# Android SQLite 10W 性能
## 介绍
SQLite 是一种嵌入式关系型数据库，被广泛应用于 Android 平台的数据存储中。在处理大量数据时，SQLite 的性能是一个关键问题。本文将介绍如何优化 Android SQLite 在处理 10W 条数据时的性能，并提供相应的代码示例。
## 优化方法
### 1. 使用事务
在插入大量数据时，使用事务可以极大地提高性
原创
2023-11-23 13:33:57
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# 在Android中实现SQLite的高效性能处理10万条数据
在Android应用开发中，SQLite 是一种广泛使用的数据库管理工具。对于小白开发者而言，处理大量数据时需要注意性能优化问题。本文将指导你如何在Android中高效处理10万条SQLite数据，包括流程、步骤、示例代码以及性能优化建议。
## 1. 项目流程概述
我们将按照以下步骤来实现SQLite高效处理10万条数据的目
# 使用 Redis 实现 10 万个 Hash 的高性能存储
Redis 是高速的键值存储，广泛应用于缓存和高性能数据库。在本篇文章中，我将指导你如何使用 Redis 来处理并存储 10 万个 Hash 数据。我们将分步骤来实现这个目标，同时指出每一步需要的代码实现。
## 流程概述
首先，我们展示一个简单的流程表格，帮助你理解整个过程。
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-10-10 05:58:10
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Memcache为老牌的内存缓存技术，对相关领域支持比较丰富。但是由于其数据结构类型较为单一，主要为K-V存储。但是在移动互联网时代，应用场景越来越丰富，已逐渐满足不了相关需求。Redis应景而生，为了应对互联网业务复杂的应用场景，除了K-V的string类型外，逐步支持了set、list、hash、zset、pubsub、bitmaps、GEO、HyperLogLog、stream等多种应用场景
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2023-10-07 15:44:48
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# 如何实现“redis key 10w”
## 介绍
欢迎来到本篇文章，本文将教会你如何使用Redis实现"redis key 10w"的需求。Redis是一个开源的内存数据库，提供了丰富的数据结构和功能，非常适合用于缓存和存储关键数据。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，通过详细的步骤和代码示例，帮助你实现这个需求。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图，我们将通过以下几个步骤来实现
原创
2023-10-21 10:21:40
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# Redis Hash 介绍
## 什么是 Redis Hash？
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希等。在 Redis 中，哈希（Hash）是一种键值对的集合，其中每个键关联一个值。哈希是一个无序的键值对集合，其中每个键对应一个值，它可以看作是一个字典或者一个关联数组。
Redis 中的哈希是一个 string 类型的
原创
2023-12-09 08:36:58
43阅读
# 10W QPS 架构简介
在现代的互联网应用中，QPS（Queries Per Second）是衡量系统性能的一个重要指标。当系统的QPS达到一定程度时，需要考虑如何设计更加稳定和高效的架构来支撑这一高并发量。本文将介绍一个支持10W QPS的架构设计，并提供代码示例以及甘特图来帮助读者更好地理解。
## 架构设计
为了支持10W QPS的并发请求，我们需要设计一个高可用、高性能的架构。
原创
2024-03-13 05:51:16
98阅读
# MySQL 10W QPS 科普文章
## 引言
MySQL 是当今最常用的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各大互联网公司的数据存储和管理。在高并发场景下，需要处理大量的并发请求，其中 QPS（Queries Per Second）是衡量数据库性能的重要指标之一。本文将介绍如何通过优化 MySQL 数据库和相关配置来实现 10W QPS 的性能。
## 背景知识
在开始之前，我
原创
2024-01-13 09:53:31
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随笔缘由： 系统完成到一定程度，少不了要往数据库中添加大量数据进行性能测试。 我用程序做数据10W条，使用jdbc批更新的API，发现每次只能插入2W多条记录。 一番小小研究，觉得总结一下可能有些意义。 总结内容如下： 1：这是我出现问题的代码，插入10W条数据，10W次数据进行一次批处理，发现只能
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2021-08-18 00:31:26
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## 截取10W数据的Java Set
在Java中，Set是一种不允许重复元素的集合数据结构。如果我们需要截取一个包含10万个元素的Set集合的一部分，该怎么做呢？本文将介绍如何使用Java来截取一个包含10万个元素的Set集合，并提供代码示例。
