```mermaid
flowchart TD
    Start --> |Step 1| Connect to MySQL database
    Connect to MySQL database --> |Step 2| Query the first table
    Query the first table --> |Step 3| Query the second table
            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-05 04:07:39
                            
                                39阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            处理 Excel 中存储大量数据的技巧 12月 2012   如果您不知道如何正确处理 Excel 中存储的大量数据,那么这个工作将是一件非常令人头疼的事情。以下技巧*将帮助您提高工作效率,并增强您处理数百条数据的信心。1. PivotTables  PivotTable 可能是 Excel 中功能最为强大但却为大多数人所忽略的一个功能。如果您需要快速分析、分类并汇总一个工作表单或数据库文件中的大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原创 爱吃大肉包  前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上。 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右。联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘)但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来。想搞清下面的问题:1,mysql支撑多少连接数?2,写入瓶颈到底是多少?3,求QPS畅想:足够的CPU, load>远小于核数*2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-25 11:27:14
                            
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            # MySQL大批量数据修改指南
在软件开发中,常常需要对数据库中的数据进行批量修改。在这篇文章中,我们将学习如何使用MySQL对上千条数据进行修改,包括整个流程和关键代码。希望这能帮助刚入行的小白快速掌握这个技能。
## 流程概述
下面是进行大批量数据修改的基本步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 备份数据库,以防出现意外。 |
| 2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-31 08:33:50
                            
                                50阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             这是一篇老文,看了很多朋友写的 SQL 后,发现他们认为 SQL 遇上千万级的数据,就束手无策,想动用分布式计算这样的屠龙刀。所以,我觉得有必要重提下两个 SQL 优化的基础要点。Select Max(AuditDate) As AuditDate From AuditTrail这条语句看上去,是不是超级简单。假使你是刚入门的 SQL 学者,对你来说,唯一要去查查 MSDN            
                
         
            
            
            
            在 MyBatis 中批量插入几千条数据时,通常有以下几种方式可以提高性能,避免一次性插入大量数据导致性能问题。常见的批量插入方法有通过 <foreach> 标签、批量执行 ExecutorType.BATCH 和自定义批量插入方法。方法 1:使用 <foreach> 标签进行批量插入MyBatis 提供了 <foreach> 标签,可以用来执行批量插入操作。下            
                
         
            
            
            
            # MySQL查询前5000条数据的科普文章
在数据处理和分析的世界中,数据库是一种重要的工具,而MySQL是最受欢迎的开源数据库之一。无论是用于小型项目还是大型网站,MySQL都能高效地存储和检索数据。在众多操作中,如何从数据库中提取前5000条数据是一个常见的问题。本文将详细介绍如何执行这一操作,并配合代码示例和可视化图表来帮助理解。
## MySQL基础概念
MySQL是一个关系型数据            
                
         
            
            
            
            Java集合一、Java集合框架概述① Java集合框架概述1.1 集合、数组都是对多个数据进行存储操作的结构,简称Java容器。此时的存储,主要指的是内存层面的存储,不涉及到持久化的存储(.txt,.jpg,.avi,数据库中)1.2 数组在存储多个数据方面的缺点: > 一旦初始化以后,其长度就不可修改。 > 数组中提供的方法非常有限,对于添加、删除、插入数据等操作,非常不便,同时效            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java List去重 几千条数据
在Java编程中,我们经常会使用List来存储数据。有时候,我们需要对List中的数据进行去重操作,即去除重复的元素。当数据量较大时,如几千条数据,去重操作可能会变得比较耗时。在本文中,我们将介绍如何使用Java来对List中的几千条数据进行去重操作。
## 去重方法
在Java中,我们可以通过Set集合来实现对List中元素的去重。Set集合是不允许            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            知识串讲1:ASPL多线程实现方案 主线程控制任务是否结束 :首先判断当前任务是否完成  while true     ---当前任务(excel name)是否所有任务数据状态是否为compete(比较结束更新的状态)  若完成   break;  :没完成  获取当            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 如何将几千条数据存入Redis
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何将几千条数据存入Redis。Redis是一种高性能的内存数据库,适用于存储和处理大量的数据。通过将数据存储在Redis中,可以提高应用程序的性能,并且能够快速访问和检索数据。
## 架构图
首先,让我们来看一下整体的架构图,以便更好地理解整个过程。
```mermaid
graph LR
A[应用程序] --> B[R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-21 04:46:06
                            
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             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:select id from t where num=0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何解决MySQL删除数据慢的问题
## 1. 整体流程
首先,让我们来看一下解决这个问题的整体流程。下面是一个简单的表格展示了这个流程:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析慢查询日志 |
| 2 | 优化删除语句 |
| 3 | 使用索引 |
| 4 | 分批删除数据 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤一:分析慢查询日志
在MySQ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.背景介绍1. 背景介绍随着互联网的发展,数据的规模越来越大,传统的数据存储和查询方式已经不能满足需求。搜索引擎技术成为了解决这个问题的重要手段。Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene的搜索引擎,它具有高性能、可扩展性和易用性等优点。Spring Boot是Spring Ecosystem的一部分,它提供了一种简化开发的方式,使得开发人员可以快速搭建和部署应用程序。本文将介绍如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Hbase 每秒写入千条数据,每天6000万数据实现指南
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何使用Hbase实现每秒写入千条数据,并每天处理6000万条数据的方法。我将逐步解释整个过程,并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概览
以下是整个过程的流程图:
```mermaid
graph TD
A[准备工作] --> B[创建Hbase表]
B --> C[配置Hbase客户端]
C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言最近有个需求解析一个订单文件,并且说明文件可达到千万条数据,每条数据大概在20个字段左右,每个字段使用逗号分隔,需要尽量在半小时内入库。思路1.估算文件大小因为告诉文件有千万条,同时每条记录大概在20个字段左右,所以可以大致估算一下整个订单文件的大小,方法也很简单使用FileWriter往文件中插入一千万条数据,查看文件大小,经测试大概在1.5G左右;2.如何批量插入由上可知文件比较大,一次性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            最近面试经常会问,碰到上百万上千万条数据时如何优化性能方面的。不让数据出现错误。比如同时操作一些数据之类的。越详细越好。有案例更好。------解决方案--------------------你先问问他,你们是怎么考虑的,我告诉你们瓶颈在哪里。------解决方案--------------------我有时也会问面试者这样的问题,其实主要是想看看对方的思路以及应变能力,如果碰上真有相关经验的也可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            点击上方“Java精选”,选择“设为星标”别问别人为什么,多问自己凭什么!下方有惊喜留言必回,有问必答!每天08:35更新文章,每天进步一点点...近日,项目中有一个耗时较长的Job存...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            回复“PDF”获取独家整理的学习资料!代码托管仓库:https://gitee.com/suzhou-mopdila-information/ruyuan-dfs长按扫描上方免费参加近日,项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题,经排查发现,主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的,差不多是这样。(由于项目保密,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近日,项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题,经排查发现,主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的,差不多是这样。(由于项目保密,以下代码均为自己手写的demo代码)<insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List">    insert             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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