本问题已经有最佳答案，请猛点这里访问。(对于那些熟悉JVM编译和优化技巧的人来说一个问题...... :-)是否有任何"for"和"foreach"模式明显优于其他模式？考虑以下两个例子：public void forLoop(String[] text)
{
if (text != null)
{
for (int i=0; i
{
// Do something with text[i]
}
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2023-09-20 03:13:34
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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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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
# 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
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
# 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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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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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
不要使用For循环查询数据了!!!1.使用场景2.菜鸟（我）的写法3.更看好的写法4.优缺点 1.使用场景不多bb直接上问题：这里有两张表，表关系一对多，开发中常见的需求： 先分页查询出user表下的n条数据，再关联查询出note表中与之关联的数据比如：分页查询 每页10条用户（user）数据，返回结果需要携带每个用户发表的笔记（note）2.菜鸟（我）的写法 这段代码只需要关注中间的查询过程
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2024-07-03 08:24:14
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# 项目方案：数据量太大查询优化方案
## 背景
在大数据时代，数据量越来越大，对于系统的查询操作可能会遇到性能瓶颈。在 Java 开发中，如何优化查询操作，提升系统的性能是一个重要的问题。本文将探讨数据量太大查询的限制和优化方案。
## 问题描述
当数据量过大时，系统查询操作可能会变得缓慢甚至无法执行。主要原因包括：
1. 数据量大，查询时间长。
2. 查询操作消耗大量系统资源，影响系
原创
2024-07-07 04:03:47
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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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# Java Excel导出数据量太大SXSSFWorkbook实现方法教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java Excel导出数据量太大时使用SXSSFWorkbook进行处理的方法。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个实现流程，并提供每一步所需的代码以及注释。
## 实现流程
以下是整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title
原创
2024-05-26 04:39:57
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# 如何实现“Java跑批任务数据量太大”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(读取数据)
B --> C(处理数据)
C --> D(保存数据)
D --> E(结束)
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 读取数据: 开始
读取数据 --> 处
原创
2024-04-10 06:41:51
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# 解决Java数据量太大查询报OOM问题
在使用Java开发过程中，经常会遇到数据量过大导致查询时出现OOM（Out of Memory）的问题。这种情况通常发生在处理大量数据时，例如在数据库查询、数据分析等场景下。本文将探讨如何解决Java数据量太大查询报OOM的问题，并提供相应的代码示例。
## 问题分析
在Java中，当数据量过大时，如果不合理地处理数据查询操作，很容易导致内存溢出。
原创
2024-05-12 05:19:15
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# 使用Java解析大规模Excel数据的指南
在现代应用中，Excel是一个常用的数据交换格式，然而当数据量变得庞大时，解析这些数据可能就会遇到问题，尤其是内存不足或效率低下等问题。本文将带领刚入行的小白，了解如何有效地解析大规模Excel数据，以及相应的实现步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是解析大规模Excel数据的整体流程：
| 步骤编号 | 流程步骤
原创
2024-09-10 06:28:32
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# Java数据量太大多线程处理
## 引言
在当今的计算机应用中，处理大规模数据成为了一项重要的任务。随着数据量的不断增加，如何高效地处理这些数据成为了一个挑战。Java作为一门流行的编程语言，提供了多线程机制来并行处理数据，以提高程序的性能。本文将介绍Java多线程处理大规模数据的方法，并给出相应的代码示例。
## 背景
在处理大规模数据时，单线程的处理速度很难满足需求。多线程技术可以
原创
2023-10-11 08:49:06
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