原创文章,始发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com 个人博客上本文链接http://www.jasongj.com/2015/03/15/count_distinct/ UV vs. PV 在互联网中,经常需要计算UV和PV.所谓PV即Page View,网页被打开多少次(YouTube等视频网站非常重视视频的点击率,即被播放多少次,也即PV).而UV即Unique Visitor(微信朋友圈或者微信公众号中的文章则统计有多少人看过该文章,也即UV.

@ 目录 一.用户信息安全规范 1.1 ​用户信息.敏感信息定义及判断依据 1.1.1 个人信息 1.1.2 个人敏感信息 1.2 ​用户信息存储的注意事项 二.​框架技术实现 2.1 用户敏感信息自动加解密 2.1.1 通过Interceptor实现数据的自动加解密 2.1.2 通过BaseTypeHandler实现数据的自动加解密 2.1.3 MybatisPlus实现数据的自动加解密 2.2 日志文件自动过滤用户敏感信息 2.3 密码加密和<密码法> 2.3.1 密码加密的注意事项 2.

横瓜先生如何用MDB和XLS等低性能数据库来处理千亿级数据量. 横瓜先生曾经用ACCESS做数据库,开发出高性能CMS来处理过TB级的文本数据量,任何请求都可以在10MS内完成,基本就是硬盘延迟的时间,横瓜先生所实现的CMS系统的性能,比百度和GOOGLE最优秀的工程师用世界上最快最稳定的oracle数据库开发的CMS的性能,要强至少1000倍以上,那横瓜先生如何做到呢?横瓜先生公布方法如下: 1.分割数据库,任意查询都转换成哈希匹配或二分匹配. 2.利用最快性能且最稳定性能的某条SQL语句,来

  背景    今天跟同事偶然看到<今日头条Go建千亿级微服务的实践>文章,故做了一些探讨,与大家分享下,也欢迎大家多多共同探讨!.     其他资料:   如何理解 Golang 中“不要通过共享内存来通信,而应该通过通信来共享内存”?         对话内容         推荐      

2015年企业级服务融资案例数量飙升,大额融资频现.不少企业纷纷涉足企业级服务市场,其中,以IM为主打的阿里钉钉,以企业CRM为主的纷享逍客高调进入人们的视野,以产品管理为核心.集成多种工具服务的iClap也正在开辟自己的市场.可以预知,2016年将是SaaS服务大放光彩的一年.  SaaS为何在企业级服务市场中火起来了 企业级服务可分为三个领域,包括IaaS(基础设施即服务).PaaS(平台即服务).SaaS(软件即服务).这三个名词看起来略显混乱,其实不难理解,举个简单的例子,IaaS是卖笔

今日头条Go建千亿级微服务的实践_36氪 http://36kr.com/p/5073181.html

01 引言 随着用户的增长.业务的发展,大型企业用户的业务系统的数据量越来越大,超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍.其中,流水表作为最常见的一类超大表,是企业级用户经常碰到的性能瓶颈. 本文就以流水类的超大表,探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优.SequoiaDB 巨杉数据库,作为新一代 OLTP 的分布式数据库,被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中.对于海量数据的存储和高并发操作,分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势,合理利用Sequoi

数据倾斜问题剖析 数据倾斜是分布式系统不可避免的问题,任何分布式系统都有几率发生数据倾斜,但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显,这里要注意本篇文章的标题-"千亿级数据",为什么说千亿级,因为如果一个任务的数据量只有几百万,它即使发生了数据倾斜,所有数据都跑到一台机器去执行,对于几百万的数据量,一台机器执行起来还是毫无压力的,这时数据倾斜对我们感知不大,只有数据达到一个量级时,一台机器应付不了这么多的数据,这时如果发生数据倾斜,那么最后就很难算出结果. 本文首发公众号[五分钟学大数据]

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景

将被国内厂商玩坏多少?" title="千亿VR市场 将被国内厂商玩坏多少?"> 智能硬件行业在不断寻求新的突破口,当智能手机.平板.电视.家电等都司空见惯之后,能带来前所未有的虚幻现实体验的VR设备,则成为最重要的卖点之一.无论是在国内还是国外,虚拟现实设备成为巨头和初创团队竞相追逐的目标.而这个市场,据悉极有可能在短短数年内达到千亿元之巨. 但让人无奈的是,国外玩虚拟现实设备,是不断将其推向创新.革命.颠覆的层次,而国内却将其视为一种噱头,成为众筹.融资乃至提升股价

四两拨千斤:借助Spark GraphX将QQ千亿关系链计算提速20倍 时间 2016-07-22 16:57:00 炼数成金 相似文章 (5) 原文  http://www.dataguru.cn/article-9648-1.html 主题 Graphx Spark 腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础.借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2

转载:http://www.blogjava.net/ashutc/archive/2009/07/19/277215.html 1.选择最有效率的表明顺序(只在基于规则的优化器中有效) Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM 子句中的表名,FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM 子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.假如有3 个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作

mysql设计标准事务处理标准索引使用标准约束设计sql语句标准 怎么写出高效SQL清晰无误的了知业务需求满足业务需求,不做无用功知道表数据量和索引基本情况知道完成SQL需要扫描的数据量级SQL执行计划OK?SQL性能达到要求?调整索引和SQL,优化SQL IN子查询容易导致问题,禁止使用,需改成join选择正确的驱动表:关键的第一步错误使用Left Joinleft join的表在where中出现,如Table1 left join Table2 on Table1.C1=Table2.c1w

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1.前言 上篇 写出易调试的SQL , 带来了一些讨论, 暴露了不能重用执行计划和sql注入问题, 十分感谢园友们的建议 . 经过调整后 ,将原来的SQLHelper 抓SQL 用做调试环境用, 发布环境还是走Dapper的参数化查询, 保持原有优势. 见如下代码. 2. 在开发调试阶段 抓最终SQL 将Dapper 查询Query 和执行Execute 进行了再包装, 插入了 抓最终sql 的代码 public class DapperTaller { /// <summary> /// d

[转]如何写出高效能TSQL -深入浅出SQL Server Relational Engine (含 SQL 2014 in-memory Engine) http://blogs.technet.com/b/chinatechnet/archive/2015/01/16/tsql-sql-server-relational-engine-sql-2014-in-memory-engine.aspx TSQL on Azure 如有你有使用Azure SQL Database的话,那么在撰写T