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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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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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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# 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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# 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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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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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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sql server 到底能否处理百万级，千万级的数据？ 最近又想起曾经被忽悠过n次的问题。 刚毕业的时候，很多次去面试的时候被问及sql server能处理能力，以及上百万级别的数据的优化问题？我当然是说东又扯西的，说了一大堆方法方式来告诉他如何提高查询效率，如何正对各种应用特点来做优化。 我吹你吹了半
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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现在，我们有一个文件，样子长成这个样子的：该数据共有两列数据，col1，col2.col1是字符串类型的，col2为数字类型。这样的数据一共有多少呢？一共有：25165824。 现在我们的目标是统计col1中每个值出现的次数，并把对应的col2的值加起来，并且得到平均值。这样是放在关系数据库里，用SQL的话，十分容易搞定，SQL如下： select col1
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2024-01-30 13:48:00
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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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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~private boolean contains(List children, String value) {
for (TreeVo child : children) {
if (child.getName().equals(value) || (child.getChildren().size() > 0 && contains(
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2023-08-25 19:53:55
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分区 将数据库分区可提高其性能并易于维护。通过将一个大表拆分成更小的单个表，只访问一小部分数据的查询可以执行得更快，因为需要扫描的数据较少。而且可以更快地执行维护任务（如重建索引或备份表）。 实现分区操作时可以不拆分表，而将表物理地放置在个别的磁盘驱动器上。例如，将表放在某个物理驱动器上并将相关的表放在与之分离的驱动器上可提高查询性能，因为当执行涉及表之间联接的查询时，多个磁头
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2023-12-26 22:19:20
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写出以下程序的输出：
public class Overload {
// Object 参数
public static void say(Object arg) {
System.out.println("hello object");
}
// int 参数
public static void say(int arg) {
System.out.println(
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2024-06-12 16:53:42
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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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