1.首先排除代码影响，数据量小正常运行，1k条数据以上接收不到数据；2.考虑是tomcat影响<Connector port="9001" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
connectionTimeout="20000"
URIEncoding="UTF
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2024-02-27 09:45:53
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大数据时代，人们使用数据库系统处理的数据量越来越大，请求越来越复杂，对数据库系统的大数据处理能力和混合负载能力提出更高的要求。PostgreSQL 作为世界上最先进的开源数据库，在大数据处理方面做了很多工作，如并行和分区。PostgreSQL 从 2016 年发布的 9.6 开始支持并行，在此之前，PostgreSQL 仅能使用一个进程处理用户的请求，无法充分利用资源，亦无法很好地满足大数据量、复
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2024-06-22 09:28:19
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在当今数据驱动的时代，选择合适的数据库管理系统（DBMS）对于支持大数据量处理至关重要。MySQL 和 PostgreSQL，各自具备独特的特性与性能表现。一方面，MySQL以其卓越的速度和简单易用性广受欢迎；另一方面，PostgreSQL以其丰富的功能和扩展性脱颖而出。本文将深入探讨这两款数据库在大数据量处理下的对比，帮助你在实际应用中做出明智的选择。
## 背景定位
在选择数据库管理系统时，
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大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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1.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。
2.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 from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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一文详解Pandas一、Pandas概述二、Pandas数据结构2.1 Series2.2 DataFrame数据结构二、数学与统计计算三、DataFrame的文件操作3.1 读取文件3.2 写入文件四、数据处理4.1 缺失值处理4.2 重复值处理 一、Pandas概述Pandas是另外一个用于处理高级数据结构和数据分析的Python库，Pandas是基于Numpy构建的一种工具，，纳入了大量的
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2024-10-20 12:43:37
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第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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## 如何使用 MongoDB 处理大数据量
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活的数据模式和高可扩展性，特别适合存储和管理大数据量。作为一名初入行的开发者，了解如何在 MongoDB 中处理大型数据集非常重要。以下是实现此目标的步骤流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-09-13 03:35:53
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
高并发的大数据量查询导致系统频繁死机
我们的大数据量查询是数据库分页的,
但是导出和打印功能是基于全部数据的.
系统投入使用后,对于导出和打印功能的使用远远要高于我们的预期.
而我们的系统的硬件设备是有限的 不能再升级了.
抓取内存大对象的时候,常常发现数百个5M以上的collection大对象
我们的这个系统不大,就是一个提供一些信息管理的,页面
从离线方面入手（hadoop、hive）熟练使用框架后跟着demo看源码hadoop和hive要学好算法和常用数据结构面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用Java基础、熟悉Linux，手写SQL学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？大数据跟业务紧密相关，相比去
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2024-07-22 13:32:49
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
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2023-09-29 07:00:03
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最近项目中牵扯到大数据量导出到Excel。传统的jxl，poi等在后端生成excel的方法就不见得有多奏效。1. JXL后端生成Excel代码（struts2 action方法代码）：public String excel() throws Exception{
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
Writable
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2024-05-31 09:22:20
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看过许许多多的MySQL大数据量查询优化方案，集合了所有的精华，在此分享了：
1、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。
2、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：
1. select id from t whe
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2024-08-17 19:36:18
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对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
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2024-08-28 16:12:12
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