# Java遍历与数据库遍历性能比较
在软件开发中，数据处理是一个常见的需求。有人会提出一个重要的问题：在执行数据遍历时，Java的遍历处理速度是否会比数据库的查询处理速度更快？为了详细探讨这个问题，我们将从多个方面入手，分析两者的优缺点，并提供代码示例以帮助理解。
## 数据库查询的优势
数据库管理系统（DBMS）以其高效的数据存储和查询能力而闻名。在大量数据时，DBMS能通过索引、优化查
数据库的发展基本上也是伴随着计算机技术经历了50年的历史，从最初的文件系统上的文件，到有结构的层次和网状数据库，一直到今天被广泛使用的关系型数据库。迄今为止可以说数据库百花齐放，可供选择的数据库每年都在陆续增长。但这些数据库的多多少少都会有共性，这些共性会让使用者更容易接受。了解数据库的各种分类有助于在设计应用时选择正确的数据库。以下涉及关系型数据库，文档数据库，缓存数据库。01数据库
曾经面试有个人问我分页的几种实现方式和框架这些，现在才回，有点晚，这里只用了一种实现方式，利用spring boot的jpa中page对象的实现。还有数据库自带的limit语句，和SSM框架中的mybatis语句中常用，以后遇到了更新这几种实现方式，这种最方便。持续关注哦！这里将几个实战例子，从数据库到前台一口气实现。项目文件目录效果预览 list分页修改 新增操作友好提示一、
# 数据统计Java快还是数据库快
## 引言
在开发过程中，经常会遇到需要对大量数据进行统计的情况。而对于数据统计，常见的实现方式有两种：使用Java代码实现和使用数据库实现。然而，对于新手开发者来说，可能不清楚哪种方式更快更高效。本文将以一个步骤清晰的流程来介绍如何实现数据统计，并分析两种实现方式的优缺点，帮助你理解数据统计的过程以及Java代码和数据库的使用方式，以便选择更合适的方式。
原创
2023-08-18 14:16:47
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# Java数据库排序 vs 流排序
## 一、整体流程
下面是实现"Java数据库排序快还是流排序快"的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从数据库中获取数据 |
| 2 | 使用Java数据库排序 |
| 3 | 使用流排序 |
| 4 | 比较两种排序方法的速度 |
## 二、具体步骤
### 1. 从数据库中获取数据
首先，我们需要从
原创
2024-04-28 05:26:33
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第5章--MyBatisMyBatis入门Abstract: 数据库框架的工作原理和使用方法(以MyBatis为例)面向对象的世界与关系型数据库的鸿沟：面向对象世界中的数据是对象；关系型数据库中的数据是以行、列表示的二元表。什么映射技术能实现对象和二元表之间的自动转换呢？--ORM (Object Relation Mapping)持久化类与数据库表之间的映射关系；对持久化对象的操作自动转换成对关
使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言：事先说明：在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计，本文只提供一种思想。准备工作：安装后本地数redis服务器，使用mysql数据库，事先插入1000万条数据，可以参考我之前的文章插入数据，这里不再细说。我大概的做法是这样的，编码使用多线程访问我的数据库，在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库，需要注意的是redis最大连接
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2024-10-17 22:45:07
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数据库是java编程开发程序员在学习后端开发技术的时候需要重点掌握的编程技术知识之一，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据库编程都有哪些基础知识。1.什么是存储过程?它有什么优点?答：存储过程是一组予编译的SQL语句，它的优点有：允许模块化程序设计，就是说只需要创建一次过程，以后在程序中就可以调用该过程任意次。允许更快执行，如果某操作需要执行大量SQL语句或重复执行，存储过程比SQL语句执行的
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2024-02-05 10:55:02
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前言BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？有朋友疑问到，SQL优化真的有这么重要么？如下图所示，SQL优化在提升系统性能中是：（成本最低
前言在数据排序的算法中，不同数据规模应当使用合适的排序算法才能达到最好的效果，如小规模的数据排序，可以使用冒泡排序、插入排序，选择排序，他们的时间复杂度都为O（n2），大规模的数据排序就可以使用归并排序和快速排序，时间复杂度为O（nlogn）。今天我们就来看一下归并排序和快速排序。正文归并排序的原理核心思想（分治思想）： 排序数组，将数组从中间分成前后两部分，对前后两部分分别排序，然后合在一
1、按照指定顺序返回结果：select USER_ID,PASSWD from T_USER order by USER_ID ASC;
