【PS:本地环境不存在网络影响下测试，且多次调用sql语句，取出现次数最多的 ‘查询时间’作为参考】首先我们有个表里面有1千万以上的数据 因为表字段少，且结构简单所以实际查询时间对人感官不是很慢，但是我们将问题扩大考虑。实际情况的表肯定不止这些字段，查询时间肯定也不知我测试时查出来这么快，所以我们只比较更优化的方案，而不单纯看所耗时间。A=> 简单的查询从10
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2023-08-18 13:17:34
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package com.chen.controller;
import com.chen.utils.BaseDao;
import com.chen.utils.DataImport;
import com.chen.utils.StreamUtil;
import org.junit.Test;
import java.io.File;
import java.sql.Connection
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2023-07-16 15:22:23
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导读(为什么要优化?):在spark开发中,如果数据量很大的情况下(亿级),即使是基于内存的spark也会吃不消,很可能会发生意想不到的一些异常(堆栈溢出、OOM内存溢出等),这时,如何优化使得我们的程序性能更加的好,速度更加的快就是第一任务了,以下是针对数据结构的一些优化解决方案供大家参考数据结构耗费内存情况:1、每个Java对象,都有一个对象头,会占用16个字节,主要是包括了一些对象的元信息,
在上篇文章给大家介绍了Spring学习笔记1之IOC详解尽量使用注解以及java代码，接下来本文重点给大家介绍Spring学习笔记2之表单数据验证、文件上传实例代码，具体内容，请参考本文吧！一、表单数据验证用户注册时，需要填写账号、密码、邮箱以及手机号，均为必填项，并且需要符合一定的格式。比如账号需要32位以内，邮箱必须符合邮箱格式，手机号必须为11位号码等。可以采用在注册时验证信息，或者专门写一
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2023-07-15 15:47:24
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MySQL快速插入亿级数据前言通常我们会有这样的需求：构造数据，大批量插入数据库，以供后续处理。如果是几万几十万的数据那还好说，但如果是上千万上亿的数据，那么我们对速度的追求就更加迫切。这里我们利用Python来操作MySQL（或者PostgreSQL），采取多进程多协程的方式，实现大批量数据快速插入。数据库配置# 查看bulk_insert_buffer_size大小，默认是8M
SHOW VA
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2023-07-28 16:05:47
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通用技术 mysql 亿级数据优化一定要正确设计索引一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描）一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库每个表索引不要建太多，大数据时会增加数据库的写入压力应尽量避免在 where 子句中使用!=或
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2024-06-21 10:32:55
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上一篇Mysql数据库快速插入亿级数据，介绍了如何造亿级数据。OK，现在数据有了，怎么分区？常见的思路有两个： ①使用ALTER TABLE创建分区； ②先创建一张与原来一样的新表，对新的空表分区，然后将原表数据备份到新表，然后删除原表，将新表改名为原表名。 下面就来实践这两种思路。原表sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
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2023-08-10 13:58:04
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亿级数据的统计系统架构 公司的统计系统经历了两次比较大的架构变动:1.数据直接入库的实时分析->2.数据写入日志文件再归并入库的非实时分析（及时性：天）->3.数据写入日志文件归并入库，建立不同维度的缓存表, 结合数据仓库（及时性：小时）当前的系统状况： 数据源：Goolge Analytics / WebServer Log数据库记录:5亿+单表最大记录：1.2亿+服务器数量：三台
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2023-11-14 19:39:19
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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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一、写在前头。早先考虑到并且调研的架构师flume或者canel等读取mysql的binlog，但是需要mysql开启row模式存binlog，但是目前mysql库是已经积攒了很多业务数据，举个例子就是批量修改一万条，仅记录一条update语句，如果改成行，对服务器的磁盘空间要求很大。但是不开启行，就会造成，解析binlog的insert还好，我可以解析后放入kafka中，但是如果涉及到updat
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2024-07-23 23:04:11
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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。 实验1.直接使用用limit start, count分页语句：select * from order limit start, count当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从1
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2023-08-08 23:48:39
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1.MySQL架构组成1.1 MySQL逻辑架构学习 MySQL 就好比盖房子，如果想把房子盖的特别高，地基一定要稳，基础一定要牢固。学习 MySQL 数据库前要先了解它的体系结构，这是学好 MySQL 数据库的前提。1.1.1 MySQL架构体系介绍 MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、
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2023-10-27 11:25:16
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一、背景 在单表数据达到千万，过亿级别时，对数据库操作就非常吃力了，分库分表提上日程，目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。 二、数据切分策略 数据切分(Sharding)就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。 根据数据切分规则的不同，主要有两种模式， 垂直切分(纵向切分)，即对不同的表进行切分，存储到不同
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2023-09-04 20:51:43
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# 优化Java循环处理大量数据的方法
在日常的开发工作中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而有时我们可能会发现使用Java中的for循环处理10万级数据的效率太低。本文将介绍一些优化Java循环处理大量数据的方法，帮助提高代码的效率。
## 问题分析
在Java中，使用for循环处理大量数据可能会导致性能下降的原因有很多，比如循环内部的逻辑过于复杂、数据访问的方式不合理等。下面我们将
原创
2024-05-21 05:15:14
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# 万级数据Java List对象去重
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要对大量数据进行去重的情况，尤其是在处理万级数据的时候。本文将介绍如何使用Java来对万级数据的List对象进行去重操作。首先，我们来看一下整个去重过程的步骤。
## 整体流程
可以使用以下步骤来实现万级数据Java List对象的去重。
```mermaid
journey
title 去重流程
原创
2023-10-01 06:24:27
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//每次查一千条 int size = 1000; //读取 Integer count = yyAmazonInventoryReportMapper.findAllCount(); //查几次 int thread = count / size + 1; for (int i = 0; i < ...
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2021-08-04 10:09:00
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有句话说的很对，坚持一件事情很难，放弃一件事情很简单，这几个月一直在刷题，总结了很多面试题，csdn好几个月没写，csdn还是要坚持写。最近有个白名单的需求，把白名单放入redis的key中，这个是放商户id，商户有一万多个，可以算上bigkey了。阿里云Redis开发规范【强制】：拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素
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2024-06-28 20:16:22
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作者 | 王一鹏无论多么有主见的架构师，在做数据库选型的时候，也可能会犯难。传统 SOL、NoSQL 还是 NewSQL？架构风格是以久经考验的关系型数据库为主，还是偏向所谓原生的分布式架构？如果提及具体产品，那选择就更多了，TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景的产品，比如处理时序数据的 ，处理图数
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2023-12-26 23:15:36
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mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
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2023-09-29 08:38:40
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在现代企业中，亿级数据的存储、管理和分析是一项日益重要而复杂的任务。无论是进行销售预测、用户行为分析，还是精准市场营销，处理如此庞大的数据库都对开发者和架构师们提出了严峻的挑战。在实践中，MySQL和PostgreSQL是两种流行的关系数据库管理系统（RDBMS），它们在亿级数据的处理能力和性能表现上各有优劣，本文将深入探讨如何解决“亿级数据 MySQL PostgreSQL”相关问题。
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