先看上图，如果对图中的(a)(b)(c)(d)四个过程的处理方式都很清楚了，那么请不用再看本文了。两个概念强缓存用户发送的请求，直接从客户端缓存中获取，不发送请求到服务器，不与服务器发生交互行为。协商缓存用户发送的请求，发送到服务器后，由服务器判定是否从缓存中获取资源。两者共同点：客户端获得的数据最后都是从客户端缓存中获得。两者的区别：从名字就可以看出，强缓存不与服务器交互，而协商缓存则需要与服
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2023-08-24 07:48:59
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越是结构化的有规律的数据操作起来越简单，只是我们没有找到规律和工具。首先贴代码首先定义了一个树结构，需求是通过任意节点遍历出其所有的子节点。
根据需求的不同，就会有深度遍历和广度遍历两种，getAllChildrenDFSByReduce()，getAllChildrenDFSByStack()是深度遍历的两种实现，getAllChildrenBFSByQueue()是广度遍历的实现。class
问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
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2024-07-01 17:15:22
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欧凯惯例：引子其实每个人时时刻刻都在产生数据，特别是在当今的移动互联年代，但确并不是每个人都知道这个事实。数字信息总量的疯狂扩张简史想要了解当前全球的好数字信息总量，不妨先看一看截至2007年的全球数字信息总量的扩展史，如下图所示： 如上图所示，1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000
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2024-05-22 15:23:42
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# MySQL中如何处理数据量过大的情况
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，但当数据量过大时，可能会导致性能下降或者查询速度变慢。在本文中，我们将讨论在MySQL中处理数据量过大的方法，并且给出相应的代码示例。
## 1. 数据量过大的问题
当数据量过大时，数据库操作可能会变得缓慢，主要原因有以下几点：
1. **查询时间过长**：在大型数据集上执行查询语句可能会导致查询时间过长
原创
2023-07-30 06:31:42
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有时候我们会遇到：在查询sql的时候，假如有100w条数据，会出现慢sql告警，这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。一、从sql优化入手谈到sql性能优化，那我们就离不开谈到大数据量和并发数，MySQL没有限制单表的最大记
1.特征缩放 我们在使用多元线性回归的时候，会有多个变量，每个变量的量纲不一样导致其数值上也会不一样。比如我们对与房屋价格的预测上，房间的大小的单位是平方米，其数值大小在几十到几百，而房间数则是一个10以内的数值。如果我们绘制代价函数J的等高线图就可以清楚的看到特征之间的数值差异过大会导致等高线图呈现一个扁长的状态，而这样会导致梯度下降算法要迭代很多次才能收敛。 因此，为了解决这个因为数值差异过大
大数据量高并发的数据库优化
一、数据库结构的设计
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行
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2023-12-17 21:41:59
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# 理解决Hive报错：数据量太大
## 一、引言
在使用Hive进行大数据分析时，可能会遇到“hivecount报错数据量太大”的问题。这是因为在处理大量数据时，Hive的默认设置可能无法满足需求，从而导致超出其处理能力。本文将帮助你理解如何解决这一问题，包括具体的实施步骤和必要的代码。
## 二、整个流程
下面是处理“hivecount报错数据量太大”问题的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-16 04:40:16
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# MySQL主从复制与大数据量的处理
在现代应用中，MySQL数据库的主从复制是一种广泛使用的架构，通过设置主服务器（Master）与从服务器（Slave）之间的关系，分担数据库的读负载和确保数据备份。然而，当数据量过大时，主从复制可能会面临诸多挑战。本文将探讨如何有效管理MySQL主从复制的大数据量问题，并提供相应的代码示例。
## 1. 主从复制的基本概念
在MySQL环境中，主从复制
原创
2024-08-29 09:20:19
