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HBase读写设计与实践:大数据查询技巧

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简介:
本书深入探讨了HBase的读写操作原理及优化策略,并结合实际案例讲解了大数据环境下的高效查询技巧。适合数据库开发者和技术爱好者阅读。 本段落介绍的项目旨在优化对check和opinion2两张历史数据表的在线查询功能。这些历史数据涵盖了业务过程中完整的中间流程及结果记录。原系统使用Oracle数据库进行存储与查询,但在面对不断增加的数据量时,在写入和读取操作中遇到了性能瓶颈。鉴于这些历史数据主要用于业务参考,并不影响实际流程处理,从架构角度来看将其置于系统的上游位置较为沉重。为此,该项目决定将此功能迁移至下游的Hadoop分布式平台以实现需求。以下是具体的需求指标: 1. 数据量:目前check表的数据量较大

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  • HBase
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    本书深入探讨了HBase的读写操作原理及优化策略,并结合实际案例讲解了大数据环境下的高效查询技巧。适合数据库开发者和技术爱好者阅读。 本段落介绍的项目旨在优化对check和opinion2两张历史数据表的在线查询功能。这些历史数据涵盖了业务过程中完整的中间流程及结果记录。原系统使用Oracle数据库进行存储与查询,但在面对不断增加的数据量时,在写入和读取操作中遇到了性能瓶颈。鉴于这些历史数据主要用于业务参考,并不影响实际流程处理,从架构角度来看将其置于系统的上游位置较为沉重。为此,该项目决定将此功能迁移至下游的Hadoop分布式平台以实现需求。以下是具体的需求指标: 1. 数据量:目前check表的数据量较大
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    本文介绍了在使用HBase进行分页查询时,如何巧妙设计RowKey以优化查询性能和提升数据访问效率的方法与技巧。 在设计用户历史订单列表查询的rowkey时,可以采用最左前缀原则来优化性能。这一方法有助于提高数据库查询效率,确保关键字段被优先索引。
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    本教程为《SQL数据查询实践》系列的第一部分,专注于介绍SQL语言的基础知识和基本的数据查询技巧,旨在帮助初学者掌握SQL的核心概念。 目录连接+嵌套查询练习S,C,SC关系表及S,J,P,SPJ关系表简易介绍 ### 连接+嵌套查询练习 #### S,C,SC关系表 设有学生-课程关系数据库,它由三个关系组成: 1. **S**(学号`SNO`,姓名`SN`,所在系`DEPT`,年龄`AGE`) 2. **C**(课程号`CNO`,课程名`CN`,先修课号 `CPNO`) 3. **SC**(学号 `SNO`, 课程号 `CNO`, 成绩 `SCORE`)。 请用SQL语句写出下列查询: 1. 检索选修了课程号为C1且成绩为A的所有学生姓名。 ```sql SELECT SN FROM S WHERE SNO IN (SELECT SNO FROM SC WHERE CNO=C1 AND SCORE=A) ``` 2. 查询学号为S1的学生所修读的全部课程名称及先修课号: ```sql SELECT CN, CPNO FROM C WHERE CNO IN (SELECT CNO FROM SC WHERE SNO = S1) ``` 3. 查询年龄为23岁的学生所选的所有课程名。 ```sql SELECT CN FROM C WHERE CNO IN (SELECT CNO FROM SC WHERE SNO IN (SELECT SNO FROM S WHERE AGE=23)) ``` 4. 查找至少修读了学号为S5的学生之一门课程的其他学生的姓名: ```sql SELECT DISTINCT SN FROM S INNER JOIN SC ON S.SNO = SC.SNO WHERE Cno = ANY (SELECT Cno FROM SC WHERE Sno=S5) EXCEPT SELECT SN FROM S WHERE SNO=S5 ``` #### 更复杂的数据库模型:涉及四个表(供应商、工程、零件和SPJ) 1. 查询工程代码为 J2 的所有使用过的零件名称与数量: ```sql SELECT PNAME, QTY FROM P INNER JOIN SPJ ON P.PNO = SPJ.PNO WHERE JNO=J2 ``` 2. 找出使用上海产零件的工程名。 ```sql SELECT JNAME FROM J WHERE JNO IN (SELECT JNO FROM SPJ WHERE PNO IN (SELECT PNO FROM P WHERE CITY= 上海)) ``` 3. 