翻了好久都没找到java 实现easyExcel动态创建sheet，那写一个。 要知道以 .xlsx结尾的excel文件每个sheet 只能写104万左右的数据量， 如果想要写入500W条数据到excel，要么分到多个she
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2023-11-09 05:22:40
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前言 目标快速模拟数据一亿条, 存储过程效率太低, 找到个load data的方法, 从本地文件读数据插入到库表中, 正文如下 正文 切换引擎 查询引擎类型 SHOW CREATE TABLE igs_sm_interface_access_log; 查询结果 CREATE TABLE `igs_s
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2020-10-28 22:51:00
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1、多线程插入(单表)2、多线程插入(多表)3、预处理SQL4、多值插入SQL5、事务(N条提交一次)# 多线程插入(单表)问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的：1、多链接耗时 (30%) 2、多发送query到服务器 (20%) 3、多解析query (20%) 4、多插入操作 (
本文实例讲述了Hibernate批量处理海量数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：Hibernate批量处理海量其实从性能上考虑，它是很不可取的，浪费了很大的内存。从它的机制上讲，Hibernate它是先把符合条件的数据查出来，放到内存当中，然后再进行操作。实际使用下来性能非常不理想，在笔者的实际使用中采用下面的第三种优化方案的数据是：100000条数据插入数据库， 需要约30分钟，呵呵，晕
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2024-09-29 14:41:41
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目录1、前期准备1.1、订单测试表1.2、测试环境2、实现方法2.1、单条数据插入方式2.1.1、实现代码2.1.2、十万条数据测试性能2.1.3、合并数据库链接优化2.1.4、优化后，十万条数据测试性能2.2、合并数据插入方式2.2.1、实现代码2.2.2、十万条数据测试性能2.3、MySqlBulkLoader插入方式2.3.1、实现代码：2.3.2、十万条数据测试性能3、性能测试对比4、总结
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2023-11-08 17:37:43
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不慌跟着套路走
导入poi的依赖<!--poi 相关jar包-->
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi</artifactId>
<version
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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一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 t where num is null 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注
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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超级干货：Python优化之使用pandas读取千万级数据环境：Linux-cenos5processor : 31model : 62model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHzcpu MHz : 2000.066cache size : 20480 KBmemory : 125G在如上所述的单机环境中，使用一些优化可以使基于pan
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2023-10-19 23:31:23
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# 如何实现“千万级数据去重 python”
## 概述
在处理大规模数据时，去重是一项非常重要的任务。本文将介绍如何利用Python对千万级数据进行去重操作，帮助你快速解决这个问题。
## 流程
以下是去重的整体流程，我们将通过几个步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取原始数据 |
| 2 | 去重操作 |
| 3 | 保存去重后的数
原创
2024-04-09 04:23:00
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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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# Python读取千万级数据xlsx
在实际的数据分析和处理中，我们常常会遇到需要处理大规模数据的情况，比如千万级的Excel文件。Python作为一门强大的数据处理语言，提供了很多库和工具来帮助我们高效地处理大规模数据。本文将介绍如何使用Python读取千万级数据的xlsx文件，并展示如何进行简单的数据可视化。
## 读取千万级数据xlsx文件
在Python中，我们通常会使用`pand
原创
2024-06-03 03:47:01
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# 实现 Redisson 千万级数据教程
## 简介
Redisson 是一个基于 Redis 的分布式对象和服务框架，提供了一系列的分布式服务和数据结构的实现，如分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。在处理大规模数据时，Redisson 提供了一些优化策略，使得可以有效地处理千万级的数据。
在本教程中，我们将详细介绍如何通过 Redisson 实现千万级数据的存储和访问。
## 整体流
原创
2023-10-11 10:36:10
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? 嗨，您好 ? 我是 vnjohn，在互联网企业担任 Java 开发 ? 推荐专栏：Spring、MySQL、Nacos、Java，后续其他专栏会持续优化更新迭代 ?文章所在专栏：业务设计 ? 我当前正在学习微服务领域、云原生领域、消息中间件等架构、原理知识 ? 向我询问任何您想要的东西，ID：vnjohn ?觉得博主文章写的还 OK，能够帮助到您的，感谢三连支持博客? ? 代词: vnjohn
# 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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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
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2024-08-23 15:26:33
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应尽量避免在 where 子句中使用！= 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。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。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 t where num is null 可以在
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2024-03-20 13:45:15
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工作中遇到要从网络SQL实例上查几个张表(A\B\C)，处理后存到本地Postgres库这么个需求，其中表B过千万（也可能过亿），当然不可能一次性查询，就要用到分页查询了。主流分页方法无非那么几种1、Not In 大法（据说是效率极低）果断放弃2、比较主键 top 50000 where max(ID)>50000 order by id asc(
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2024-01-10 16:45:26
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作者：变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
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2023-10-03 21:07:34
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