前言之前学MySQL时，有学到过MySQL等数据库可以存储大文本，比如小说等。今天我刚好学完了JDBC，想拿这个应用来练练手。也算是给我的JDBC学习画上一个小句号，然后就去学连接池等，最后就学框架了。一、使用JDBC向数据库存取小说想要在数据库中读写大文本，就必须综合使用PreparedStatement和IO流的相关技术。在MySQL等数据库中，TEXT数据类型可以存储1-65535个字符的不
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2023-08-02 08:35:19
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# Java中Redis批量取千万级数据方案
Redis是一种高性能的非关系型数据库，被广泛应用于各种场景中。在处理大规模数据时，如何高效地进行批量取数据是一个常见的问题。本文将介绍如何在Java中使用Redis进行千万级数据的批量取操作，并给出相应的代码示例。
## 引言
在某些场景中，我们需要从Redis中批量取出千万级的数据，例如用户信息、商品信息等。由于Redis是单线程的，如果使用
原创
2023-09-08 11:31:09
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import com.hengyunsoft.data
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2023-09-13 22:15:10
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1、多线程插入(单表)2、多线程插入(多表)3、预处理SQL4、多值插入SQL5、事务(N条提交一次)# 多线程插入(单表)问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的：1、多链接耗时 (30%) 2、多发送query到服务器 (20%) 3、多解析query (20%) 4、多插入操作 (
# Redis批量取千万级数据
在现代软件开发中，处理大规模数据集是非常常见的需求。而Redis作为一种高性能的键值存储数据库，提供了一系列的命令和功能，用于处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Redis批量获取千万级数据，并提供相应的代码示例。
## Redis简介
Redis是一种基于内存的高性能键值存储数据库，它支持各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。Redis以其
原创
2023-11-21 03:35:43
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前言千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区。除此之外，还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验，做了如下总结。方案"千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级，大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。数据量：千万级随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量，从而对于不同的场景我们
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2023-08-14 13:15:33
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分区 将数据库分区可提高其性能并易于维护。通过将一个大表拆分成更小的单个表，只访问一小部分数据的查询可以执行得更快，因为需要扫描的数据较少。而且可以更快地执行维护任务（如重建索引或备份表）。 实现分区操作时可以不拆分表，而将表物理地放置在个别的磁盘驱动器上。例如，将表放在某个物理驱动器上并将相关的表放在与之分离的驱动器上可提高查询性能，因为当执行涉及表之间联接的查询时，多个磁头
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2023-12-26 22:19:20
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背景情况用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表.常用的切分方案数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据
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2024-04-28 16:24:30
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1. 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。2.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 num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t w
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2024-06-03 15:31:29
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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
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2024-08-23 15:26:33
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作者：变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
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2023-10-03 21:07:34
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# MySQL千万级数据解决方案
## 简介
随着互联网的快速发展，数据量的增长变得越来越快。对于MySQL这样的关系型数据库来说，处理千万级数据可能会面临性能瓶颈。本文将介绍一些解决方案，帮助您优化MySQL的性能，应对千万级数据的挑战。
## 数据库设计
良好的数据库设计是处理大规模数据的关键。以下是一些设计原则：
1. 使用适当的数据类型：根据数据的特性选择合适的数据类型，可以减少存储
原创
2023-07-21 14:03:58
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~private boolean contains(List children, String value) {
for (TreeVo child : children) {
if (child.getName().equals(value) || (child.getChildren().size() > 0 && contains(
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2023-08-25 19:53:55
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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
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2024-02-23 11:07:22
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写出以下程序的输出：
public class Overload {
// Object 参数
public static void say(Object arg) {
System.out.println("hello object");
}
// int 参数
public static void say(int arg) {
System.out.println(
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2024-06-12 16:53:42
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目录 环境参数表场景描述问题描述构造测试数据方案演进方案一：普通分页分析：方案二：普通分页+分页锚点分析方案三（最终方案）：中间表分页+分页锚点+自连接分析：环境参数硬件内存1G处理器数量1内核数量4硬盘机械硬盘软件Mysql5.7.19操作系统虚拟机 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 表结构CREATE TABLE `pay_onlin
很多人第一反应是各种切分；我给的顺序是:
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql
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2023-08-31 13:52:23
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# 如何实现Java千万级数据更新
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java千万级数据更新。在本文中，我将向你展示整个过程的流程和每个步骤中需要做的事情。让我们开始吧！
## 2. 流程表格
以下是实现Java千万级数据更新的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------|
| 1 | 连接数
原创
2024-04-14 04:25:22
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[转载]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
