前文 在用Django写项目的时候时常需要提供文件下载的功能，而Django也是贴心提供了几种方法：FileResponse、StreamingHttpResponse、HttpResponse，其中FileResponse和StreamingHttpResponse都是使用迭代器迭代生成数据的方法，所以适合传输文件比较大的情况；而HttpResponse则是直接取得数据返回给用户，所以容易造成
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2024-01-28 01:04:10
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## SQL Server 如何处理千万级别数据的项目方案
在现代应用程序中，数据处理是一个重要的环节。随着数据量的不断增加，如何高效地处理和管理千万级别的数据已经成为开发者和架构师面临的重要挑战。SQL Server 作为一个强大的关系型数据库系统，为我们提供了多种方式来应对这一挑战。本文将提出一个项目方案，介绍如何利用 SQL Server 处理千万级别的数据，并提供相应的代码示例和流程图。
原创
2024-09-05 05:49:38
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写博客主要是用来总结、巩固知识点，加深自己对这个知识点的理解。同时希望帮助到有需要的人。如有不正确的地方。可以在评论区指出。你们的支持。是我不断进步的源泉。
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2022-02-28 18:15:30
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# Python如何处理千万级数据：以大数据分析为例
在数据科学和分析的领域，处理千万级的数据已经成为一种常态。无论是金融数据分析、社交媒体数据挖掘，还是科学研究中的实验数据，如何有效地处理和分析大规模数据集是非常关键的。本文将探讨如何使用Python处理这些大数据，并解决一个实际问题，最后给出相应的代码示例。
## 实际问题：从大数据集中提取有价值的信息
假设我们有一个包含上千万用户行为数
1.数据库设计和表创建时就要考虑性能2.sql的编写需要注意优化4.分区4.分表5.分库数据库设计和表创建时就要考虑性能设计表时要注意：表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED(这样数值容量会扩大一倍)，当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。使用枚
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2023-09-01 11:45:37
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# 如何处理MySQL中千万级别的表
## 引言
在实际的数据库应用中，我们可能会遇到处理千万级别的表的情况。这时候，需要考虑如何优化数据库结构和查询性能，以提高系统的稳定性和响应速度。本文将介绍一些针对MySQL中千万级别的表的处理方案，并附上代码示例。
## 问题描述
假设我们有一个名为`user`的表，存储了用户的信息，表中包含了大量用户记录，数量达到千万级别。现在我们需要在这个表中
原创
2024-02-29 04:07:24
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大数据处理是一个头疼的问题，特别当达不到专业DBA的技术水准时，对一些数据库方面的问题感到无赖。所以还是有必要了解一些数据库方面的技巧，当然，每个人都有自己的数据库方面的技巧，只是八仙过海，所用的武功不同而已。我把我最常用的几种方式总结来与大家分享，大家还有更多的数据库设计和优化的技巧，尽量的追加到评论中，有时一篇完整的博客评论比主题更为精彩。方法1：采用表分区技术。 第一次听说表分区，是以前的一个oracle培训。oracle既然有表分区，就想到mssql是否有表的分区，当时我回家就google了一把，资料还是有的，在这我儿只是再作一次推广，让更多的人了解和运用这些技术。 表分区，就是将..
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2013-10-09 16:05:00
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大数据处理是一个头疼的问题，特别当达不到专业DBA的技术水准时，对一些数据库方面的问题感到无赖。所以还是有必要了解一些数据库方面的技巧，当然，每个人都有自己的数据库方面的技巧，只是八仙过海，所用的武功不同而已。我把我最常用的几种方式总结来与大家分享，大家还有更多的数据库设计和优化的技巧，尽量的追加到评论中，有时一篇完整的博客评论比主题更为精彩。
原创
2021-07-21 14:08:15
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## Mysql千万级别数据删除流程
为了实现Mysql千万级别的数据删除，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
journey
title Mysql千万级别数据删除流程
section 了解需求
section 建立索引
section 按批次删除数据
section 优化删除过程
section 验证删除结果
```
##
原创
2023-10-07 14:48:34
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我们平台最近有个需求需要查询每天的业务日志，然后也有导出功能。 每天业务量数据很大。每天都好几千万的数据。 问题分析 首先你这日志存哪里呀？文件系统还是数据库表，还是 NoSQL，存的位置不一样处理方式不一样。 另外你的数据结构是怎么样的，是简单的数据结构，还是复杂结构，字段是不是很多。 假设你数据
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2021-02-28 21:16:00
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我们平台最近有个需求需要查询每天的业务日志，然后也有导出功能。每天业务量数据很大。每天都好几千万的数据。问题分析首先你这日志存哪里呀？文件系统还是数据库表，还是 NoSQL，存的位置不一样处理方式不一样。另外你的数据结构是怎么样的，是简单的数据结构，还是复杂结构，字段是不是很多。假设你数据就在数据库中，查询的结果返回多少的数据？如果就返回几万，可以考虑转换为 CSV 文件，CSV 文件 Excel 是可以打开的，而且 Excel 也有打开限制，记录太多了 Excel 也会..
