10亿并发，用什么数据库？

一、10亿并发，用什么数据库？

如果是 关系型很强，而且数据很值钱的数据， 例如 顾客--交易--商品--金额 一个系列的， 那么这种很重要的数据，建议是 Oracle， 因为 数据丢不起啊。

如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。

如果是 关系型不强， 数据也不是很值钱的数据， 例如 论坛的帖子 这一类的， 那么用 mongodb 就更合适一些。

二、c罗粉丝量多少亿？

5亿多

来自意甲豪门尤文图斯官微统计数据显示，葡萄牙球星C罗在各大社交媒体平台上总粉丝数已突破5亿大关，成为世界上首位达到此成就之人。

据外媒统计的结果表明，现年36岁的C罗在Facebook脸书上拥有1.24亿的粉丝，在推特上有9100万的粉丝，在Ins上则有惊人的2.61亿粉丝。而即便是在Youtube平台上，C罗也有超过100万的粉丝数，而且C罗也已经有四年没有在这个平台上更新内容了。

三、梅西粉丝量多少亿？

梅西——3.76亿粉丝

前段时间，德转发布了一份足球运动员Ins粉丝数的排行榜单。在这份榜单上，拥有5亿Ins粉丝的C罗位居榜单第一，而梅西以3亿粉丝位列第二。

四、亿级数据用什么数据库？

在处理亿级数据时，可以使用分布式数据库系统（如Cassandra、HBase、MongoDB等）来处理大量数据。这些分布式数据库提供了高性能、可靠性和可扩展性，并能够很好地支持大数据操作。

五、数据库 大数据量

博客文章：大数据量数据库处理技巧

随着科技的不断发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。然而，大数据量的数据处理也带来了一系列的问题和挑战。其中，如何有效地管理并处理大量数据，成为了许多企业和开发者所面临的一大难题。在这篇文章中，我们将探讨一些处理大数据量数据库的技巧和方法，帮助大家更好地应对这一挑战。

优化数据库设计

首先，优化数据库设计是处理大数据量的基础。在设计数据库时，应考虑以下几点：

• 使用合适的数据类型：选择适合的数据类型可以减少数据冗余和存储空间的使用，提高数据处理的效率。
• 合理划分表结构：将相关数据划分到同一个表中，可以减少查询时间，提高查询效率。
• 合理使用索引：索引是数据库中重要的组成部分，它可以提高查询速度，减少数据库的负担。

使用合适的数据存储技术

对于大数据量的处理，使用合适的数据存储技术也是非常重要的。常见的存储技术包括：

• 分布式存储系统：如Hadoop、HDFS等，可以处理海量数据，并支持数据的分布式存储和计算。
• NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，可以处理大量数据，并提供灵活的数据模型和查询方式。

使用这些技术可以有效地提高大数据量的处理效率，同时降低系统的负担。

优化查询语句

查询语句是处理大数据量的重要手段之一。优化查询语句可以提高查询速度，减少数据库的负担。常见的优化方法包括：

• 使用合适的索引：根据查询条件建立合适的索引，可以提高查询速度。
• 优化SQL语句：使用更高效的SQL语句可以提高查询效率。
• 分页查询：对于大量数据的查询，分页查询可以有效减少查询时间。

综上所述，处理大数据量的数据库需要从多个方面进行考虑和优化。通过优化数据库设计、使用合适的数据存储技术以及优化查询语句等方法，我们可以更好地应对大数据量的挑战，提高数据处理的效率。

六、1亿阅读量多少有收益？

一亿阅读量大概收益在10万左右，扣除上税以后大概在5万左右

七、冬奥钞发行量多少亿？

近日，中国人民银行发布公告，定于2021年12月21日发行第24届冬季奥林匹克运动会纪念钞一套，包括冰上运动项目纪念钞和雪上运动项目纪念钞各1张。发行量2亿套。由于第24届冬奥会将于明年2月4日至2022年2月20日于北京举办，所以这套纪念钞受到币圈和普通群众的很大关注，或具有极大收藏价值。

