构成世界的3个要素是【物质】、【能量】和【信息】 而【信息】要素是到20世纪才正真爆发出来，即：信息时代 进入“信息时代”，信息所占比重越来越大，一切都变的“智慧”起来。一些新的名词开始出现：无纸化、信息高速公路、虚拟世界等 全世界每时每刻都在产生信息，传递信息，存储信息和消费信息，信息呈指数级开始了【爆炸】信息本质上就是【数据】，信息爆炸本质上就是数据爆炸，随着数据的爆炸式井喷，人们开始探索“数
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2024-09-12 19:56:00
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过程插入更新的3种方法：a、逐条检查插入或更新，同时执行插入或更新b、逐条merge into（逐条是为了记录过程日志与错误信息）c、基于关联数组的检查插入、更新，通过forall批量sql执行以下为模拟步骤：1、创建模拟大表，数据量1亿不分区create table big_table as
SELECT ROWNUM RN,'A' A,'B' B,'C' C,'D' D FROM
一、WHILE循环您可以使用WHILE循环重复一系列语句，直到控制条件不再为TRUE。 条件在每次迭代开始时进行评估。 当条件为FALSE或NULL时，循环终止。 如果条件在循环开始时为FALSE或NULL，则不会执行进一步的迭代。WHILE condition LOOP
statement1;
statement2;
. . .
END LOOP;（1）在语法中 •条件是布尔变量或表达式（
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2024-07-13 07:13:36
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Collection和Collections的区别:1、java.util.Collection 是一个集合接口。它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。Collection接口在Java 类库中有很多具体的实现。Collection接口的意义是为各种具体的集合提供了最大化的统一操作方式。声明了适用于JAVA集合（只包括Set和List）的通用方法。Set 和List 都继承了Conllec
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2024-09-24 16:05:26
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
# Java循环大数据量新建对象优化
在Java编程中，尤其是在处理大数据量时，频繁创建对象可能会显著影响性能，导致内存使用效率低下以及垃圾回收（GC）频繁，这样会进一步影响应用的响应性和整体性能。本文将探讨在循环中创建对象的优化策略，并通过代码示例和图表来说明。
## 为什么对象创建会影响性能？
### 1. 垃圾回收的开销
Java使用垃圾回收机制来管理内存。当对象不再被使用时，GC会
原创
2024-10-09 05:26:18
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前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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# MySQL 存储过程与大数据量循环处理
在数据处理的过程中，存储过程是处理大数据量循环的重要工具。本文将引导你通过一个具体的步骤来实现 MySQL 存储过程中的大数据量循环。
## 1. 整体流程概述
在开始实现之前，让我们了解一下总的处理流程。以下是实施存储过程的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
原创
2024-09-01 05:54:11
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对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
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2024-08-28 16:12:12
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：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； 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，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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采用JDBC批处理（开启事务、无事务）采用JDBC批处理时需要注意一下几点：1、在URL连接时需要开启批处理、以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=false”;2、PreparedStatement预
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2024-08-11 09:37:19
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本文章只针对Excel2007版本POI读取Excel有两种模式，一种是用户模式，一种是SAX事件驱动模式，将xlsx格式的文档转换成CSV格式后进行读取。用户模式API接口丰富，使用POI的API可以很容易读取Excel，但用户模式消耗的内存很大，当遇到很大sheet、大数据网格，假空行、公式等问题时，很容易导致内存溢出。POI官方推荐解决内存溢出的方式使用CVS格式解析，即SAX事件驱动模式。
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2023-07-11 13:50:31
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序 最近可能会遇到大量数据导出Excel的场景，今天趁现在需求告一段落来做下技术预研，然后这里就顺便分享给大家。一、数据量预判因为我们是做物联网的，这里要导出的数据就是设备的上报数据。客户说要这些数据导出成excel进行分析，又或是其他什么原因，咱不管。咱就分析下数据量，目前设备数量1500，2小时上报一次数据（最小可设置为半小时），要求可以导出3年的数据。 数据量初步估算：1500 * 12 *
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2023-09-03 16:40:13
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一、查询语句书写要点：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 from t where
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2023-09-29 10:40:44
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老板项目需要从类似日志的文本文件中提取出元数据，然后放到数据库中为数据挖掘做处理。设计数据库为两张表，初步估计第一张表是千万级的数据，第二张表是亿级数据。面对这么大数据量的导入需求，分析设计高效的程序就显得很有必要了，磨刀不误砍柴功嘛！
首先考虑的是提高IO效率，毕竟现在计算机cpu高主频，多核心的环境下硬盘IO才是瓶颈。在文件读取上提高程序效率，比如用
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2024-07-03 09:57:53
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探索Java大数据处理新星：TALKDATA JavaBigData项目简介是一个开源项目，由TALKDATA团队精心打造，旨在为开发者提供一套基于Java的全面的大数据处理工具集。这个项目集成了多个大数据处理框架，包括Hadoop、Spark、Flink等，并提供了简洁易用的API，让开发人员能够更高效地进行大数据分析和应用开发。技术分析1. 集成性JavaBigData将各种主流的大数据组件集
# 大数据量导出 Java 实现指南
## 1. 概述
在处理大规模数据时，通常需要将数据导出到外部文件或存储介质中，以便进一步分析或共享。在 Java 中实现大数据量导出可以通过以下步骤来完成：
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据源 |
| 2 | 设置导出参数 |
| 3 | 执行数据导出 |
| 4 | 处理导出数据 |
#
原创
2023-10-23 20:44:15
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