第三是时效性，基本上至少一秒查询亿级数据，做得好的话可以实现亿级数据一秒查询。什么10亿级别的数据？亿级数据如何解决基于Mysql数据库的子数据库和子表方案，亿级数据库用什么比较好？大约有1.5亿个重复数据，在设计这些系统的过程中，底层使用Elasticsearch存储数据，数据量超过1亿级，甚至达到100亿级。
1、亿级Elasticsearch性能优化
在最近一年的时间里，使用Elasticsearch完成了亿级日志搜索平台“ELK”和亿级分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中，底层使用Elasticsearch存储数据，数据量超过1亿级，甚至达到100亿级。所以有时间的话，我会花点时间整理一下如何优化Elasticsearch的性能，希望能帮助到对Elasticsearch感兴趣的同学。
它提供了一个基于RESTfulweb接口的具有分布式多用户功能的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，在Apache许可条款下作为开源发布。是目前比较流行的企业搜索引擎。专为云计算设计，可实现实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。作为一个开箱即用的产品，我们可能无法保证它在生产环境中上线后的性能和稳定性。
2、大数据是干嘛的?
大数据就是对网络上你需要的数据进行整理和分析。大数据技术及应用。大规模数据集在获取、存储、管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力，具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低等四大特点。大数据的本质是大量的结构化和非结构化数据。因为数据量太大，用不上。你需要从中抓取你想要的有价值的内容或数据。这就是大数据应用。
二是多样化，这是区别于以往海量数据挖掘的最重要特征。它有两层含义，一是数据源的多样化，系统数据，设备日志，传感器，文件系统等等。第二是数据结构的多样化，这是最核心的特点！它应该包括结构化数据和非结构化数据(包括所谓的半结构化数据)。第三是时效性，基本上至少一秒查询亿级数据，做得好的话可以实现亿级数据一秒查询。
3、10亿级别的数据库用什么比较好?mysql合适吗?
10亿级别的什么数据？如果是关系性强的数据，有价值的数据，比如客户交易的一系列商品，那么这个非常重要的数据推荐Oracle，因为数据是不能丢的。如果关系强，但是数据不是很有价值，比如a股开市以来所有股票的日线、小时线、30分钟、15分钟、5分钟行情数据。然后就可以用Mysql了。反正丢了就重新导入。
4、如何解决基于Mysql数据库亿级数据下的分库分表方案,Java架构必学
突破高薪JAVA架构项目的体验永远是核心。如果你没有最新的Java架构实践课程和大厂的30k面试书，可以去边肖的JAVA架构学习。裙子:在七把伞(数字谐音)的转换下可以找到。里面有很多新的Java架构项目教程，也可以和老司机交流请教！可能有人会问，为什么不用Oracle？的确，很多开发人员写代码的时候并不关心SQL，所有的性能问题都交给DBA进行SQL优化。但是，并不是每个项目都会有DBA，也不是所有项目都会使用Oracle数据库。而且Oracle数据库在大数据量的背景下，解决性能问题是一件非常容易的事情。
5、如何优化mysql表亿级条数
1。首先可以考虑业务级优化，即垂直表拆分。竖表拆分是将一个数据量大的表按照一个字段的属性或者使用频率拆分成多个表。如果有多个业务类型，每个业务类型放在不同的表中，如表1、表2和表3。如果日常业务不需要用到所有数据，可以分时间表，比如月表。每张表只保留一个月的记录。2.结构优化，即横向分表。
如果按照id划分表，以09结尾的数据分别插入10个表中。也许你要问了，看起来和刚才说的立桌没什么区别。只是是否有业务意义是按照字段的值划分成表的。其实横向划分是最流行的实现方式，通过横向子库来实现。也就是刚才提到的10个表分布在10个mysql数据库上。通过这种方式，可以集成多个低配置主机以实现高性能。
6、新手处理大量的数据用什么数据分析工具?
Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度。Hadoop也是可扩展的，可以处理PB级的数据。
新手处理数据量大，建议你使用智能软件Smartbi，数据分析工具简单易用。智能软件SmartbiEagle围绕业务人员提供企业级数据分析工具和服务，满足不同类型的业务用户。可以在Excel或浏览器中实现全自助的数据提取、数据处理、数据分析和数据共享，具有无可比拟的适用性。
7、Hive数据倾斜优化:两个亿级表join
原查询:【现象】reduce阶段一直卡在99%，推测可能存在数据偏斜。【验证猜测】1。看看用户表中strmd5的数量，大概是6亿。分明后才4.5亿。大约有1.5亿个重复数据。2.查看filter_log表。strpiddownloadimgmd 5的数量在6亿左右。分明后才5亿。
3.如果一个键在user表和filter_log表中都出现1k次，并且两个表连接，那么总的数据量是1k*1k100w，也就是说这个键的结果有100w。这才1k倍，如果是10w呢？使用row_number消除重复。第一个子查询:第二个子查询:再次连接，[结果]:6小时内找不到的连接现在可以在25分钟内计算出来。