Hvordan servere en søkbar database med mer enn en million poster

1. Hvordan søker jeg en million poster?
2. Hvordan administrerer jeg millioner av poster i SQL Server?
3. Kan MongoDB håndtere millioner av data?
4. Kan MySQL håndtere millioner av poster?
5. Hva er den raskeste måten å søke etter millioner av poster i SQL Server?
6. Hvordan kan jeg gjøre databasesøk raskere?
7. Hvor mye data kan Postgres håndtere?
8. Hvor mange rader er for mange for Postgres?
9. Hvordan optimaliserer du en DB når det er millioner av poster som kontinuerlig oppdateres?
10. Hvor mange dokumenter kan MongoDB håndtere?
11. Hvilken database er best for store data?
12. Er MongoDB bra for rapportering?

Hvordan søker jeg en million poster?

1. hente millionrekord fra SQL-server på få sekunder.
2. Gjør at SQL-spørring varierer raskt.
3. SQL-spørring for å velge forskjellige poster.
4. Optimalisert utvalg for å få 10 av 10 poster fra millioner av poster.
5. Sql Query for å velge siste rad i tabellen.
6. Trenger du hjelp til å oppdatere millioner av poster i Oracle Table...

Hvordan administrerer jeg millioner av poster i SQL Server?

Bruk SQL Server BCP til å eksportere store tabelldata

I dette eksemplet vil vi eksportere SalesPerson-tabelldataene til en tekstfil. Denne tabellen inkluderer 100 millioner rader og størrelsen er omtrent 7.5 GB. I vår første testing vil vi kjøre SQL Server BCP med standardverdier for å eksportere 100 M rader.

Kan MongoDB håndtere millioner av data?

MongoDB - Spørring av ytelse for over 10 millioner poster.

Kan MySQL håndtere millioner av poster?

MySQL kan enkelt håndtere mange millioner rader, og ganske store rader.

Hva er den raskeste måten å søke etter millioner av poster i SQL Server?

Når du laster inn nye data, sjekk om noen av domenenavnene er nye - og sett dem inn i Domener-tabellen. Så i ditt store bord inkluderer du bare DomainID. Ikke bare vil dette holde 50 millioner radbordet ditt mye mindre, det vil også gjøre oppslag som dette mye mer effektive.

Hvordan kan jeg gjøre databasesøk raskere?

Prøv disse fem tipsene for å øke hastigheten på databasen din:

1. Forsikre deg om at alle bordene dine har primærnøkler. Å kjøre et bord uten hovednøkkel er som å kjøre en firesylindret motor med bare to aktive stempler. ...
2. Optimaliser ved å legge til sekundære indekser. ...
3. Vær som et atom og del deg. ...
4. Bruk kompakt og reparasjon. ...
5. Last bare det du trenger.

Hvor mye data kan Postgres håndtere?

PostgreSQL innfører ikke en grense for den totale størrelsen på en database. Det rapporteres at det eksisterer databaser på 4 terabyte (TB). En database med denne størrelsen er mer enn tilstrekkelig for alle, men de mest krevende applikasjonene.

Hvor mange rader er for mange for Postgres?

Spørsmål: Hva er toppkapasiteten til PostgreSQL-databasen??

Hvordan optimaliserer du en DB når det er millioner av poster som kontinuerlig oppdateres?

sørg for at databasen er i bulklogget eller enkel gjenopprettingsmodell.
...
For en tabell uten en gruppert indeks, i løpet av en tid uten samtidig DML:

1. VELG *, new_col = 1 INTO klon. Basetabell FRA dbo. Basetabell.
2. gjenskape indekser, begrensninger osv. på nytt bord.
3. bytt gammel og ny m / ALTER SCHEMA ... OVERFØRE.
4. slipp gammelt bord.

Hvor mange dokumenter kan MongoDB håndtere?

Hvis du angir et maksimalt antall dokumenter for en samling med tak med maks. Parameter for å opprette, må grensen være mindre enn 2 ³² dokumenter. Hvis du ikke angir et maksimalt antall dokumenter når du oppretter en avkortet samling, er det ingen begrensning på antall dokumenter.

Hvilken database er best for store data?

TOPP 10 Big Data-databaser med åpen kildekode

• Cassandra. Opprinnelig utviklet av Facebook, administreres denne NoSQL-databasen nå av Apache Foundation. ...
• HBase. Et annet Apache-prosjekt, HBase, er den ikke-relasjonelle datalageret for Hadoop. ...
• MongoDB. MongoDB ble designet for å støtte enorme databaser. ...
• Neo4j. ...
• CouchDB. ...
• OrientDB. ...
• Terrstore. ...
• FlockDB.

Er MongoDB bra for rapportering?

NoSQL-databaser som MongoDB gir overlegne fordeler når du håndterer big data over SQL på grunn av deres fleksible skjemakrav. ... Likevel trenger folk ofte å analysere MongoDB-data. Historisk har det vært vanlig å replikere MongoDB-data til en SQL-database for analyse ved hjelp av en prosess som ETL.