日常开发中经常需要对数据进行排序，通常可以讲数据库中的数据获取到后通过程序在内存中进行排序，但是这样排序需要将排序内容从数据库中查询到内容，同时使用程序算法进行排序，然后将排序结果更新入数据库，这样排序效率较低，开发量较大，本例采用数据库本身自有属性进行大数据的快速排序，具体方案如下：1、删除临时表DROP TABLE IF EXISTS SORT_TEMP2、创建临时
原创
2021-07-28 16:40:15
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MySQL多表查询 导入 2 张 数据库 表 查询姓名中包含 “小 ” 的所有的 用户 select * from hzuser where name like ‘%小%’;排序 排序采用order by子句，order by后面跟上排序字段，排序字段可以放多个，多个采用逗号间隔，order by默认采用升序，如果存在where子句那么order by必须放到where语句的后面 按照薪水由小到大
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2024-05-31 13:40:24
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# 大量数据分页排序用 MySQL 还是 MongoDB
在我们进行数据管理和处理时，如何有效地处理大量数据是一个重要而又常见的任务。我们有两个常用的数据库来选择：MySQL 和 MongoDB。本文将带领你了解如何实现大量数据的分页和排序，能够更好地选择合适的数据库进行相应操作。
## 整体流程概述
在实现分页和排序之前，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 说明 |
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在工作中有时会遇到有大量需要导入到数据库，如果通过写脚本一条一条的插入到mysql，那么会非常慢的。之前我有想到一次性插入10000条数据就好了啊，这样确实在大部分情况下都能满足需求了。但是如果你去多了解一些mysql，会发现其实只需要写一条Sql就可以解决这个问题了，我们就不需要重复制造轮子了。不过这里需要两个前提，1、将原始数据转化成为CSV格式的文件2、mysql客户端连接mysql ser
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2023-08-12 12:25:55
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Comparable 和 Comparator比较简介Comparable1.1说明1.2举例Comparator1.1说明1.2举例相同点：不同点： 简介Comparable 和 Comparator都是Java中两个接口，comparable 在java.lang包下，comparator在java.util包下，功能都是实现排序，两者虽然功能类似，但是在使用与实现上都有其特点。Compar
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2023-07-19 00:25:36
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一、痛点
• 数据量日积月累越来越大，哪怕 sharding 也很难实现到查询秒出，并且硬件成本和程序复杂度都很高；
• 数据查询涉及逻辑复杂，单个 SQL 往往涉及多个表 join，以致 SQL 执行慢，SQL 优化难度大；
• 历史数据更新量大，普通的 SQL 数据库数据导入都会存在 io 瓶颈；
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2023-07-13 06:51:46
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一个100G的文件，内存只有4G，对其进行全排序，如何用普通的java程序编写处理我们一般说的排序算法是内部排序，指的是可以将所有数据一次性的载入内存当中，然后进行排序。但是，当要排序的数据量相当大的时候，无法将全部的数据加载到内存中，这时就需要采用外部排序的方法，采用分而治之的思想，将大的数据文件切分为小的，内存可以一次加载完成的数据块，对每个数据块进行排序，然后用归并排序将各个数据块进行排序。
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2023-09-23 13:45:03
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在Java数据结构和算法(三)——冒泡、选择、插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法，它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2)，如果数据量少，我们还能忍受，但是数据量大，那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的。接着我们在讲解递归 的时候，介绍了归并排序，归并排序需要O(NlogN)，这比简单排序要快了很多，但是归并排序有个缺点，它需要的空间是原始数组空间的两倍，当我们需
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2023-09-09 01:39:44
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引言：在实际的应用场景中，我们经常需要查询数据库中的一些特定记录，在这种情况下，我们通常会使用"IN"关键字来查询指定ID的记录。然而，当我们需要查询大量数据时，这种方法就不再是最优解了。本文将探讨这个问题，给出合理的解决方案，并在代码示例中演示如何避免使用"id in 大量数据"。为什么不建议执行"id in 大量数据"？当我们使用"id in 大量数据"时，MySQL会将查询请求发送给服务器，
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2024-07-17 16:31:00
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# 大量数据排序加分页：MySQL vs MongoDB
在处理大量数据时，排序和分页是两个非常常见的需求。无论是展示数据的网页应用，还是大型数据分析平台，开发者常常需要从数据库中快速拉取并展示用户所关心的数据。在这篇文章中，我们将探讨在MySQL和MongoDB中进行大量数据排序和分页的方式，并提供示例代码，帮助大家理解这两者的对比，同时在最后进行总结以指导读者选择最适合的技术。
