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
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
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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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
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的
3. 开发规范与性能优化3.1键值设计1. key名设计(1)【建议】: 可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:idtrade:order:1(2)【建议】：简洁性保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}??m:{m
更新日志:（如果有更好的优化方案或者更高级的工具类：欢迎评论或者私信） * 1.response.reset();注释掉reset，否在会出现跨域错误。* 2.可导出多个单元、poi官方建议大数据量解决方案：SXSSFWorkbook。* 3.自定义下拉列表：对每个单元格自定义下拉列表。* 4.数据遍历方式换成数组(效率较高)、可提供模板下载、每个表格的大标题[2018-09-14]* 5.自定义
# Java处理百万级数据
在现代科技发展的背景下，我们经常面临大规模数据处理的需求。无论是大型企业的数据分析，还是科学研究中的模拟实验，处理百万级数据已经成为一个常见的挑战。Java作为一种高性能、跨平台的编程语言，提供了一些强大的工具和技术来处理这些大数据集。本文将探讨Java如何处理百万级数据的一些常用方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 内存优化
处理大规模数据时，我们首先需要考
原创
2023-07-28 19:14:53
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Python秒开100G数据是怎么办到的？在这个数据爆炸的时代，我们通常要对海量的数据进行分析，少则几十G，多则上百G，对于这样的数据我们打开都很困难，又该如何分析呢？通常都会采取下面几个方案：对数据抽样；使用分布式计算；使用强大的服务器。本文让我们来了解一个低成本又速度快的方法，使用一个强大的Python库-vaex来实现海量数据的读取和操作。Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对表
目录一：测试前准备1: 数据库数据准备1.1: 数据库建表语句1.2：创建百万数据2：springboot项目搭建二：测试结果1：万级数据效率1.1:stream流方式1.2: stream流的for语句方式1.3: hutool工具类方式1.4：递归方式2：十万级数据效率2.1:stream流方式2.2: stream流的for语句方式2.3: hutool工具类方式2.4:
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
## Java处理百万级数据的技巧和优化策略
在现代数据分析和处理的场景中，我们通常需要处理大规模的数据集。对于使用Java进行数据处理的开发者来说，如何高效地处理百万级的数据是一个非常重要的问题。本文将介绍一些处理大规模数据集的常用技巧和优化策略，并提供相关的Java代码示例。
### 1. 数据读取和存储
在处理大规模数据集时，数据的读取和存储是一个关键环节。常见的数据存储格式包括文本文
一.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，如：
select id f
1. 前言中因为我负责基本服务,我经常需要处理一些数据,但大部分时间我使用awk和java程序,但这一次有million-level数据需要处理,不能通过执行awk和匹配,然后我使用java进程,文件被分成8 - 8线程打开并发处理,但处理仍然非常缓慢,处理时间至少1天+,所以处理速度不能容忍这种处理速度,结果已经定性提高速度。时间是1个小时多一点,这一次是可以接受的,后续可以继续使用大数据的概念
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2023-07-18 17:48:05
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# Python百万数据处理
## 概述
在当今数据爆炸的时代，处理大规模数据已经成为开发者的重要技能之一。本文将引导刚入行的小白开发者学习如何使用Python处理百万级别的数据。
## 流程
下面是整个处理百万数据的流程，我们将一步步进行讲解。
表格形式如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 数据采集 |
| 第二步 | 数据清洗和预处理 |
| 第三
一. 需求:统计近200万商家数据, 每日通过查询计费系统更新其余额二. 技术栈:抛开分布式定时任务系统Elastic-Job之外, 我们先优先把单系统极限优化挖掘出来, 由于博主接手的是14年的老项目, 本地甚至都无法启动,所以不尝试用高级玩法(数据分片, 消息中间件).1. Java1.72. Mysql数据库5.7三. 思路分析:流程如下1: 扫表几百万数据表的扫表面临的问题很简单, 当我们
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2023-07-07 17:13:55
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分表策略：数据量剧增的时代，IO成本显得那么的高昂，使开发人员越来越多地关注数据库优化的技术，其中分表技术是最基本的一项方式分表其实对于IO优化并不显得太有帮助，它更多的是给于数据库的减压（索引查找问题），它给于维护人员节省了很多工作 如：DBA想翻找2011年数据库里的数据（假设500GB） 若不进行数据分表，2011~2012的数据全部
本文将介绍如何使用Java实现百万级数据导入，同时考虑内存、CPU等性能指标。我们将探讨数据导入的基本流程，并展示一个简单的Java代码示例，该示例使用JDBC和数据库连接池来高效地处理大规模数据导入，并采用分批处理和资源管理等策略来优化性能。通过本文，可以了解到如何在Java应用程序中实现高效的数据导入，并确保系统资源的合理使用。 一、数据导入的基本流程 数据导入是一个将数据从源格式（如CSV、
# Java亿级数据处理详解
## 概述
在处理大数据量的情况下，我们通常会遇到亿级数据的处理需求。在Java中，实现亿级数据处理需要一定的技巧和经验。本文将详细介绍如何使用Java来处理亿级数据，并将重点放在指导新手开发者如何实现这一任务上。
### 任务流程
首先，让我们来看一下处理亿级数据的整个流程。可以简单地用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
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