### Set的特点
Set是一种集合，和List不同的是，Set中的元素不允许重复。在Java中，常见的Set实现类有HashSet、Link
原创
2024-07-14 03:53:42
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## MongoDB中的数据统计和计数
MongoDB是一个开源的、高性能的文档数据库，被广泛应用于大规模数据存储和处理。在实际开发中，我们经常需要对MongoDB中的数据进行统计和计数。本文将介绍如何使用MongoDB进行数据统计和计数，并给出相应的代码示例。
### MongoDB的count方法
在MongoDB中，我们可以使用count方法对集合中的文档进行计数。该方法可以接受一个查
原创
2023-12-16 03:59:03
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先来看一下都有哪些题目：•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL？（百度）•如何从大量数据中找出高频词？（百度）•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP？（百度）•如何在大量的数据中找出不重复的整数？（百度）•如何在大量的数据中判断一个数是否存在？（腾讯）•如何查询最热门的查询串？（腾讯）•如何统计不同电话号码的个数？（百度）•如何从 5 亿个数中找出中位数？（百度）•如何按照 query 的
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序，人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的，但这些思路是通用的。我已经把他们分成几类，来帮助你掌握更多MySQL的调节和优化技巧。 MySQL 服务器硬件和操作系统调节: 1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问
# Python上传超过10w的实现方法
## 1. 简介
在开发中，经常会遇到需要上传大量数据的场景。本文将介绍如何使用Python实现上传超过10w的数据，并提供了整个实现过程的流程图和甘特图。
## 2. 流程图
使用mermaid语法绘制的上传超过10w的数据实现流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(连接数据库)
B -
原创
2023-10-22 06:06:09
12阅读
笔者参与过某线上项目，该项目的数据存储量巨大，大概每秒都有10W左右的数据进行推送过来，项目最初采用的是mysql作为存储，但是以传统型的数据库，这种数据量支撑不了太久，采用分库分表也只是临时方案，最终leader决定用Hadoop + HBase 进行数据存储，但是上面担心某天大数据平台面临崩溃，所以必须同时写入一份文件到txt中，这样作为最后的保障，日后极端问题出现恢复的基础。这种级别的数据，
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2024-04-13 08:04:10
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# 如何用 Python 处理 10W 条数据
在数据科学和数据分析的领域，Python 是一种非常流行的编程语言，因为它简洁易用且功能强大。处理大量数据，如 10 万条记录，单靠人工操作显得非常繁琐。因此，掌握 Python 数据处理的基本技能显得尤为重要。本文将介绍如何用 Python 处理 10W 条数据，并给出相应的代码示例。
## 数据处理的基本步骤
处理大量数据时，我们通常遵循以
数值的扩展1. 二进制和八进制表示法提供了二进制和八进制数值的新写法，分别用前缀 0b 和 0o 来进行表示，从 ES5 开始，在严格模式中，八进制不再允许使用前缀 0 表示
如果要使用 0b 和 0o 前缀的字符串数值转为十进制，需要使用 Number 方法Number('0b111') // 72. Number.isFinite()，Number.isNaN()Number.isFinit
### 如何优化MySQL查询10w条数据
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[建立索引]
B --> C[使用合适的查询条件]
C --> D[减少返回的字段]
D --> E[使用limit和分页]
E --> F[使用优化的查询语句]
F --> G[优化硬件和服务器配置]
G
原创
2023-12-26 03:32:28
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# MySQL批量更新10w数据实现方法
## 1. 概述
在MySQL中，更新大量数据可以通过批量更新来提高效率。本文将介绍如何使用代码实现MySQL批量更新10w数据的方法，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 流程概述
下面是实现MySQL批量更新10w数据的整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接 |
| 2 | 创
原创
2023-07-15 15:32:00
329阅读
1.Haproxy与Keepalived VRRP 介绍软件：haproxy---主要是做负载均衡的7层，也可以做4层负载均衡
apache也可以做7层负载均衡，但是很麻烦。实际工作中没有人用。
负载均衡是通过OSI协议对应的
7层负载均衡：用的7层http协议，
4层负载均衡：用的是tcp协议加端口号做的负载均衡
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