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
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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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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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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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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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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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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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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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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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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# Java大数据量导出实现流程
## 1. 确定导出的数据源
首先需要确定要导出的数据源是什么，可以是数据库中的表格数据、文件数据或者其他数据来源。
## 2. 查询数据
根据导出需求，使用SQL语句或者其他方式查询需要导出的数据。
```java
String sql = "SELECT * FROM table_name WHERE condition";
Statement st
原创
2023-10-04 06:32:29
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# 如何实现Java搜索大数据量
## 概述
在处理大数据量时，我们需要考虑效率和性能。本文将介绍如何使用Java来搜索大数据量，并逐步指导新手开发者实现这一功能。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到数据源 |
| 2 | 从数据源获取数据 |
| 3 | 对大数据量进行搜索 |
| 4 | 返回搜索结果 |
## 具体操作步骤
#
原创
2024-06-04 05:59:28
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# Java大数据量Map实现指南
对于刚入行的小白来说，理解大数据的处理和在 Java 中实现高效的数据存储是非常重要的。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 Java 中实现一个可以处理大数据量的 Map 结构，并通过步骤和示例代码来帮助你入门。
## 一、流程概述
在实现大数据量的 Map 时，可以遵循以下几个流程步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何实现Java大数据量删除操作
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何在Java中处理大数据量删除操作。这是一个非常常见的需求，也是一个需要谨慎处理的任务。在本文中，我将会逐步指导你完成这一操作，包括整个流程、每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 流程图
```mermaid
journey
title 教会新人实现Java大数据量删除
secti
原创
2024-07-05 05:34:03
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一、深入java虚拟机以及大数据
1.jvm的相关概念
当List放了大量的数据超过jvm中所能容纳的内存后，就会发生堆溢出。
当递归调用没有临界退出条件就会出现 栈溢出。
当批量导入大量数据或者用dom4j解析大的xml文件的时候，会出现 堆溢出，
这个时候可以通过分段批量提交以及用
sax代替dom4j来解决问题。
heap(堆)，stack(栈)
2、jvm的结构细分及其概述?
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2024-10-30 09:41:35
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每个程序员都应该了解的 CPU 高速缓存[编者按：这是Ulrich Drepper写“程序员都该知道存储器”的第二部。那些没有读过第一部 的读者可能希望从这一部开始。这本书写的非常好，并且感谢Ulrich授权我们出版。一点说明：书籍出版时可能会有一些印刷错误，如果你发现，并且想让它在后续的出版中更正，请将意见发邮件到lwn@lwn.net ，我们一定会更正，并反馈给Ulrich的文档副本
在处理大数据量的 Java 应用程序与 TiDB 数据库的整合时，一个系统的备份与恢复策略是至关重要的。这篇博文将详细探讨针对这类场景的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及扩展阅读。下面，我们逐步深入这些关键方面，确保能够有效解决 Java 大数据量 TiDB 中可能碰到的问题。
### 备份策略
为了应对大规模数据的备份需求，我们设计了一个层次化的备份策略。以下是该策略所涵
java学习笔记2java特性和优势简单性面向对象可移植性高性能分布式动态性多线程安全性健壮性思考？java 为什么能够成功java是纯面向对象编程的语言；跨平台 （一次编译，到处运行；Write Once，Run Anywhere）；java提供了许多内置的类库，通过这些类库，简化了开发人员的设计工作，同时缩短了项目开发时间；提供了对Web应用开发的支持；简单，去除了c++中难以理解，容易混淆的