注：ASC升序，DESC倒序
或者可以写成：select USER_ID,PASSWD from T_USER order by 1 ASC;
此处1指第一列字段，即USER_ID2、根据不同字段分别排序(用逗号隔开)select USER_ID,PASSWD
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2023-09-12 15:44:55
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# MySQL视图快还是遍历快？
作为一名经验丰富的开发者，你需要掌握不同技术的优劣，以便在实际开发中做出合理的选择。对于新手开发者来说，理解“MySQL视图快还是遍历快”这个问题，可以帮助他们更好地优化查询性能。下面我将详细介绍整个流程，并给出每一步的代码示例。
## 流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个MySQL视图 |
| 2 | 使用循
原创
2024-02-24 06:28:25
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海量数据(百万以上)，其中有些全部字段都相同，有些部分字段相同，怎样高效去除重复？如果要删除手机(mobilePhone)，电话(officePhone)，邮件(email)同时都相同的数据，以前一直使用这条语句进行去重：delete from 表 where id not in (select max(id) from 表 group by mobilePhone,officePho
# Java 代码求和 VS 数据库 SUM 求和性能比较
在软件开发中，经常需要对一组数字进行求和操作。我们可以选择在 Java 代码中进行求和，或者直接在数据库中使用 SQL 查询的 `SUM()` 函数进行求和。本文将帮助你理解如何比较这两种方法的性能，并详细介绍实现流程。
## 流程概述
下面的表格总结了我们需要的步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-01 06:04:53
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# Java程序内运行快还是数据库交互快
## 概述
在开发Java应用程序时，经常会遇到一个问题：是在Java程序内运行快还是通过数据库交互快。本文将针对这个问题展开讨论，并指导新手开发者如何进行选择。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B{是否需要大量计算}
C{是否需要频繁读写数据库}
D(结束)
A --
原创
2024-05-27 06:30:19
43阅读
在开发中，常常会有人询问“数据库存储过程快还是Java快”。这个问题其实没有简单的答案，因为它受许多因素的影响，包括具体的应用场景、数据量、数据库优化程度等等。下面，我们将深入分析此问题，并探讨如何通过不同的方法来优化这两种技术的性能。
## 环境配置
首先，我们需要配置一个合适的环境来测试存储过程和Java的性能。以下是我们环境的思维导图：
```mermaid
mindmap
roo
# 数据库排序与Java排序：哪种更快？
在现代应用开发中，数据是核心。一旦数据积累到一定规模，如何有效地排序就显得尤为重要。数据库和Java都提供了排序功能，但它们的实现方式和性能表现却大相径庭。本文将探讨这两种排序方式的性能差异，并通过代码示例进行对比分析。
## 数据库排序与Java排序的基本概念
数据库排序是指在数据库管理系统（DBMS）中执行的排序操作，通常是通过SQL语句实现的。
# J行转列：Java处理快还是数据库处理快？
在数据处理和分析的过程中，J行转列（也称为"Pivot"或"Transpose"）是一种常见的操作。具体而言，这一操作涉及将多个行的数据转化为列，以增强数据的可读性和分析能力。在实际应用中，开发者通常会面临使用Java代码处理该操作或者直接让数据库来完成则提速的问题。本文将探讨这两种处理方式的优缺点，并给出相应的代码示例。
## 数据库处理
使
Redis 和 MongoDB 都是较成熟的NoSQL数据库，但是在高并发的项目中常见做缓存却是Redis 而不是MongoDB 那在这里就要谈一下他们各自的使用场景了MongoDB 有点类似于Mysql 支持字段索引(MongoDB2.6以后支持了全文索引) 以及游标操作，但MongoDB的数据存储并不是全部在内存；而Redis 用的C来实现的，支持多种数据结构存储，Redis(3.
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2023-12-21 10:06:38
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1、避免在循环中进行查询操作： 避免在循环中进行查询操作，可以将查询结果缓存到内存中，然后对内存中的数据进行操作，可以提高性能。这种方式适合集合数据量少的数据，否则利大于弊。// 不建议的方式：在循环中进行查询操作
foreach (var item in itemList)
{
var result = context.Items.First
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2023-12-27 20:27:06
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