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ArcGIS 10 提供了文档碎片整理程序工具可对 .mxd 文件内存储的数据进行碎片整理，以尽可能减小文件大小。如果 .mxd 文件过大，此工具将十分有用。此工具也可以对 .sxd、.3dd 和 .mxt 文件进行碎片整理。此工具位于 ArcGIS Desktop 安装目录的 Utilities 文件夹中。在默认情况下，此工具位于 <安装路径>:\Program Files\ArcG
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2024-03-16 02:51:44
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给你100万条数据的一张表，你将如何查询优化？1.两种查询引擎查询速度（myIsam 引擎 ）InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(
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2024-01-17 10:54:52
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大屏幕实时数据可视化解决方案? 简道云去年举办过一场“最美仪表盘”评选活动，在活动中我们收到了很多精美炫酷的仪表盘，而且这所有的数据可视化仪表盘都是“从业务中来”，“到业务中去”的。下面举几个例子展示下：
所用工具>>
https://www.jiandaoyun.com
1.年度业绩数据报表
客户：汇商天下信息技术（北京）有限公司
为了解决公司不断壮大下的数
# Java串口监听与数据量处理技巧
在物联网和嵌入式系统中，使用Java进行串口通信是非常常见的场景。串口监听允许程序实时接收串口发送的数据，但当数据量太大时，可能会导致程序性能下降或者出现数据丢失的问题。本文将介绍如何在Java中有效地处理串口数据，防止当数据量过大时造成的问题，并给出相关的代码示例。
## 串口通信基础
Java可以通过`javax.comm`包来实现串口通信，虽然现在
# 解决Hive数据量太大查询慢问题的步骤
## 1. 确认问题和目标
在解决Hive数据量太大查询慢的问题之前，首先需要确认以下几个问题：
- 查询的数据量有多大？
- 查询的时间是否超过了预期？
- 查询是否使用了适当的索引？
我们的目标是提高查询性能，减少查询时间。
## 2. 优化查询语句
在进行Hive查询性能优化之前，我们需要先优化查询语句本身。以下是一些常见的查询优化技巧：
-
原创
2023-11-15 10:50:34
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# MySQL 表数据量太大，如何压缩？
在现代数据库管理系统中，数据量的爆炸性增长是每个工程师都需要面对的问题。对于 MySQL 数据库，过大的数据量不仅消耗存储空间，还可能会影响查询性能。因此，相应的压缩策略就显得尤为重要。本文将探讨如何对 MySQL 表进行压缩，并提供一些代码示例，以帮助开发者更好地管理数据。
## 一、MySQL 数据压缩的概念
MySQL 数据压缩是指通过某些手段
SpringBoot整合Dubbo2.5.10，使用官方最新spring-boot-starter开始Dubbo已经进入了Apache孵化器，并且发布了官方的spring-boot-starter0.1.0，用于简化dubbo应用的配置，主要包括了autoconfigure(自动装配)，externalized-configuration(外部化配置)，actuator(生产准备)等，可参考官方g
# 如何实现"mysql 数据量太大 删除超时"
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 教小白删除超时数据
section 了解问题
开发者->>小白: 了解需求
section 处理数据
开发者->>小白: 分析数据量
开发者->>小白: 制定清理策略
开发者->>小白:
原创
2024-03-15 07:07:10
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# 使用 Spark 读取 MySQL 数据的详细指南
在现代数据处理场景中，Apache Spark 是一个强大的工具，然而，当数据量较大时，从 MySQL 等关系型数据库中读取数据可能会面临一些挑战。在这篇文章中，我将向你介绍如何有效地使用 Spark 读取 MySQL 数据，并详细解释每一步的具体实现。
## 流程概述
以下是实现“Spark 读取 MySQL 数据”的流程：
| 步
原创
2024-10-15 05:18:49
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# 解决大数据量mysql处理方案
## 问题描述
在实际开发中，我们可能会遇到数据量太大导致mysql处理速度变慢的情况。这时候我们需要考虑一些解决方案来优化数据库性能，以提高查询和写入的效率。
## 解决方案
### 1. 数据库索引优化
索引是提高数据库查询性能的有效手段，可以加快数据的查找速度。可以通过观察慢查询日志，找出频繁查询的字段，为这些字段创建索引来提升查询效率。
```sq
原创
2024-04-10 04:47:57
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