列出没有使用天津产零件的所有工程号: ```sql SELECT JNO FROM J WHERE JNO NOT IN (SELECT JNO FROM SPJ WHERE PNO IN (SELECT PNO FROM P WHERE CITY=天津)) ``` 4. 求未用到天津生产且颜色为红色的零件的工程号。 ```sql SELECT JNO FROM J WHERE JNO NOT IN (SELECT JNO FROM SPJ WHERE PNO IN (SELECT PNO FROM P WHERE CITY= 天津 AND COLOR=红)) ``` 5. 检索姓刘的学生选修的所有课程名与教师姓名: ```sql SELECT CN, TH FROM C, SC, S WHERE S.SNO = SC.SNO AND SC.CNO = C.CNO AND SN LIKE 刘% ``` 6. 查询未选修数据库相关课程的学生学号和姓名。 ```sql SELECT SNO, SN FROM S WHERE SNO NOT IN (SELECT SNO FROM SC WHERE CNO IN (SELECT CNO FROM C WHERE CN LIKE %数据库%)) ``` 通过这些练习,我们能够深入了解SQL中的连接查询、子查询、聚合函数及条件过滤等操作。这些技能在实际的数据库管理和数据分析工作中至关重要。
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    《数字IC设计:技巧、方法与实践》深入浅出地介绍了数字集成电路设计的关键技术、实用方法和实践经验,是从事相关领域工作的工程师和技术人员不可或缺的参考书籍。 数字IC设计:方法、技巧与实践 本书深入浅出地介绍了数字集成电路的设计流程、常用工具以及优化策略,并通过大量实例帮助读者掌握实际操作技能。内容涵盖了从需求分析到最终验证的各个环节,旨在为从事或即将进入这一领域的工程师提供全面指导和技术支持。
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    《高校数据库创建与查询实践》是一本专注于高校环境下的数据库管理技术指导书籍。本书详细介绍了如何在高等教育机构中建立高效、安全的数据管理系统,并提供了大量的实战案例和技巧,帮助读者掌握从数据库设计到日常维护的所有关键技能。通过具体步骤演示了如何利用SQL等编程语言进行数据操作与分析,是计算机科学及信息管理专业学生和技术人员的理想参考书。 在大学数据库创建与查询实战中,你需要完成的主要任务包括设计数据库、编写SQL语句以及执行数据查询操作。 首先,在右侧编辑器的指定区域补充代码来创建两个表:教师信息表(instructor)和开课信息表(section)。这些表格是基于名为universityDB的数据集进行构建。平台在每次评测时都会重置该环境,确保数据库 universityDB 会重新初始化以供测试。 **1. 数据库设计** - **教师信息表 (instructor)**: - `ID`:作为主键的唯一标识符,注释为“教师号”。 - `name`:非空字段表示每个教师的名字。 - `dept_name`:允许为空的数据项,代表所属系别。此字段通过外键关联到department表中的相应数据,并且当删除department时设置该值为null。 - `salary`:定义为数值类型,使用check约束以确保薪资高于29000。 - **开课信息表 (section)**: - 采用复合主键(course_id, sec_id, semester, year)来保证数据的唯一性。 - `building`和`room_number`字段通过外键关联到classroom表,当删除相关记录时允许为null值。 **2. 查询操作** - **查询 (一)**: - 列出生物系的所有学生姓名。 - 查找薪资高于任何一位生物学教师的其他教师的名字。 - 使用instructor和department表进行联接,显示教师名字、所属部门及所在建筑的信息。 - 获取在Watson大楼内所有教室教授课程的老师的部门名称,并且去重。 - **查询 (二)**: - 统计2010年春季学期授课的所有教师ID数量(去除重复项)。 - 搜索2009年秋季同时教授两门不同课程的老师,包括他们的ID、姓名及所属系别信息。 - 对于2010年的春季学期进行分组统计每个部门里有多少名不同的讲师,并且去重。 以上查询涉及多种SQL操作技巧如SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING等。通过这些练习可以深入理解如何利用数据库管理系统来获取和分析特定的数据集,比如教师的授课情况、学生分布以及各部门师资力量的情况。