八、头条阅读量上亿收入多少？

可自行依下面换算

1、通常来说，今日头条下的收入跟创作内容质量、粉丝阅读数以及广告的展示量等方面是有关的，如果创作内容有1万粉丝阅读数，那么预计大概会有三百至六百左右的收益。

2、在创作内容质量方面，如果用户账号为优质账号且发表的创作内容为原创，再结合其阅读率，那么一万阅读量预计会有五元至十元不等的收益。而对于普通用户发表的创作内容，那么一万粉丝阅读量收益预计大概会在一元至三元之间。

3、对于广告展示量，一般情况下用户的创作内容如果有10万阅读量，那么大概会有1万阅读量转化为广告展示量，而1万广告展示的收益预计是12元-46元左右

九、大数据量数据库设计

大数据量数据库设计是当今数据领域中一个备受关注的话题，随着数据规模的不断增长，传统数据库系统在处理大数据量时面临诸多挑战。因此，如何合理设计数据库结构，优化查询性能，提高数据处理效率，成为了数据工程师们需要深入研究和探讨的重要议题之一。

数据模型设计

在大数据量数据库设计中，一个合理的数据模型是至关重要的。数据模型的选择直接影响到数据库的性能、扩展性和可维护性。常见的数据模型包括关系型数据模型和非关系型数据模型。在选择适合的数据模型时，需要结合实际业务需求、数据特点以及系统架构来进行综合考虑。

索引优化

索引是提高数据库查询效率的关键。在处理大数据量时，设计合理的索引能够大大减少查询时间，加快数据检索速度。但是过多或不恰当的索引也可能导致数据库性能下降，因此需要根据具体情况进行索引优化，避免索引过多或者重复。

分区策略

对于大数据量的数据库，分区是一种常见的性能优化策略。通过合理的分区设计，可以将数据分散存储在不同的磁盘或者节点上，减轻单一节点的压力，提高系统并发处理能力。合理的分区策略还可以帮助快速删除、备份和恢复数据，提高数据管理的效率。

垂直切分与水平切分

在大数据量数据库设计中，垂直切分和水平切分是常用的数据切分策略。垂直切分是指根据业务功能将数据表拆分为不同的表，每个表包含不同的字段，以减少单个表的数据量，提高查询效率。水平切分是指将表按照某种规则分割为多个分片或者分区，每个分片存储部分数据，以实现数据的分布式存储和处理。

数据压缩与归档

针对大数据量数据库，数据压缩和归档是降低存储成本和提升查询效率的有效手段。通过压缩数据，可以减少存储空间的占用，提高数据的存储密度。而归档则可以将不常用或历史数据从在线存储中转移到归档存储，降低在线数据访问压力，同时保证数据的安全可靠性。

数据分片与分布式计算

数据分片和分布式计算是处理大数据量的重要技术手段。通过将数据分割成多个块，并部署在不同的节点上进行并行计算，可以有效提高数据处理的速度和效率。同时，分布式计算框架如Hadoop、Spark等工具也能够帮助实现大规模数据处理和分析，为大数据量数据库的设计和应用提供强大支持。

总结

在大数据时代，合理的数据库设计对于数据处理效率和系统性能至关重要。结合上述提到的技术手段和优化策略，可以更好地应对大数据量的挑战，提升数据库系统的稳定性和可扩展性。希望本文对于大数据量数据库设计有所启发，也欢迎读者们分享自己的想法和经验，共同探讨大数据领域的发展和创新。

十、数据库分表怎么统计全量？

SqlServer中这样统计: select name from sysobjects where xtype='U' 要知道总数的话就简单了：

select count(*) from sysobjects where xtype='U' Oracle中这样查询：

Select * From user_tables; 以上，希望对你有所帮助！