要制作一个Java工具来比对数据，你需要考虑几个关键点：数据的来源、数据的格式、比对算法和结果输出。以下是一个简单的步骤，帮助你开始制作这样的工具：确定数据来源：数据可能来自文件、数据库、API或其他来源。根据数据来源，你需要使用相应的Java库或框架来读取数据。确定数据格式：数据可以是CSV、JSON、XML、数据库表等格式。根据数据格式，选择合适的解析库，如Jackson用于JSON，JAXB
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2024-06-24 19:33:42
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对上亿的表进行排序或者上亿的表之间进行join，会导致系统失去响应。 ◆1.我确实做了一个很大的查询，涉及的数据表有两亿条记录，而且有一个group by操作，造成CPU、内存和磁盘开销均很大。后来和微软的人重新实验了一下，我的查询确实会造成系统反应变慢。后来我们也实验了一下，在这个2亿的表上统计一下行数，即select count(*
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2024-04-23 19:00:31
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# Java上亿数据比对：新手指南
作为一名刚入行的开发者，面对上亿数据的比对任务可能会感到困惑和无从下手。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你了解整个流程，并提供具体的代码示例，让你能够快速上手。
## 流程概览
首先，我们通过一个表格来展示整个数据比对的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据比对
原创
2024-07-30 05:19:46
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一 背景 通常情况下，还是做业务需求为主，很少会遇到迁移数据的机会业务场景是阿里云 的数据库，迁移用了dts.在线不停机迁移,还是自己去做。二 技术选型如果运行停止服务，dba 可以使用MYSQL官方的mysqldump 或者Percona的备份工具进行迁移。mysqldump 对于大表迁移速度很慢，不支持分表。所以只能考虑其他办法。datax: 介绍datax 也可以实现
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2023-10-17 21:56:04
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编程珠玑第二版第一章就有类似的问题，问题描述如下：有最多1000万条不同的整型数据存在于硬盘的文件中（数据不超过最大值），如何在1M内存的情况下对其进行尽可能快的排序。 数据特征：单个数据<=1000万、不同的（没有重复）、整型（int，4B）
要求：1M内存、尽可能快
分析：1MB = 1*1024*1024 B 能存储大于25万个int类型的整数。所以每次我们可以排序25万条记
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2024-01-10 20:54:01
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是否你也遇到了类似的问题：如何处理海量数据 比如订单数据越来越多（亿级），查询越来越慢，如何处理？ 分库分表会带来哪些副作用？可能的解决方式有哪些？问题目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，为了快速检索，也都采用了B树或其他索引技术。从原理上来讲，表中的数据越多，索引树的范围越大，磁盘读取也越多，性能也就越低。实践从实践角度来看，一般以百万到千
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2023-08-10 09:24:45
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对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？比如银行交易流水记录的查询限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。-- 建立一张
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2023-11-04 21:50:23
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今天开发提出需求，让统计数据，一询问才得知表中的数据量已达亿级以上。具体的sql如下：SELECT id_province_code,gender,age,COUNT(1),SUM(zy_days),SUM(zf),SUM(ybnje)
FROM medicare2017 WHERE zy_enter_date BETWEEN '2017-
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2023-07-05 21:24:46
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1. 预先准备有效数据单号池，通过单号拉取数据处理单号表默认为101 使用findAndModify 更新单号表状态为 2 读取单号 循环读取100 条02 通过运单号批量查询 Aladin_WayBillStatus 表 获取数据03 拼接 新增 SQL语句04 批量提交给 Hbase05 批量更新 单号表 状态 为 3方式优点简单粗暴，开发简单 不超过200行代码，应为findAnd
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2023-05-26 13:52:31
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摘要：刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？
作者： JavaEdge。刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 比如：大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计拥有百万千万粉丝的大v，给全部粉丝推送消息案例常见错误写法SELECT *
FROM table
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2024-02-24 17:13:12
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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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2023-08-29 17:48:17
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背景关系型数据库在执行计数任务时，其执行效率会随着数据量级的增长而降低；当数据量达到亿级别时，计数任务的执行效率已经低到令人不忍直视。在闲鱼团队的关系系统中，我们采用了这样一种方式来实现亿级别数据的毫秒级计数。挑战闲鱼现有的业务场景中，用户收藏宝贝、关注他人的数据量，已经达到亿级别。传统的关系型数据
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2019-05-05 09:25:00
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阿里机器智能 小叽导读：优酷视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量，面对巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理和管理，图数据结构更加贴合优酷的业务场景，图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现，随着年轻化互动数据和内容数据结合，在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿的消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上的实
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2024-08-27 15:25:43
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目录一、索引优化二、sql优化1三、sql优化2 一、索引优化搞懂MySQL索引优化EXPLAINMySQL索引背后的数据结构及算法原理神奇的 SQL 之别样的写法 → 行行比较那些年我们一起优化的SQL慢sql治理经典案例分享5大步骤+10个案例，SQL优化基于业务场景的MySQL千万级大表优化二、sql优化1MySQL 大表优化方案聊聊数据库优化优化 MySQL： 3 个简单的小调整MySQ
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2023-11-17 19:13:39
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本文是从真实项目操作的记录，由于数据量太大，个人能力有限，如果文中写的不对的地方，还请DBA大牛指正（本人只是迷途中的小程序猿），这篇文章主要是记录一个问题的解决办法。项目背景这个项目是要求做环境监控，我们暂且把受监控的设备称为采集设备，采集设备的属性称为监控指标。项目要求：系统支持不少于10w个监控指标，每个监控指标的数据更新不大于20秒，存储延迟不超过120秒。那么，我们可以通过简单的计算得出
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2024-05-17 14:58:32
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1 概述 组合查询为多条件组合查询，在很多场景下都有使用。购物网站中通过勾选类别、价格、销售量范围等属性来对所有的商品进行筛选，筛选出满足客户需要的商品，这是一种典型的组合查询。在小数据量的情况下，后台通过简单的sql语句便能够快速过滤出需要的数据，但随着数据量的增加，继续使用sql语句，查询效率会直线下降。当数据量达到一定的量级，服务器将会不堪重负甚至面临挂掉的危险，并且大数据量的存储也成为了一
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2024-04-19 19:13:35
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处理上亿数据的MySQL单表查询，并期望在秒级内得到结果，是一个具有挑战性的任务。以下是一些策略和最佳实践，可以帮助你优化查询性能：索引优化：确保查询中使用的所有列都已建立适当的索引。避免使用全表扫描，确保查询能够利用索引。使用复合索引来优化多列的查询条件。定期分析索引的使用情况，并删除不再需要的索引以减少维护开销。查询优化：避免在查询中使用不必要的函数和计算，特别是在WHERE子句中。减少JOI
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2024-08-25 23:12:05
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2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
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2024-01-02 16:35:16
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一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 f
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2024-05-12 13:39:52
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本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
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2023-12-01 19:35:58
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