后端接口查询MySQL数据库如何提高性能?

这是因为HBASE只支持三种查询方式1、基于Rowkey的单行查询2、基于Rowkey的范围扫描3、全表扫描可见HBASE并不支持复杂查询。3.4使用场景HBASE并非适用于实时快速查询。它更适合写密集型场景,它拥用快速写入能力,而查询对于单条或小面积查询是OK的,当然也只能根据rowkey。但它的性能和可靠性...

千万级数据查询:CK、ES、RediSearch怎么选?

如上测试数据,可以发现,以十万,百万,千万量级的底池为例:底池量级越大,查询相同的数据量,耗时越大查询结果3W以下时,ES性能优;查询结果5W以上时,CK多线程性能优ES+Hbase组合查询方案在「使用ESScrollScan优化深翻页」中,使用Elasticsearch的scrollscan翻页方案对深翻页问题进行了优化,但在...

又一国产数据库诞生!腾讯发布 TGDB,实时查询比 Neo4j 快 20-150 倍!

从存储计算方式上来说,TGDB使用了原生图存储,不依赖于任何第三方数据存储平台,如HBase或RocksDB等,存储系统是腾讯自主研发,这一点和国外的Neo4j等原生图类似,而不同于开源的JanusGraph等产品。相比之下,原生图在查询和运算速度上比非原生图有巨大的性能优势。为了说明这一点,邵宗文打了个比方:原生图...

万亿数据下的多维实时分析系统,如何做到亚秒级响应

第二个是,在访问HBase内容之前设置一层Redis缓存,因为1000条数据访问HBase是秒级的,而访问Redis是毫秒级的,访问Redis的速度基本是访问HBase的1000倍。为了防止过期的数据浪费缓存,缓存过期时间设置成24小时,同时通过监听写HBaseProxy来保证缓存的一致性。这样将访问时间从十几分钟变成了秒级。第三个是,上报过程中...

前百度大数据资深工程师教你玩转数据查询引擎

主流查询引擎的特点和比较01|Hive首先来看看Hive,Hive出现的时间比较早,应该是目前使用范围最广的数据查询引擎之一了。Hive最大的特点是灵活性:它支持标准的SQL、支持多种数据格式(文本、ORCFile、Parquet)、支持多种存储引擎(HDFS/HBase)等等,甚至在执行层面,还支持多种执行引擎(MapReduce/Tez/Spark)。

数据科学淘金热:如何获取那些顶尖工作?

·ApacheHadoop及其相关组成元素,比如说Hive、Pig、HDFS、HBase和MapReduce·非关系型的数据库,包括Couchbase和MongoDB·结构化查询语言SQL·数据可视化工具,比如说QlikView和Tableau·数量和统计分析工具,比如说SAS、SPSS和R·编程语言包括Java、Python、C和Scala...

城市交通“智慧之眼”HBase数据技术解析

卡口系统是公安交管业务的重点,卡口过车数据一般包括卡口编号、车道编号、号牌号码、号牌颜色、号牌类型、过车时间、过车速度等属性信息。由于HBase数据表的特性,在卡口过车数据表的设计时,可以以车牌号与过车时间为主键,这样在进行卡口过车记录查询时,可以同时以号牌号码和过车时间为查询条件。

浅谈大数据量下数据库查询插入的优化

5,最近的nosq和海量分布式的数据库概念很热。公司也在考虑HBASE了。分区,读写分离。细节的优化手段大家都说了很多,我说些几个粗略的方面:1.使用分区表2.并行查询3.定期的数据信息采集4.可以考虑使用sqlhint(生产库上我个人认为还是少指定HINT,可以考虑用SQL_PROFILE固定执行计划)...

架构选型之痛,如何构造 HTAP 数据库来收敛技术栈?

在常规的高可用环境下，这三层数据都需要进行冗余，那么副本数量到底有多少？我们按照这几个阶段简单进行下统计。OLAP产品百花齐放关注大数据的同学会发现，现在的大数据库产品在最近十年可以说百花齐放，涌现出了很多优秀技术栈以及对应的产品，比如Hadoop系的HBase&Hive，搜索引擎ES、Sorl，数仓组合Kudu&...

集群计算资源成本节省超60%,蔚来能源使用 TDengine 替换 HBase

为了对设备进行更高效的管理,需要将设备采集数据上报至云端进行存储,并提供实时数据查询、历史数据查询等业务服务,用来做设备监控和分析。现状在业务诞生之初,我们用作数据存储的选型是MySQL+HBase,MySQL存储设备最新实时数据,HBase存储设备原始数据,大体架构如下:...