Sådan serveres en søgbar database med mere end en million poster

1. Hvordan søger jeg en million poster?
2. Hvordan administrerer jeg millioner af poster i SQL Server?
3. Kan MongoDB håndtere millioner af data?
4. Kan MySQL håndtere millioner af poster?
5. Hvad er den hurtigste måde at søge efter millioner af poster i SQL Server?
6. Hvordan kan jeg få min databasesøgning hurtigere?
7. Hvor mange data kan Postgres håndtere?
8. Hvor mange rækker er for mange til Postgres?
9. Hvordan optimerer du en DB, når der er millioner af poster, der konstant opdateres?
10. Hvor mange dokumenter kan MongoDB håndtere?
11. Hvilken database er bedst til store data?
12. Er MongoDB god til rapportering?

Hvordan søger jeg en million poster?

1. hente millionrekord fra SQL-server på få sekunder.
2. Få SQL-forespørgsel til at variere hurtigt.
3. SQL-forespørgsel for at vælge forskellige poster.
4. Optimeret vælg forespørgsel for at få 10 til 10 poster fra millioner af poster.
5. Sql-forespørgsel for at vælge den sidste række i tabellen.
6. Brug for hjælp til at opdatere millioner af poster i Oracle Table...

Hvordan administrerer jeg millioner af poster i SQL Server?

Brug SQL Server BCP til at eksportere store tabeldata

I dette eksempel eksporterer vi SalesPerson-tabeldata til en tekstfil. Denne tabel inkluderer 100 millioner rækker, og størrelsen er ca. 7.5 GB. I vores første test kører vi SQL Server BCP med standardværdier for at eksportere 100 M rækker.

Kan MongoDB håndtere millioner af data?

MongoDB - Forespørgsel om ydeevne til over 10 millioner poster.

Kan MySQL håndtere millioner af poster?

MySQL kan nemt håndtere mange millioner rækker og ret store rækker.

Hvad er den hurtigste måde at søge efter millioner af poster i SQL Server?

Når du indlæser nye data, skal du kontrollere, om et af domænenavnene er nye - og indsætte dem i Domæner-tabellen. Derefter inkluderer du bare DomainID i dit store bord. Ikke alene vil dette holde din 50 millioner rækkebord meget mindre, det vil også gøre opslag som dette meget mere effektive.

Hvordan kan jeg få min databasesøgning hurtigere?

Prøv disse fem tip til at øge hastigheden på din database:

1. Sørg for, at alle dine tabeller har primære nøgler. At køre et bord uden en primærnøgle er som at køre en firecylindret motor med kun to aktive stempler. ...
2. Optimer ved at tilføje sekundære indekser. ...
3. Være som et atom og splittes. ...
4. Brug kompakt og reparation. ...
5. Indlæs kun det, du har brug for.

Hvor mange data kan Postgres håndtere?

PostgreSQL pålægger ikke en grænse for den samlede størrelse af en database. Databaser på 4 terabyte (TB) rapporteres at eksistere. En database af denne størrelse er mere end tilstrækkelig til alle undtagen de mest krævende applikationer.

Hvor mange rækker er for mange til Postgres?

Spørgsmål: Hvad er PostgreSQL-databasens øverste kapacitet?

Hvordan optimerer du en DB, når der er millioner af poster, der konstant opdateres?

Sørg for, at databasen er i bulk-logget eller simpel gendannelsesmodel.
...
For en tabel uden et grupperet indeks i løbet af en tid uden samtidig DML:

1. VÆLG *, new_col = 1 INTO klon. Basetabel fra dbo. Basetabel.
2. genskabe indekser, begrænsninger osv. på den nye tabel.
3. skift gammel og ny m / ALTER SCHEMA ... OVERFØRSEL.
4. slip det gamle bord.

Hvor mange dokumenter kan MongoDB håndtere?

Hvis du angiver et maksimalt antal dokumenter for en begrænset samling ved hjælp af parameteren max for at oprette, skal grænsen være mindre end 2 ³² Dokumenter. Hvis du ikke angiver et maksimalt antal dokumenter, når du opretter en begrænset samling, er der ingen grænse for antallet af dokumenter.

Hvilken database er bedst til store data?

TOP 10 Open Data Big Data-databaser

• Cassandra. Oprindeligt udviklet af Facebook styres denne NoSQL-database nu af Apache Foundation. ...
• HBase. Et andet Apache-projekt, HBase, er den ikke-relationelle datalager til Hadoop. ...
• MongoDB. MongoDB blev designet til at understøtte enorme databaser. ...
• Neo4j. ...
• CouchDB. ...
• OrientDB. ...
• Terrstore. ...
• FlockDB.

Er MongoDB god til rapportering?

NoSQL-databaser som MongoDB tilbyder overlegne fordele, når man beskæftiger sig med big data over SQL på grund af deres fleksible skemakrav. ... Ikke desto mindre har folk ofte brug for analyse på MongoDB-data. Historisk har det været almindeligt at replikere MongoDB-data til en SQL-database til analyse ved hjælp af en proces som ETL.