从组织、制度、运营等方面队数据安全工作进行规范指导 大数据敏感信息全貌不了解 对敏感数据情况认识不清晰