先了解下excel版本区别 excel2003excel2007及以上后缀.xls.xlsx结构二进制格式xml数据结构特点存储容量有限xml压缩，占用空间小，操作效率高 可以看到2007及以上版本为xml数据结构，对后续海量数据处理起到关键作用。apachePoi官方对excel2007使用xssf对象，可以分为三种模式：用户模式：有很多封装的方法，但非常耗内存事件模式：基于
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2024-07-12 15:12:02
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最近的一项工作内容是比对数据，在这里把主要的一些思考过程和思路整理一下。 工作的目标是比对源数据和目标数据，逐字段逐条记录比较，找出不同的字段以及缺少的记录。由于数据量比较庞大，大约有七百多万条，源数据和目标数据分别是以文本方式来存储，因为数据量大，所以源数据和目标数据都会被拆分成多个文件，比如源数据会拆分成4个文件，目标数据可能会拆分成7个文件，每个文件可能都会有几十兆的大小，当然源数据和
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2024-05-20 22:22:27
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不管是哪个行业，当前处于任何阶段的产品经理，躲不开的一个词便是：数据分析。提到数据分析，它一般会出现在以下的场景中：做版本规划的时候，如何设立指标来进行功能验证？功能上线后，如何做数据复盘？如何通过数据来快速定位问题？在众多的数据中如何识别哪些是需要呈现的重要数据？......像大多人一样，几年前我也是试图寻求各种数据分析的书籍来找解决方案，在翻看了十几本数据分析的书后，结论如下：没想到这个行业发
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
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2024-07-27 22:11:45
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刚体变换只有物体的位置和朝向发生改变，而形状不变，也就是只进行平移变换和旋转变换。射影变换（Projective Transformation）定义：由有限次中心射影的积定义的两条直线间的一一对应变换称为一维射影变换。由有限次中心射影的积定义的两个平面之间的一一对应变换称为二维射影变换。性质：交比不变性如果平面上点场的点建立了一个一一对应关系，并且满足： &nbs
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有nu
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2023-12-06 17:07:58
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id fro
在当今数据驱动的世界中，企业不断面对PB级数据分析的挑战。PB级数据不仅指数量庞大，更意味着业务决策的复杂度、数据处理的多样性以及信息提取的时效性。掌握PB级数据分析是推动企业发展的关键，因此，理解如何有效处理这些数据，能够显著提升企业的业务影响。
### 背景定位
在数据丰富的环境中，PB级数据分析的业务影响主要体现在决策效率和精准度的提升。通过对海量数据的深入分析，企业能够更加清晰地了解市
# TB级数据分析：从数据挖掘到见解
随着数据获取技术的迅速发展，大量的数据被生成和存储，使得TB（千兆字节）级数据的分析成为一种必然的趋势。数据的规模不仅体现在存储空间，也体现在分析数据所需的计算能力上。如何有效地分析TB级数据，将成为企业和研究机构的一大挑战。
## 什么是TB级数据？
TB级数据是指大小在一个TB（1TB = 1024GB）的数据集合。随着社交媒体、物联网、电子商务等领
原创
2024-08-28 07:42:18
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OceanBase是阿里开发的分布式关系型(SQL)数据库，其目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。案例：OceanBase分布式关系数据库渡过了一个成功的双十一：支持了支付宝核心的交易、支付、会员和账务等，并且创造了新的纪录：交易创建17.5万笔/秒、交易支付12万笔/秒、全天
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2023-08-31 21:16:30
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一、Java 通过hutool工具类ExcelWriter 导出运用到多线程分页查询这个采用的是Java的utool工具类ExcelWriter 导出踩过一些坑，尽量用一条sql 将所有数据查询出来，否则再循环时查询会随着表数据的增大查询速度会成倍增加，所以建议用一条sql把查询出结果。实测21列1.1w 多条数据查询 4067ms左右。还可以进一步优化。1.大量数据导出，先调整一下前端请求的re
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2024-02-27 12:11:38
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：&nbs
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2023-09-16 07:20:25
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spark 高级数据分析的代码的下载地址：https://github.com/sryza/aas（数据应用） 就像香肠，最好别看见它们是怎么做出来的。第一章：大数据分析用数个千个特征和数十亿个交易来构建信息卡欺诈模型。向数百万用户智能地推荐数百万产品。通过模拟包含数百万金融工具的投资组合来评估金融风险。轻松地操作成千上万的人类基因的相关数据发现致病基因大数据时代：指我们拥有收集，存储，处理大量信
原创
2021-04-25 22:41:42
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t wh
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2023-08-08 19:51:46
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15 时间序列：时间数据的解析与应用在很多数据分析任务中，经常会遇到处理时间相关的数据。比如电商网站经常需要根据下单记录来分析不同时间段的商品偏好，以此来决定网站不同时间段的促销信息；又或者是通过对过去十年的金融市场的数据进行分析，来预测某个细分版本的未来走势。在这些任务中，时间信息的处理都是重中之重。时间数据的处理不同于对常见的数字、字符串等数据的处理方式，时间数据处理起来往往会比较复杂。比如数
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2024-02-04 13:09:34
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is nul 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from
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2023-09-24 08:52:25
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我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作。记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟。现在我是想探讨下对大数据量的处理，那时我就在想例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，怎么能这么快呢， 于是找到了互联网现在对数据处理的发展。 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段，所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定
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2024-05-16 10:22:09
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万级别的数据真的算不上什么大数据，但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能，不同的书写方法有着千差万别的性能，都在这个级别中显现出来了，它不仅考核着你sql语句的性能，也考核着程序员的思想。 公司系统的一个查询界面最近非常慢，界面的响应时间在6-8秒钟时间，甚至更长。检查发现问题出现在数据库端，查
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2023-12-10 10:47:18
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# MongoDB 百万级数据：高效管理与查询
MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 文档数据库，其灵活性和扩展性使其在处理大量数据时表现优异。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 MongoDB 管理百万级别的数据，并给出代码示例来帮助理解。
## 什么是 MongoDB？
MongoDB 是一个文档导向的数据库系统，其存储的数据以 JSON 类似的 BSON (Binary JSON
原创
2024-10-12 06:42:45
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最近我做过一个MySQL百万级别数据的excel导出功能，已经正常上线使用了。这个功能挺有意思的，里面需要注意的细节还真不少，现在拿出来跟大家分享一下，希望对你会有所帮助。原始需求：用户在UI界面上点击全部导出按钮，就能导出所有商品数据。咋一看，这个需求挺简单的。但如果我告诉你，导出的记录条数，可能有一百多万，甚至两百万呢？这时你可能会倒吸一口气。因为你可能会面临如下问题：如果同步导数据，接口很容
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2024-01-31 01:24:55
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