## My
前言： 在系统正常运作一定时间后，随着市场、产品汪的需求不断变更，比较大的一些表结构面临不得不增加字段的方式来扩充满足业务需求； 而 MySQL 在体量上了千万、亿级别数据的时候，Alter Table 的操作，可以让你等一天，而且在高峰期执行这种 SQL 让你的数据库也承担着压力。 第一时间想到的解决方案就是新建一张表，去掉索引等关联关系，然后加上需要修改的字段，接着写上 in
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2023-08-14 11:34:53
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Spark RDD详解与优化Spark的特性RDD的五大属性Spark的运行模式Spark提交模式RDD的shuffleRDD的广播变量RDD的stage及宽窄依赖和血统RDD的persist、cache与checkpointSpark分布执行时的序列化问题Spark常见JDBChbase on Spark和Spark on hbaseCassandra on SparkSpark on hive
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2023-12-18 15:44:38
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目录前言一、硬件方向二、程序开发方向2.1 建议开启 rewriteBatchedStatements=true 配置项2.2 load data infile 总结前言 在开发过程中可能会遇到需要快速入库大量数据的场景。理论上来说通过批量写入应该能够快速的插入数据，但是实际过程中批量插入速度并不是很理想。接下来介绍一下优化常用的操作
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2023-06-27 23:24:12
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# MySQL 处理大量数据的方法及优化
## 引言
在现代社会中，数据量的爆炸式增长已经成为了一种常态。对于数据库管理系统来说，处理大量数据是一项非常重要的任务。本文将介绍如何在 MySQL 中处理大量数据，并提供一些优化方法。
## 数据库设计和索引优化
在处理大量数据之前，首先需要进行数据库设计和索引优化。良好的数据库设计可以最大限度地减少数据冗余和数据不一致的问题，同时还能提高查询
原创
2023-09-05 10:51:32
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# 解决 MongoDB 排序大量数据时内存满的问题
在使用 MongoDB 进行数据处理时，排序操作是一项常见的需求。然而，当我们需要对大量数据进行排序时，可能会遇到内存满的问题。MongoDB 在默认情况下使用系统内存来处理排序，如果数据集过大无法在内存中完全处理，就会出现问题。本文将探讨这一问题的原因，并给出解决方案。
## 原因分析
MongoDB 在进行排序时，有一个内置的限制：排
原创
2024-08-19 04:26:17
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MySQL插入已知的1000万条数据如何快速的向数据库中插入已知的1000万条数据 假设这1000W条数据在同一个集合里，那么将这个集合进行遍历，循环1000W次，结合数据库编程技术，如JDBC，就可以插入数据库，这么简单的操作，显然不是正确答案…这样做的缺陷：1.应用服务器（程序运行所在服务器）与MySQL数据库服务器并不是同一台，当需要执行数据库操作时，会由应用服务器将SQL语句发送到MySQ
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2023-07-09 20:12:08
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这几天研究mysql优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10万级别），利用 EXPLAIN 比较不同的 SQL 语句，不能够得到比较有效的测评数据，大多模棱两可，不敢通过这些数据下定论。所以通过随机生成人的姓名、年龄、性别、电话、email、地址 ，向mysql数据库大量插入数据，便于用大量的数据测试 SQL 语句优化效率。、在生成过程中发现使用不同的方法，效率天差万别。1、先上Mysql数据库
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2023-10-04 19:13:38
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总结排序算法前，先对排序算法中出现的术语进行说明。1.术语说明稳定与不稳定：a在b前，若a=b，排序后a一定还在b前，这就说明稳定内外排序：基于内存排序，就是内排序时间复杂度：算法耗费的时间空间复杂度：耗费内存的大小2.算法分类下面详细介绍算法。1.冒泡排序这是最常见的排序。从第一个到最后一个元素，相邻元素比大小，互换位置。举例说明：1 public static int[] bubble
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2023-07-18 17:56:56
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选择排序思想 n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果： ①初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空。 ②第1趟排序 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R[1]交换，使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区。 …… ③第i趟排序 第i趟排序开始时，当前有序区和无
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2023-08-25 23:11:52
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详解MySQL大表优化方案(1)、字段(2)、索引(3)、规范查询SQL(4)、存储引擎(5)、mysql配置参数优化(6)、mysql读写分离(7)、分区和分表单表优化：当单表的数据不是一直在暴增，不建议使用拆分，拆分会带来逻辑，部署，运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常
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2023-08-02 13:58:41
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