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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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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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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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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想往某个表中插入几百万条数据做下测试，原先的想法，直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧，好吧，我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE proc_initData()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
W
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2024-06-17 11:05:53
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mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！一、百万级数据msql测试环境介绍mysql 在300万条数据(myisam引擎)情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件(正确设置索引)运行时间正常。对于经常
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2023-07-31 15:12:54
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通过存储过程插入如果我们想简单快速的插入大批量数据，存储过程是个不错的选择，下面这个存储过程，是我向表xxx_audit_order中插入100万条数据，耗时25秒左右，这里建议：1.插入数据前先把表中的索引去掉，数据插入完成之后，再创建索引2.关闭事务的自动提交以上两点对提高速度很有帮助，因为索引的维护以及每次插入都提交事务是很耗时间 use test_db;
DROP P
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2023-06-05 14:58:08
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# Java 百万级数据 LIST
在Java编程中，有时候我们需要处理大量的数据，比如百万级的数据集合。在这种情况下，我们通常会使用List来存储这些数据。但是，当数据量较大时，我们需要考虑到List的性能和内存消耗。本文将介绍如何在Java中处理百万级数据List，并通过代码示例演示。
## 初识List
List是Java集合框架中的一种线性表数据结构，可以存储多个元素，并且允许重复元
原创
2024-03-31 04:27:24
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# Java百万级数据CSV读取指南
在处理百万级数据的CSV文件时，我们需要高效地读取和处理数据。本文将为你提供一个详细的指导，帮助你实现一个高效的CSV读取程序。下面的表格描述了整个流程：
| 步骤 | 任务描述 |
| -------- | ---------------------------- |
| 1 | 确定CSV路
原创
2024-09-21 07:38:14
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# 如何实现“mysql 百万级数据插入”
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------|-----------|
| 1 | 创建数据库和表 | `CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db;` `CREATE TABLE IF NOT EXISTS te
原创
2024-02-20 05:41:20
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# MySQL在百万级数据中的使用：COUNT函数的优化
## 引言
在现代数据驱动的应用程序中，MySQL作为一种流行的关系数据库管理系统，其性能和效率至关重要。当面对百万级数据时，进行统计操作，如计数（COUNT），可能会耗费大量时间和资源。本文将探讨如何在大数据量下高效使用MySQL的COUNT函数，并展示相关的代码示例和数据库设计。
## COUNT函数的基本用法
COUNT是一个
原创
2024-09-28 05:21:38
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# MySQL百万级数据导入指南
## 引言
在现代应用开发中，数据库的高效数据导入是常见的需求。特别是在处理大型数据集时，如何将百万级的数据迅速而有效地导入MySQL显得尤为重要。本文将详细介绍整个导入的流程，以及每一步的具体实现代码和注释，帮助初学者掌握这一技能。
## 流程概览
以下是数据导入的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 06:12:04
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# Python 百万级数据写入指南
在开发中，处理大量数据是一个常见任务。而使用 Python 来处理和写入百万级数据也并非难事。本文将为初学者提供一个详细的流程，包括代码示例及注释，帮助你完成这个任务。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解整个流程，将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# Java百万级数据导出教程
## 1. 简介
在实际开发中，我们经常需要将庞大的数据导出到文件中，以方便后续处理或展示。在Java开发中，我们可以使用一些技术和方法来实现百万级数据的导出。本文将介绍整个导出流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 导出流程
下面是实现Java百万级数据导出的流程图：
```mermaid
pie
title 导出流程
"准备数据" :
原创
2023-09-26 03:44:44
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# Java百万级数据对比
在大数据的时代，处理百万级数据的能力尤为重要。Java以其高度的性能和庞大的生态系统成为进行这种大规模数据处理的热门选择之一。本文将介绍如何在Java中进行百万级数据的对比，包括一些代码示例和状态图示意。
## 背景
在数据库管理、数据分析、数据清理等诸多场景中，我们常常需要对海量数据进行比较、查找和筛选。Java为我们提供了丰富的集合、流，以及并发工具，使得这些
原创
2024-08-31 05:21:11
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