海量数据

多线程插入(单表) 多线程插入(多表) 预处理SQL 多值插入SQL 事务(N条提交一次) 多线程插入(单表) 问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？ 答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送query到服务器 （20%） 解析query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入index （10% * Index的数目） 关闭链接 （10%） 从这里可以看出来，真正耗时的不是操作，而是链接，解析的过程。 MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率。 多线程插入(多表) 分区分表后使用多线程插入。 预处理SQL 普通SQL，即使用Statement接口执行SQL 预处理SQL，即使用PreparedStatement接口执行SQL 使用PreparedStatement接口允许数据库预编译SQL语句，以后只需传入参数，避免了数据库每次都编译SQL语句，因此性能更好。 String sql = "insert into testdb.tuser (name, remark, createtime, updatetime)

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；通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取 （Read）数据的速度和并发量 。目前国内的大型互联网应用中，大量的采用了这样的数据切分方案，Taobao,Alibaba,Tencent，它们大都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。以实现方式和实现的层次来划分，大概分为两个层次（Java应用为例）：JDBC层的封装，ORM框架层的 实现。就JDBC层的直接封装而言，现在国内发展较好的一个项目是被称作“变形虫”(Amoeba)的项目，由阿里集团的研究院开发，现在仍然处于测试阶 段（beta版），其运行效率和生产时效性有待考究。就ORM框架层的实现而言，比如Taobao的基于ibatis和Spring的的分布式数据访问 层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定

现在的信息时代，有大量的数据需要被查询并分析。这里所指的海量数据是至少几百万条甚至上千条的是数据返回。基于Mysql 这类的关系型数据库，查询还可能还涉及多表连查，性能可想而知，要想进行优化，就必须要对网络传输、数据服务器处理时间、CPU性能、索引效率等多方面因素进行一定的分析。从而才能得到真正耗时的症结所在，合理的对症下药，优化Mysql的查询性能。 上一次讲到通过跨列查询导致索引失效，来学习 explain 各个参数。今天是通过存储过程模拟海量数据，来了解profile 对分析海量数据的意义。 1，创建两个表，分别为部门表和员工表 create table dept ( dno int ( 5 ) primary key default 0 , dname varchar ( 20 ) not null default '' , loc varchar ( 30 ) default '' ) ENGINE = INNODB default charset = utf8 create table emp ( eid int ( 5 ) primary key , ename varchar ( 20 ) not null default '' , job varchar ( 20 ) not null default '' , deptno int ( 5 ) not null

　本文只是一个概念，具体配置太多，这里不做细节描述。 　　1、分布式应用的概念和优势 　　分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据 存储 单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 　　分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份，并且通过就近访问原则，用户可以就近访问数据库节点，这样就实现了异地的负载均衡。同时，通过数据库之间的数据传输同步，可以分布式保持数据的一致性，这个过程完成了数据备份，异地存储数据在单点故障的时候不影响服务的访问，只需要将访问流量切换异地镜像就行。 　　分布式数据库应用的优势如下： 　　(1)适合分布式数据管理，能够有效提高系统性能。 　　(2)系统经济性和灵活性好。 　　(3)系统的可靠性和可用性强。 　　2、mysql分布式应用的主要技术 　　(1)mysql数据切割 　　数据切割(sharding)是指通过某种特定的条件，将存放在同一数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据切分还可以提高系统的总体可用性，因为单台crash之后

海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结 作者：July、youwang、yanxionglu。 时间：二零一一年三月二十六日 说明：本文分为俩部分，第一部分为10道海量数据处理的面试题，第二部分为10个海量数据处理的方法总结。有任何问题，欢迎交流、指正。 出处： http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。 ------------------------------------------ 第一部分、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章： 十一、从头到尾彻底解析Hash表 算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来

缘由 由于有面试通知，现在复习一下十道和海量数据处理相关的题。两篇博客已经讲的非常完备了，但是我怕读懂了并非真的懂，所以必须自己复述一遍。 教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结 MapReduce技术的初步了解与学习 面试归类 下面6个方面覆盖了大多数关于海量数据处理的面试题： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； 双层桶划分 Bloom filter/Bitmap； Trie树/数据库/倒排索引； 外排序； 分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 下面我讲针对上两篇博客里的海量数据处理的题的解法再复述一遍。 第一类：分治后hash统计再排序 第一题：海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 解答： 该题解题思路总共分为三步 分而治之/hash映射：如果该文件过大，不能全部读入内存。我们就必须先利用ｈａｓｈ函数将其分割成若干小文件。再分别对各个小文件进行处理。注意这一步我们肯定会将相同的ｉｐ放在同一个文件。由于这个题干给的比较少。我只有自己脑补一下，大概给我们的日志中就是百度ｗｅｂ服务器自己记录的来自不同的ｉｐ的访问。这个日志是按天生成的，所以现在我们要统计一天内，哪一个ｉｐ访问本网站百度的次数最多。那么日志中肯定就是记录是访问ｉｐ和时间，但是相同的ｉｐ肯定是单独的一条

