最近在弄一件任务，要求测试一下从文本中读取数据，然后向mysql表中插入。要求用JDBC线程导入。要求效率。 环境说明： 数据量 ： 10058624条 （大约一千零6万条数据，本地机器运行）&
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2024-02-27 18:49:38
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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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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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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，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，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
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2023-07-31 14:55:48
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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# 使用Spark处理千万级数据的科普指南
在大数据时代，处理海量数据已经成为企业运作和分析决策的重要组成部分。Apache Spark是一个广泛应用的开源大数据处理框架，因其速度快、易于使用和强大的API而受到青睐。本文将介绍使用Spark处理千万级数据的基本概念，并提供一些代码示例，帮助你快速上手。
## 什么是Spark？
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持多
数据量：千万级千万级其实只是一个感官的数字，就是我们印象中的数据量大。这里我们需要把这个概念细化，因为随着业务和时间的变化，数据量也会有变化，我们应该是带着一种动态思维来审视这个指标，从而对于不同的场景我们应该有不同的处理策略。数据量为千万级，可能达到亿级或者更高通常是一些数据流水，日志记录的业务，里面的数据随着时间的增长会逐步增多，超过千万门槛是很容易的一件事情。数据量为千万级，是一个相对稳定的
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2023-08-31 06:28:39
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# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
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MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘
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2021-07-30 14:27:21
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# MySQL千万级数据处理是指
在当前大数据时代，数据量不断增加，对于数据库的读写性能提出了更高的要求。MySQL作为一款常用的关系型数据库管理系统，在处理千万级数据时也需要进行一定优化和设计。本文将介绍MySQL千万级数据处理的概念、优化方法以及代码示例。
## 什么是MySQL千万级数据处理
MySQL千万级数据处理是指在MySQL数据库中处理大量数据时，确保系统性能不受影响，保证查询
原创
2024-03-29 05:57:25
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## MySQL处理千万级数据所需硬件配置
在当今大数据时代，随着数据量的飞速增长，处理千万级数据成为了许多企业和个人面临的挑战。MySQL作为最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，也面临着处理大规模数据的挑战。为了保证MySQL在处理千万级数据时的性能和稳定性，我们需要合理配置硬件资源。
### 1. 处理器（CPU）
处理器是MySQL处理大规模数据的核心。对于千万级数据的处理，我们需要选
原创
2024-01-05 08:26:12
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MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，...
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2015-05-08 14:23:00
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mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。本文给大家分享的是作者在使用mysql进行千万级数据量分页查询的时候进行性能优化的方法，非常不错的一篇文章，希望能帮助到大家。
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2023-07-04 09:40:17
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1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
<?p
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2024-05-28 08:57:16
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背景介绍有个数字化转型项目采用MySQL数据库，有张大表数据两千万左右，深度分页（比如翻页1000万行）后查询比较慢，需要进行优化需求分析 1）由于B端项目需要查询全量数量，查询条件有起止日期，没有采用水平分表方案，如根据用户ID水平分表、根据时间水平分表等 2）采用ES、Hive+Impala、ClickHouse等OLAP方案需要引入其他技术栈，开发资源、进度等无法满足要求本文主要分析大表深度
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2023-09-05 10:22:33
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# Python千万级数据处理
## 摘要
本文将指导刚入行的开发者如何使用Python处理千万级数据。我们将介绍整个处理过程的流程，并提供每一步所需的代码和注释。同时，我们还会使用序列图和甘特图来帮助理解整个过程。
## 1. 流程图
下面是处理千万级数据的整个流程图。
```mermaid
graph LR
A[数据导入] --> B[数据清洗]
B --> C[数据分析]
C -->
原创
2023-11-02 13:45:31
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集合两大接口：Collection（集合的根接口），Map（映射集合的根接口）1.Collection：来源于Java.util包，Java SDK不提供直接继承自Collection的类，Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子
接口”如List和Set。
1.1.List ：有序集合，包含重复的元素的Co
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2024-10-17 23:54:42
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目录前言HashMap的put()1.Java7集合框架1.1深入Java集合1：HashMap的实现原理1. HashMap 概述：2. HashMap 的数据结构： 3. HashMap 的存取实现： 深入Java集合2：HashSet的实现原理1.HashSet 概述2. HashSet 的实现 3. 相关说明 深入Java集合3：ArrayList实
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2024-10-23 14:22:45
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背景 服务器A：有一张表A，单表1500万条数据（未来会更多）表占用的空间大小6G. 服务器B：从服务器A把表A导过来，插入服务器B的表B中（服务器配置 2核8G）过程作为一个有经验的老菜鸟，就不折腾 mysqldump、source命令的导入导出了，服务器有挂掉的风险。1、通过脚本，每次从表A查询1000条数据，通过offset实现分页查询，插入表B select * from table_A
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2023-05-26 10:57:18
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千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们直觉思维都会 跳转到拆分或者数据分区。在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分：“千万级”、“大表”、“优化”，也分别对应我们在图中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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