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实战分享:亿级数据的瞬间查询技巧

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简介:
本文章将详细介绍如何应对和处理大规模数据(亿级别)时面临的挑战,并分享在保证系统性能的前提下实现瞬间查询的技术与策略。 最近我在忙于优化集团公司的一个报表项目。经过几天的努力后,查询速度从原来的半小时以上(甚至查不出结果)提升到了秒级响应,效果显著。在此期间我调整了SQL查询语句的逻辑,并决定创建存储过程来实现进一步的优化,在这里总结一下经验,希望能对大家有所帮助。 这个项目是西门子中国在我司实施的一个MES系统部署项目。由于该项目已经在生产线上运行多年(超过三年),积累了大量的数据。在项目的数据库中,有五个以上的表包含上亿条记录,还有十个以上千万级别的大表以及众多百万级的数据量的表。 当初项目实施时缺乏对数据库性能的关注和监管,导致了现在的问题。(注:我入职不久后就开始处理这些问题) 接下来直接展示西门子中国开发人员在我司为SSRS报表所写的SQL语句。

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  • 亿
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    本文章将详细介绍如何应对和处理大规模数据(亿级别)时面临的挑战,并分享在保证系统性能的前提下实现瞬间查询的技术与策略。 最近我在忙于优化集团公司的一个报表项目。经过几天的努力后,查询速度从原来的半小时以上(甚至查不出结果)提升到了秒级响应,效果显著。在此期间我调整了SQL查询语句的逻辑,并决定创建存储过程来实现进一步的优化,在这里总结一下经验,希望能对大家有所帮助。 这个项目是西门子中国在我司实施的一个MES系统部署项目。由于该项目已经在生产线上运行多年(超过三年),积累了大量的数据。在项目的数据库中,有五个以上的表包含上亿条记录,还有十个以上千万级别的大表以及众多百万级的数据量的表。 当初项目实施时缺乏对数据库性能的关注和监管,导致了现在的问题。(注:我入职不久后就开始处理这些问题) 接下来直接展示西门子中国开发人员在我司为SSRS报表所写的SQL语句。
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    本教程深入浅出地介绍PostgreSQL数据库查询优化的关键技巧和策略,旨在帮助开发者提高查询性能,提升应用运行效率。适合中级以上技术水平的技术人员学习参考。 本段落概述了PostgreSQL数据库的基础知识及查询优化技巧,并分享了在tencentA公司使用该数据库的实践经验。文中提供了关于索引、查询语句以及参数调整等方面的优化建议,同时介绍了pg_stat_statements和EXPLAIN等常用的查询优化工具和技术。对于那些需要操作PostgreSQL数据库的开发人员与管理员而言,本段落提供了一些有价值的参考信息及指导方针。
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    《T-SQL高级查询技巧》是一本深入讲解SQL Server T-SQL语言中高级查询技术的专业书籍,适合数据库开发人员及DBA学习参考。 高级查询在数据库中的使用频率非常高,并且应用范围广泛。 ### 基本常用查询 - **select** ```sql select * from student; ``` - **all 查询所有** ```sql select all sex from student; ``` - **distinct 过滤重复** ```sql select distinct sex from student; ``` - **count 统计记录数** - 总统计: ```sql select count(*) from student; ``` - 按列统计: ```sql select count(sex) from student; ``` - 去重后按列统计: ```sql select count(distinct sex) from student; ``` - **top 取前N条记录** ```sql select top 3 * from student; ``` - **alias column name 列重命名** ```sql select id as 编号, name 名称, sex 性别 from student; ``` - **alias table name 表重命名** ```sql select id, name, s.id, s.name from student s; ``` - **column 列运算** - 运算表达式: ```sql select (age + id) col from student; ``` - 字符串连接: ```sql select s.name + - + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id; ``` - **where 条件** ```sql select * from student where id > 7 and sex = 1; ``` - **and 并且、or 或者** - 使用 `AND`: ```sql select * from student where id > 2 and sex = 1; ``` - 使用 `OR`: ```sql select * from student where id = 2 or sex = 1; ``` - **in, not in** ```sql SELECT * FROM student WHERE cid IN (SELECT cid FROM classes); SELECT * FROM student WHERE cid NOT IN (SELECT cid FROM classes); ``` - **between and** ```sql select * from student where id between 10 and 20; ``` ### 高级查询 #### 连接查询(JOIN) - 简化连接: ```sql select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id; ``` - 左外连接: ```sql select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id; ``` #### 集合运算 - 并集(union): ```sql select id, name from student where name like ja% union all select * from student; ``` - 差集(except): ```sql select * from student where name like ja% except select * from student where name like jas%; ``` #### 连接查询类型 1. **inner join 内连接** ```sql select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id; ``` 2. **right join 右外连接** ```sql select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id; ``` 3. **cross join 笛卡尔积交叉连接** ```sql select * from student cross join classes; ``` 4. **自连接(同一张表进行连接查询)** ```sql select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex; ``` #### 函数 - 聚合函数: - 最大值、最小值等统计信息: ```sql SELECT MAX(age), MIN(age), COUNT(*), AVG(age), SUM(age) FROM student; ``` - 日期时间函数: ```sql SELECT DATEADD(day, 3, GETDATE()); -- 加天数 ``` - 数学函数: - PI值、随机数等数学计算: ```sql SELECT ROUND(rand(), 2); -- 四舍五入到小数点后两位的随机数; ``` 以上是数据库中常用的查询方法和技巧,通过这些工具可以更有效地管理和分析数据。
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    本教程深入讲解了使用Python Pandas库高效处理和分析大规模数据集的方法与策略,特别针对亿级别数据量的应用场景提供了优化建议。 在数据分析领域,Python 和 R 语言是最受欢迎的选择之一。之前有一篇文章提到:只有当数据量超过5TB时,使用Hadoop才是合理的技术选择。这次我们面对的是近亿条日志数据的处理任务,在千万级的数据规模下,关系型数据库已经难以应对查询分析的需求了。以前曾用过 Hadoop 对大量文本进行分类,但鉴于本次的任务需求和现有硬件条件,决定采用 Python 来完成数据分析。 我们的硬件配置如下: - CPU:3.5 GHz Intel Core i7 - 内存:32 GB DDR 3 1600 MHz - 硬盘:3 TB Fusion Drive 我们将使用以下工具进行数据处理和分析: - Python 版本:2.7.6 - Pandas 库版本:0.15.0
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    《大数据日志分析实战技巧》是一本专注于教授如何高效处理和解析大规模数据日志的书籍,适合从事数据分析、系统运维等领域的专业人士阅读。书中涵盖了从基础理论到高级技术的应用实践,助力读者掌握最新的日志分析工具和技术,提升工作效率与质量。 大数据日志分析实战技巧与应用探讨
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