目录前言HashMap的put()1.Java7集合框架1.1深入Java集合1：HashMap的实现原理1. HashMap 概述：2. HashMap 的数据结构： 3. HashMap 的存取实现： 深入Java集合2：HashSet的实现原理1.HashSet 概述2. HashSet 的实现 3. 相关说明 深入Java集合3：ArrayList实
Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
集合两大接口：Collection（集合的根接口），Map（映射集合的根接口）1.Collection：来源于Java.util包，Java SDK不提供直接继承自Collection的类，Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子
接口”如List和Set。
1.1.List ：有序集合，包含重复的元素的Co
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import com.hengyunsoft.data
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2023-09-13 22:15:10
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1. 数据太多。放在一个表肯定不行。比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。从问题域来看，一个周期内的数据关联性最大
前言千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区。除此之外，还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验，做了如下总结。方案"千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级，大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。数据量：千万级随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量，从而对于不同的场景我们
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2023-08-14 13:15:33
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# Python千万级数据处理
## 摘要
本文将指导刚入行的开发者如何使用Python处理千万级数据。我们将介绍整个处理过程的流程，并提供每一步所需的代码和注释。同时，我们还会使用序列图和甘特图来帮助理解整个过程。
## 1. 流程图
下面是处理千万级数据的整个流程图。
```mermaid
graph LR
A[数据导入] --> B[数据清洗]
B --> C[数据分析]
C -->
原创
2023-11-02 13:45:31
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多线程同时对资源进行访问时，同步机制使得同一时间内只能有一个线程对资源进行操作。同步机制可以用Synchronized实现。当Synchronized修饰一个方法的时候，该方法称为同步方法。当Synchronized方法执行完成或者异常时会释放锁。会有同学对synchronized修饰方法，静态方法，对象时具体对哪些东西加锁不是很明白，这里会进行详细的讲解。synchronized修饰方法时，会对
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2023-10-18 14:59:43
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mysql千万数据处理实践背景目的解决方案放弃方案采用方案方案细节1. 数据分片2. 线程池3. 数据结构选取4. 任务等待5. 批量插入 背景线上一张数据表（数据量2500W）因为前期设计问题，导致某些关联关系没有整理,需要从这张表中重新整理对应的映射关系以应对新的查询需求。 A 数据表（2500W）关联字段 a ,映射字段 b B 数据表关联表 （6000W） 关联字段 c , d C 映射
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2023-08-01 17:22:52
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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
作者：变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
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2023-10-03 21:07:34
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超级干货：Python优化之使用pandas读取千万级数据环境：Linux-cenos5processor : 31model : 62model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHzcpu MHz : 2000.066cache size : 20480 KBmemory : 125G在如上所述的单机环境中，使用一些优化可以使基于pan
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2023-10-19 23:31:23
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~private boolean contains(List children, String value) {
for (TreeVo child : children) {
if (child.getName().equals(value) || (child.getChildren().size() > 0 && contains(
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2023-08-25 19:53:55
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基于内存映射的千万级数据处理框架在计算机的世界里，将大问题切分为多个小问题予以解决是非常优秀的思想。许多优秀的数据存储框架都采用分布式架构解决海量数据的存储问题，在典型的数据库中间件架构中，往往抽象出逻辑的数据表概念,一个逻辑表对应多个物理表，写入的数据会根据规则路由到指定的物理表，这不仅解决了海量数据的存储问题，还附带解决单点故障问题，在之前依靠昂贵服务器的架构中，一旦我们这个昂贵的家伙罢工，那
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2023-09-20 12:52:05
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写出以下程序的输出：
public class Overload {
// Object 参数
public static void say(Object arg) {
System.out.println("hello object");
}
// int 参数
public static void say(int arg) {
System.out.println(
1 在OpenGauss中创建数据库、用户和表使用Docker创建OpenGauss容器参见“”⚠️ 注意：假设先创建用户A，切换用户A后创建数据库DB，则数据库DB属于用户A；1.1 登录OpenGauss# 进入容器
docker exec -it opengauss /bin/bash
# 切换用户
su omm
# 进入OpenGauss
gsql -d postgres -p 543
性能优化-数据准备：使用存储过程生成百万测试数据1 概述2 创建数据库3 建表4 创建存储过程4.1 创建存储过程-学生表4.1 创建存储过程-班级表4.1 创建存储过程-课程表4.1 创建存储过程-成绩表4.1 创建存储过程-给每个班级分配学生人数4.1 创建存储过程-给每个学生分配1个课程的默认100次历史成绩5 生成100万数据6 查询数据 1 概述 &n
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
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2023-07-31 14:55:48
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一、前言二、关于count的优化三、使用explain获取行数
1、关于explain2、关于返回值《Java 2019 超神之路》《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring Boot 实现原理与源码解析
# Java千万级数据导出教程
## 1. 整体流程
为了实现Java千万级数据导出，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 查询数据 |
| 2 | 分批导出数据 |
| 3 | 写入文件 |
| 4 | 下载文件 |
下面我将详细解释每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 查询数据
首先
