2021年11月8日

TDEngine和MySQL单表100万数据查询性能比较

摘要： TDEngine表结构 SQL语句 程序 package com.test.df.tdengine.intd.jianshaozibiao; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExcep 阅读全文

posted @ 2021-11-08 19:10 李雷 阅读(1277) 评论(0) 推荐(0)

针对一百万以内数据高频变化、聚合统计、实时性要求的解决方案

摘要： 背景需求： 解决方法程序： package org.mem; import java.util.*; public class Test1 { public static void main(String[] args) { final Map<String,Moci> map = new Hash 阅读全文

posted @ 2021-11-08 18:35 李雷 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)

doris-10亿条数据量，每天100万条，按照时间-天分组统计

摘要： select inday,sum(p1),count(*) from tj23 as a where inday between '"+sstart+"' and '"+send+"' group by inday limit 150个并发：Thread[Thread-40,5,main] >Mon 阅读全文

posted @ 2021-11-08 15:03 李雷 阅读(944) 评论(0) 推荐(0)

doris-未预热查询性能验证

摘要： 停止三个节点be 启动三个节点的be 执行语句： 第一次执行： 第二次执行，差别不大： 阅读全文

posted @ 2021-11-08 14:42 李雷 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

doris-根据车辆随机获取该车的所有数据并排序-高并发压测

摘要： select * from tj23 where vin='"+rand.nextInt(1000000)+"' order by inday desc limit 10 50并发：Thread[Thread-28,5,main] >Mon Nov 08 14:24:50 CST 2021 Mon 阅读全文

posted @ 2021-11-08 14:30 李雷 阅读(446) 评论(0) 推荐(0)

doris-10亿数据和100万表join高并发测试

摘要： select count(*), sum(p1),vin from tj23 as a where EXISTS(select null from bak1 as b where a.vin = b.vin ) and inday between '2023-09-01' and '2023-12- 阅读全文

posted @ 2021-11-08 14:14 李雷 阅读(955) 评论(0) 推荐(0)

doris-基于10亿数据量随机取3000万-700万高并发压测

摘要： select type1,sum(p1),count(*) from tj23 where inday between '2023-09-01' and '2023-09-07' group by type1 ;从10亿条随机获取3000万数据（一个月）：50个并发：Thread[Thread-18 阅读全文

posted @ 2021-11-08 12:49 李雷 阅读(832) 评论(0) 推荐(0)

doris-10亿数据随机对30万数据查询高并发压测

摘要： SQL：select count(*),sum(p3),sum(p1),vin from tj23 where inday between '"+sstart+"' and '"+send+"' and type1="+rand.nextInt(100)+" group by vin order b 阅读全文

posted @ 2021-11-08 10:11 李雷 阅读(585) 评论(0) 推荐(0)

基于10亿条数据的doris性能压测

摘要： 硬件环境，三台服务器： 表结构： CREATE TABLE IF NOT EXISTS tj23 ( vin varchar (30) not null, inday date not null, type1 int not null, type2 int not null, type3 int n 阅读全文

posted @ 2021-11-08 08:44 李雷 阅读(2010) 评论(1) 推荐(0)

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