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搜索资源列表

  1. 数据库大数据量存储

  2. 本软件介绍了数据库大数据量存储的整个过程！仅供参考！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-01-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yieryu

  1. 提取海量数据的SQL存储过程

  2. 在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-05
    • 文件大小：37888
    • 提供者：lihaiying616

  1. 大数据存储技术分析

  2. 数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 由于业务数据量的爆炸式增长从而导致了存储成本的不断上涨，同时加大了存储管理的难度，目前我们公司大数据架构采用结构化、非结构化数据库、（Nosql），HDFS分布式文件系统相结合的存储结构模式进行数据的存储工作，且存储结构均采用集群化的方式进行存储从而保证数据的安全、稳定性、易于扩展、大数据量高性能、灵活的数据模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wenwen0823

  1. 大数据量存储源码 解决数据库大数据量的问题

  2. 系统开发中遇到的大数据量问题，每天数据量达几百万，最后的解决方案，希望大家有帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：a454691854

  1. 2017最新大数据架构师精英课程

  2. 本资源为大数据基础到中高级教学资源，适合稍微有点大数据或者java基础的人群学习，资源过大，上传乃是下载链接，不多说，上目录： 1_java基础2 l3 a2 a$ t7 J2 b+ `- p 2_java引入ide-eclipse 3_java基础知识-循环-类型转换 4_循环-函数-数组-重载 5_多为数组-冒泡-折半-选择排序 6_oop-封装-继承-static-final-private 7_多态-接口-异常体系 8_适配器/ k% N! Y7 j/ |- c) O5 M' V6 S

  3. 所属分类：Java

  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：1048576
    • 提供者：bucaixia08

  1. 煤矿安全监控联网大数据存储技术

  2. 煤矿安全监控联网数据量巨大,数据的快速、高效、准确存储已经成为系统效率的瓶颈。通过实验的方式,证明数据库批处理存储具有明显的优势,为煤矿安全监控联网大数据存储提供了有效的解决方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38661087

  1. 新闻日志大数据分析及可视化系统的设计与实现.doc

  2. 每天都有着大量的用户关注各类新闻，特别是随着各种网络通信技术的发展，网络应用的普及使得每时每刻都有着大量的人们通过网络进行各类新闻的搜索，产生海量的日志数据。过去使用单机的方式通过 MySQL数据库对这些数据进行存储，但是积累下来的用户日志数据量达到了一定的级别，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，就产生了海量数据的存储问题。如果使用网络文件系统对数据进行分开存储，那么就无法对大量的实时和离线数据进行分析处理，处理结果也无法以一种更加直观的方式进行展示。 为了解决海量新闻日志数据的存储问题，在新

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：beans9

  1. 超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结

  2. 主要介绍了超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结,本文讲解了按自然时间来分表/分库、按数字类型hash分表/分库、按md5值来分表/分库三种方法,以及分表所带来的问题探讨,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38717156

  1. mysql 海量数据的存储和访问解决方案

  2. 第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台机器的访问负载，降低了宕机的可能性；通过集群方案，解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题；通过读写分离

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38674627

  1. 大数据量分页存储过程效率测试附测试代码与结果

  2. 测试环境 硬件：CPU 酷睿双核T5750 内存：2G 软件:Windows server 2003 + sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库：data_Test,并在此数据库中创建一表：tb_TestTable 代码如下: create database data_Test –创建数据库 data_Test  GO use data_Test GO create table tb_TestTable –创建表 (id int identity(1,1) primary

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38656226

  1. 大数据时代的数据存储，非关系型数据库MongoDB

  2. 爆炸式发展的NoSQL技术 　　在过去的很长一段时间中，关系型数据库（Relational Database Management System）一直是主流的数据库解决方案，他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构。然而，在信息技术爆炸式发展的，大数据已经成为了继云计算，物联网后新的技术革命，关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力，开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题，但优化毕竟不是一个长期方案，所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：187392
    • 提供者：weixin_38599518