原创
2021-08-11 09:19:09
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场景产品基于Django rest framework、Mysql开发。随着产品发展，部分模型数据量日益增涨，每月达到千万级数据，严重影响性能。 这里以项目实际场景中的Order（订单表）来展开 需求： 1、基本查询，查看历史订单。 2、看板输出，查看每天销售情况，计算订单表中的金额、成本、毛利等字段。方案分析性能下降一方面是数据量过大，另一方面是该表承担着频繁的计算请求。以Django对Orde
使用MysQL插入千万级别的数据，如果使用单条的插入，在时间性能上肯定会让人怀疑人生。这
原创
2021-11-30 14:14:07
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大数据处理是一个头疼的问题，特别当达不到专业DBA的技术水准时，对一些数据库方面的分区技术。 第一次听
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2022-11-28 17:29:33
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首先要声明的就是，千万级数据对于MySQL来说就是不太合理的一个存在。优化MySQL千万级数据策略还是比较多的。分表分库创建中间表，汇总表修改为多个子查询这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂，业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。在这样的情况下，开发者可以尝试通过优化SQL来达到查询的目的。当MySQL一张表的数据达到千万级别，会出现一些特殊的情况。这里主要是讨论
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2024-09-27 17:34:22
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大数据处理是一个头疼的问题，特别当达不到专业DBA的技术水准时，对一些数据库方面的问题感到无奈。所以还是有必要了解一些数据库方面的技巧，当然，每个人都有自己的数据库方面的技巧，只是八仙过海，所用的武功不同而已
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2022-03-22 16:37:35
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应用场景：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？本文以17个 txt 文本，3万多条数据为例，使用 Python 连接 MySQL 数据库，实现快速操作。别人加班干的活，我的 Python 小助手几秒钟就搞定了！本文主要包括以下三方面内容：数据写入数据去重数据导出将数据写入 MySQL 数据库下图
1，列表的基本操作方法1，列表是python中的基础数据类型之一，其他语言中也有类似于列表的数据类型，比如js中叫数组，他是以[ ]括起来，每个元素以逗号隔开，而且他里面可以存放各种数据类型比如：可以根据索引，切片和步长取值，与字符串的方法一样。li =['hhd','驽vv',2,'大佬','去怒','你大爷',8, ]
print(li[5])
print(li[:5])
print(li[-
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2024-06-17 21:34:22
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实际项目中需要实现自定义分页，最关键第一步就是写分页SQL语句，要求语句效率要高。那么本文的一个查询示例是查询第100000-100050条记录，即每页50条的结果集。查询的表名为infoTab，且id为整型自增主键字段。 第一种、使用NOT IN关键字SELECT TOP 50 * FROM infoTab WHERE ID NOT IN(SELECT TOP 100000 ID FR
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2023-09-02 21:40:51
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千万级数据处理前言 近日一次版本上线时，涉及到千万级数据处理，因一时疏漏造成Oracle数据库回滚段爆掉，造成版本重复发布。 系统日常运行中，产生部分历史数据，这些数据不能删除。日积月累情况下，出现超级大的数据量。需要将客户信息历史表中客户性别为女性，出生日期在90年以前的客户存放至另一张表。目前客户信息历
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2024-03-15 20:11:43
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