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    本篇简介聚焦于HBase编程实践之大数据实验三,详细探讨了在HBase上进行高级数据操作和优化技术的应用,包括性能调优及故障排查等内容。适合有一定基础的数据工程师参考学习。 ### HBase编程实践知识点 #### 一、HBase在Hadoop体系结构中的角色 HBase是一种分布式的可扩展大数据存储系统,在Hadoop之上构建,特别是在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。它为大规模数据提供了高性能的随机读写操作,并能够处理PB级别的数据量。其核心设计原则之一是提供高吞吐量的数据访问能力,特别适合实时查询场景。 1. **角色定位**: - **数据库功能**:尽管建立在HDFS之上,但更像是一个数据库而非文件系统;支持表的概念和行级读写操作。 - **数据模型**:采用列族模式高效存储和检索大规模稀疏数据集。 - **高可用性和容错性**:具备自动故障恢复机制,在节点失败时继续服务。 - **实时读写**:支持快速的数据访问,适合需要即时响应的应用场景。 #### 二、HBase的Shell命令 这些命令用于管理表、插入和查询数据等操作。以下是常用的一些: 1. **创建表** - `create tablename, columnfamily` 创建新表。 示例:`create student, info` 2. **列出所有表** - `list` 示例:`list` 3. **插入数据** - `put tablename, rowkey, columnfamily:qualifier, value` 示例:`put student, 95001, info:Sname, YangJile` 4. **获取数据** - `get tablename, rowkey` 示例:`get student, 95001` 5. **扫描数据** - `scan tablename` 示例:`scan student` 6. **删除表** - 先禁用,再删除 示例: ```shell disable student drop student ``` #### 三、HBase的Java API 除了Shell命令外,还有丰富的Java API用于更复杂的编程操作: 1. **创建连接** - `ConnectionFactory.createConnection(Configuration conf)` 示例:`Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);` 2. **创建表** - 使用`TableDescriptorBuilder` - 通过管理员对象创建 示例: ```java TableDescriptor descriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(student)) .setColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.of(info)) .build(); Admin admin = conn.getAdmin(); admin.createTable(descriptor); ``` 3. **插入数据** - 使用`Put` 示例: ```java Put put = new Put(Bytes.toBytes(95001)); put.addColumn(Bytes.toBytes(info), Bytes.toBytes(Sname), Bytes.toBytes(YangJile)); Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(student)); table.put(put); ``` 4. **获取数据** - 使用`Get` 示例: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes(95001)); Result result = table.get(get); ``` 5. **扫描数据** - 使用`Scan` 示例: ```java Scan scan = new Scan(); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result row : scanner) { // 处理每一行的数据 } ``` 6. **关闭连接** - `conn.close()` 示例:`conn.close();` #### 四、实验总结与心得体会 通过本次实践,我深入了解了HBase的安装和配置,并掌握了如何使用Shell命令及Java API进行表操作。认识到HBase可以高效处理大规模数据并提供快速的数据读写能力,在未来工作中会更加熟练地运用它来解决实际问题,并探索更多大数据技术栈。
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    本文章深入探讨了如何高效地处理和查询大规模数据库的方法与策略,旨在帮助开发者提升系统性能。 百万数据级快速查询优化技巧及数据库快速查询方法。
  • 战分享:亿级的瞬间
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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。