  1. 大数据的应用场景

  2. 专业科班里没有大数据的课程，只要分布式存储、分布式计算、虚拟化、数据挖掘、统计分析、机器学习；大数据只是忽悠大众的模糊不清的概念。 当海量（大于等于12TB）非结构化数据需要存储、计算分析的时候，靠传统关系型数据库取数分析已经满足不了这个需求了（数据存储不了、太慢了），这个时候需要大数据。一般中小企业更适合BI（商业智能business intelligent）岗位来进行数据分析、可视化，底层数据源可以是excel或者数据库或者大数据（根据数据量来定）。 作者：Wewon_real

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：26624
    • 提供者：weixin_38635996

  1. 大数据采集技术概述

  2. 大数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。 数据包括 RFID 数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 不但数据源的种类多，数据的类型繁杂，数据量大，并且产生的速度快，传统的数据采集方法完全无法胜任。 所以，大数据采集技术面临着许多技术挑战，一方面需要保证数据采集的可靠性和高效性，同时还要避免重复数据。 大数据分类 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38702047

  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：248832
    • 提供者：weixin_38588394

  1. 大数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践

  2. 本文来自于yq.aliyun.com，主要内容有三个方面：首先介绍了业务挑战带来的架构演进，其次分析了ApsaraDBHBase及生态，最后分享了大数据数据库的实际案例。现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据，如果一家公司的数据量超过100T，且能通过数据产生新的价值，基本可以说是大数据公司了。起初，一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS，后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘，该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展，数据量在不断地增大，其通过M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：932864
    • 提供者：weixin_38703980

  1. 大数据迁移实践之路

  2. 随着业务的迅速发展，农业银行某系统承担的运行压力越来越大。现阶段，该系统每天的交易量在2300万笔以上，峰值达2950万笔。交易量的攀升导致了后台数据库数据量的激增，从而影响了联机程序响应时间，也增加了系统各类资源开销和后续数据分析的处理时间。为保障系统稳定运行，项目组从增加系统资源、优化资源配置、优化重点程序和升级系统数据库等多个维度对系统进行了综合优化。下面笔者从大表、热表的数据分析和优化角度，阐述对大数据量表进行的存储优化。目前农业银行某系统工作流数据量最大且访问最频繁的两张核心表：(1)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：366592
    • 提供者：weixin_38663029

  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：248832
    • 提供者：weixin_38693506

  1. GameShardingDb：基于spring-sharding-mybaits集成的redis缓存的游戏分布式存储框架。支持将对象序列化到串联里，重新存储。使用spring集成mybatis3垂直和水平分库MySQL。变化的尺度，自动完成

  2. GameShardingDb 基于spring-sharding-mybaits集成的redis缓存的游戏分布式存储框架。支持将对象序列化到串联里，反向存储。使用spring集成的mybatis3垂直和水平分库mysql。使用模版编程，采用代理模式，采集变化的细分，自动完成拼写SQL，降低数据库落地缺陷集成Mybatis-PageHelper分页，大数据量可以分批查询，提升查询速度 将同步存储可变落地抽象为EntityService，具体存储服务可继承EntityService 参考demo为t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：149504
    • 提供者：weixin_42143221

  1. 大数据迁移实践之路

  2. 随着业务的迅速发展，农业银行某系统承担的运行压力越来越大。现阶段， 该系统每天的交易量在2300万笔以上，峰值达2950万笔。交易量的攀升导致了后台数据库数据量的激增，从而影响了联机程序响应时间，也增加了系统各类资源开销和后续数据分析的处理时间。为保障系统稳定运行，项目组从增加系统资源、优化资源配置、优化重点程序和升级系统数据库等多个维度对系统进行了综合优化。下面笔者从大表、热表的数据分析和优化角度，阐述对大数据量表进行的存储优化。目前农业银行某系统工作流数据量最大且访问最频繁的两张核心表：(1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：366592
    • 提供者：weixin_38747818
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