海量数据处理问题的常见场景有两种：（1）给定一定大小的数据（文件），数据（文件）大小大于内存容量，无法全部同时转载进内存中，然后需要对其进行处理，比如找重复项，或者找TOP k 项；（ 2 ）给出非常大的待处理数据，比如 100 万个数找前 100 大的数，然后需要对其进行高效的处理（不可直接排序然后提取，因为这要太慢了）。总的来说，海量数据处理问题 主要需要处理的两个方面的问题，一是内存不够，二是时间不够。内存不够，则要遵循“分而治之”的思想去寻找解决方案，把待处理数据化大为小，然后装进内存里面处理。时间不够，则需要合理的利用数据结构，设计合适的算法解决问题。 ——————————————————————————————————————————————————— 方法&工具 处理这样子的问题，主要的工具有： （ 1 ） Hash Hash 被译为哈希，或者散列。 Hash Function 在维基百科上的定义是： A hash function is any algorithm that maps data of variable length to data of a fixed length. Hash Table （散列表）是 Hash 的一个重要应用。散列表通过把关键码值（ key value ）映射到表中的一个位置来访问记录，以加快查找的速度。 Hash 是一种映射关系

原文地址：http://www.2cto.com/kf/201606/519107.html 海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。 在海量数据中提取信息，不同于常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有用数据，会存在以下几个方面的问题： （1）数据量过大，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，人工可以逐条进行查找、比对，可是当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条，甚至更多时，仅仅只通过手工已经无法解决存在的问题，必须通过工具或者程序进行处理。 （2）对海量数据信息处理，还需要有良好的软硬件配置，合理使用工具，合理分配 系统 资源。通常情况下，如果需要处理的数据量非常大，超过了TB级，小型机、大型工作站是要考虑的，普通计算机如果有好的方法也可以考虑，如通过联机做成工作集群。 （3）对海量信息处理时，要求很高的处理方法和技巧，如何进行数据挖掘算法的设计以及如何进行数据的存储访问等都是研究的难点。 针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有Hash法、Bit-map法、Bloom filter法、 数据库 优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 Hash法 Hash 一般被翻译为哈希，也被称为散列，它是一种映射关系

前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章： 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结 的一般抽象性总结。 毕竟受文章和理论之限，本文摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后，有一点必须强调的是，全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且场景也远比本文所述的任何一种场景复杂得多。 OK，若有任何问题，欢迎随时不吝赐教。谢谢。 何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，其实很简单，海量，海量，何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如 Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie/ ，针对空间，无非就一个办法：大而化小： 分而治之/hash映射 ，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。 至于所谓的单机及集群问题，通俗点来讲，单机就是处理装载数据的机器有限(只要考虑cpu，内存，硬盘的数据交互)，而集群，机器有多辆，适合分布式处理，并行计算

一、网站应用背景 开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。 当问题的规模在经济条件下通过堆硬件的方式解决不了的时候，我们应该通过其他的思路去解决问题，互联网发展至今，已经提供了很多成熟的解决方案，但并不是都具有适用性，你把淘宝的技术全部都搬过来也不一定达到现在淘宝的水平，道理很简单。 当然，很多文章都在强调，一个网站的发展水平，是逐渐的演变过来的，并不是一朝一夕的事情。虽然目前的情况互联网的泡沫越来越大，但是整个互联网技术的发展确实为我们提供了方便快捷的上网体验。下边是一张早期的淘宝官网的界面： 目前，博主正在跟随导师做一个创业项目，使用的技术是SSM+MySQL+Linux这些，但是由于资金的限制和考虑到用户群体的特殊性，系统的架构无奈的选择的就是最简单的方式：一台应用服务器、一台数据库服务器、一台文件系统服务器，没有用到高级的技术，也没有用到分布式部署的方案。下边整理的是一些针对海量数据和高并发情况下的解决方案，技术水平有限，欢迎留言指导。 二、针对海量数据和高并发的主要解决方案 2.1、海量数据的解决方案： 使用缓存； 页面静态化技术； 数据库优化； 分离数据库中活跃的数据； 批量读取和延迟修改；