简介项目中，请求时发送超大 json 数据外；响应时也有可能返回超大 json数据。上一篇实现了请求数据的 gzip 压缩。本篇通过 filter 实现对响应 json 数据的压缩。
先了解一下以下两个概念：请求头：Accept-Encoding : gzip告诉服务器，该浏览器支持 gzip 压缩响应头：Content-Encoding : gzip告诉浏览器，输出信息使用了 gzip 进行压缩
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2024-03-01 17:50:14
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# 实现Java写数据量大的CSV代码
## 整体流程
下面是实现Java写数据量大的CSV代码的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建CSVWriter对象 |
| 2 | 写入数据到CSV文件 |
| 3 | 关闭CSVWriter对象 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建CSVWriter对象
在这一步，我们需要创建一个CSVWr
原创
2024-07-12 03:37:59
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# 在Java中高效处理大规模CSV数据
在现代应用程序中，CSV（逗号分隔值）文件是一种常用的数据存储格式。然而，当需要操作大量CSV数据时，效率问题便显得尤为重要。本文将探讨如何在Java中高效处理大规模CSV文件，并提供相关代码范例。
## 问题背景
假设我们有一个包含数百万条记录的CSV文件，数据格式如下：
```
id,name,age
1,John Doe,30
2,Jane
原创
2024-08-12 05:25:40
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问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
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海量的数据处理问题，这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、 数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，在海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某
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2024-01-09 22:14:31
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一、大数据概念1.大数据的定义： 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。补充：主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 2.数据的单位： bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8
# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
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你从其它工作薄中复制了带有公式的表格，这样此表中的函数公式也许带了链接。你这样试试，同时打开要复制的工作薄及总帐工作薄，右键点击要复制的工作表标签---移动或复制工作表---选下拉里面总帐工作薄---备份前打上勾---确定。试试excel中数据太多上万条,打开的时候很卡,甚至死过去...一、如果含量有大量的公式，可以在工具－－选项－－重新计算 中调整为 手动计算。二、如果没有大量公式，仅是数据量大
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2023-07-14 17:34:05
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# Java读取json文件获取数据量大小
在Java中，我们经常需要读取json文件来获取其中的数据。有时候，我们可能需要知道json文件的数据量大小，以便进行一些数据处理或者性能优化。本文将介绍如何使用Java读取json文件并获取其中的数据量大小。
## 1. 前提条件
在开始之前，我们需要确保已经安装了Java开发环境。如果没有安装，可以前往[Java官网](
## 2. 读取js
原创
2023-12-21 09:17:35
178阅读
百万级字段选择优化表字段 not null，因为 null 值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字 0。数据状态类型的字段，比如 status, type 等等，尽量不要定义负数，如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED，数值容量就会扩大一倍。可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT，尽量不使用 BIGINT，因为占的空间更小。字符串类型的字段会比数字类型占的空间
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2023-08-08 17:32:39
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老猫最近刚开始学习android，android中对于数据存储的方式有好几种，经过两天的学习，对于sqlite存储数据的性能和用法做一浅显的说明： 老猫从j2me开发一路走来，对于sqlite真是喜忧参半，囍的是在一个单机PDA环境下内嵌sqlite可以利用关系型数据库对数据进行操
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2024-05-09 22:06:05
155阅读
如何处理大数据量的MySQL like查询
在开发过程中，我们经常会遇到需要对数据库中的数据进行模糊查询的需求。MySQL提供了LIKE操作符来实现这个功能，但是当数据量较大时，LIKE查询可能会变得非常缓慢。在这篇文章中，我将向你介绍如何处理大数据量的MySQL like查询，并提供相应的代码示例。
整体流程
下面是处理大数据量的MySQL like查询的整体流程，我将用表格形式展示每个步
原创
2024-02-08 07:04:35
141阅读
# MySQL中的GROUP BY操作及其在大数据量下的应用
在处理关系型数据库时，MySQL提供了多种操作以便对数据进行分析和处理。其中，`GROUP BY`子句是对数据进行分组并对每个分组执行聚合函数的重要工具。当数据量较大时，`GROUP BY`的使用效率和性能便显得尤为重要。本文将深入探讨`GROUP BY`的使用，而特定地针对大数据量的情况，以帮助读者更好地理解这一关键功能。
##
# SQL Server 数据量大：管理与优化
随着数据量的迅猛增长，如何有效管理和优化SQL Server数据库已成为许多公司面临的核心问题。本文将探讨SQL Server在数据量大的情况下的表现、常见问题以及解决方案，并提供一些示例代码供参考。
## 数据量大的影响
在使用SQL Server进行数据处理时，当数据量增大时，性能问题常常显现出来。主要影响有：
1. **查询速度减慢**
原创
2024-10-17 13:29:21
257阅读
# MySQL数据量大切割的实现
## 1. 流程概述
为了实现MySQL数据量大切割，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义切割条件 |
| 2 | 创建新表 |
| 3 | 将数据从源表中导入到新表 |
| 4 | 验证新表的数据 |
| 5 | 删除源表中切割出去的数据 |
下面我们将逐个步骤进行详细介绍。
## 2.
原创
2023-11-10 04:11:12
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实现大规模 Redis 数据的高性能操作
## 引言
Redis 是一款开源的高性能键值数据库，它能够支持丰富的数据结构和功能，被广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等领域。然而，当数据量达到一定规模时，为了保持良好的性能，我们需要采取一些策略和技巧。本文将介绍如何在 Redis 中处理大规模数据以获得高性能。
## 整体流程
下面是在处理大规模 Redis 数据时的一般流程，我们将逐步展开每一
原创
2023-12-25 08:49:30
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SQL Server 索引结构及其使用（四）作者：freedk一、深入浅出理解索引结构二、改善SQL语句三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程聚集索引的重要性和如何选择聚集索引 在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：1、分页速度一
1、什么是大数据 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。二、V
# 如何实现"mysql count 数据量大"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start(开始) --> connect(连接数据库);
connect --> query(发送SQL查询);
query --> fetch(获取结果);
fetch --> count(使用COUNT函数计算数据量);
count --
原创
2024-03-04 03:20:53
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【生产实践经验】 生产实践中的切身体会是：影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，抓住并解决shuffle这个主要原因，事半功倍。 【Shuffle原理学习笔记】 1.未经优化的HashShuffleManager注：这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。 如上图，上游每
