大数据查询思路

            $limit = 500;
            while (true) {
                $offset = ($page - 1) * $limit;
                $tmp_sellers = $store->sellers($where, $offset, $limit,$supplier_id);

                if (empty($tmp_sellers)) {
                    break;
                }

  

时间: 2024-08-18 11:05:25

大数据查询思路的相关文章

开源大数据查询分析引擎现状

引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一,自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础,尤其是GFS.Map-Reduce.Bigtable被称为云计算底层技术三大基石.GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生.Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位.FaceBook的Hive项目是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架,提供了一系列

mysql 大数据 查询方面的测试

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

关于大数据查询与导出

上周末,帮朋友处理了一个关于大数据的查询与导出问题,整理一下,在此记录一下用以备忘,同时也为有类似需要的朋友提供一个参考. 背景: 数据库服务使用: SqlServer2008 ; 查询的流水表总数据量约在 800W 条左右 ; 需要展示的字段需要从流水表+基础资料表中 导出需要 加载指定模板 ; 要求查询响应时间<=2s,导出<=10s; (当然每次仅处理符合条件的数据) . 该系统运行了大概2年时间,系统刚上线的时候,各项性能指标还ok,目前该功能点查询和导出时直接卡死. 该项目为 常规

大数据查询——HBase读写设计与实践

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 1.数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:op

大数据系列之分布式大数据查询引擎Presto

关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储. 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越

sql 大数据查询慎用 order by

今天在sql 查询中一个表中查询花了至少20秒时间,数据为620000行,sql语句如下: 测试一:使用order by  单单只是查询0,10行数据,耗时27.888s select a.id,a.county_id,a.county_name,a.town_id,a.town_name,a.village_id,a.village_name,b.province as province_name,b.name as city_name from place a left join city

大数据题目思路总结

1)给一个超过100G大小的log file,log中存着IP地址,设计算法找到出现次数最多的IP地址?(与如何知道top K的IP,如何使用Linux系统命令实现) Hash分桶法: 将100G文件分成1000份,将每个IP地址映射到相应文件中:file_id = hash(ip) % 1000 在每个文件中分别求出最高频的IP,再合并Hash分桶法: 使用Hash分桶法把数据分发到不同的文件: 各个文件分别统计top K: 2)给定100亿个整数,设计算法找到只出现一次的整数. Hash分桶

【java】itoo项目实战之大数据查询之使用 new map 优化hibernate之级联查询

在我的上一篇博客<[java]itoo项目实战之hibernate 懒加载优化性能>中,我曾提到过学生数据有2万条,查询数据十分的慢,这是让人很受不了的事情,看着页面进度条一直转着圈圈,那种着急的感觉真的没法形容.最开始考虑着使用lazy 来优化,因为前台框架的原因,lazy 优化并没有起到什么左右,后来就想着有select new map 优化.我先来画画关于查询学生的级联树 这个树的意思就是查询学生的时候它的深度是4级. 在没有优化之前,使用的是hibernate的hql 语句:From

大数据工具集详

查询引擎 一.Phoenix 贡献者::Salesforce 简介:这是一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询.Phoenix完全使用Java编写,代码位于GitHub上,并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动. Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan,并编排执行以生成标准的JDBC结果集.直接使用HBase API.协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒. Ph