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
# 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
首先建表CREATE TABLE `student` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '姓名',
`age` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '岁数',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `age`
千万级别只是个概念，代表数据量等于千万或者大于千万的数据
本分享不牵扯分布式采集存储之类的.是在一台机器上处理数据，如果数据量很大很大的话，可以考虑分布式处理，如果以后我有这方面的经验，会及时分享的.
1、程序采用的ftp工具， apache 的 commons-net-ftp-2.0.jar
2、千万级别ftp核心关键的部分--列目录到文件，只要是这块做好了，基本上性能就没有太
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2023-10-03 21:07:11
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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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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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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，
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2024-03-21 22:52:14
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# 如何在MySQL中处理千万级数据量并建立索引
## 一、整体流程
下面是在MySQL中处理千万级数据量并建立索引的整体流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER }|..| ORDERS : has
ORDERS }|..| ORDER_DETAILS : contains
ORDERS }|..| PAYMENTS : "receives
原创
2024-06-25 06:08:11
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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
二、scroll 1、高效进行滚动查询,首次查询会在内存中保存一个历史快照以及游标(scroll_id),记录当前消息查询的终止位置,下次查询的时候将基于游标进行消费(性能良好,不具备实施性,一般是用于大量数据导出或索引重建) 2、可以查询10000条以上数据. 3、当使用完查询的数据之后,记得要手动清理,因为scroll查询会生成快照,虽然会有过期时间,但是如果并发访问量激增的时候,都没达到过期
# 如何处理MySQL大数据量
在现代业务中，处理大数据量已经成为一种常见的需求。MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，经常被用来存储大量的数据。然而，在处理大数据量时，一些性能问题往往会出现，例如查询速度变慢、写入数据的效率降低等。本文将介绍一些处理MySQL大数据量的方法，并给出一个实际问题的解决方案。
## 问题描述
假设我们有一个在线商城的数据库，其中包含了大量的订单信息。现
原创
2024-03-17 03:45:54
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探索Sensors Analytics Java SDK：实时大数据分析的利器 sa-sdk-java神策数据官方 Java 埋点 SDK，是一款轻量级用于 Java 端的数据采集埋点 SDK。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sa-sdk-java 项目简介是由 Sensors Data 提供的一个强大且灵活的数据收集工具，用于帮助企业轻松地在Java
大家都知道学习大数据技术之前都是要学习JAVA基础语言的，那么我们从了解Java这么编程语言开始学习。 首先我们要先了解一个java这门语言的历史。 Java1.0这个版本是在1996年sun公司发布的 Java1.2版本推出，它将java平台分成了三个J2ME（Java2 Micro Edition，Java2平台的微型版），应用于移动、无线及有限资源的环境；J2SE（Java 2 Sta
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2024-10-24 20:11:03
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正文模块（Module）、组件（Component）、包（Package），这些概念对于我们技术同学并不陌生，但并不是所有人都能理解其要义。深入理解之后，我才发现，其背后的深意是分类思维。而这种分类也是应用架构的核心所在，通过不同粒度、不同层次的分类，把复杂的软件系统实现控制在可以被理解、被维护的程度。否则，对于动则上100万行代码的软件，人类根本没有办法理解和维护。试想一个极端情况，假如没有这些
# Java Map 数据量太大如何处理的项目方案
在现代软件开发中，Java 是一种广泛使用的编程语言，尤其是在处理大量数据时。Java 提供了强大的集合类，其中 `Map` 是一种常用的键值对集合。然而，当 `Map` 中的数据量过大时，可能会面临性能瓶颈和内存溢出等问题。因此，本文将探讨如何高效地处理大规模的 Map 数据，并提供一些解决方案和代码示例。
## 1. 问题分析
在使用
原创
2024-08-27 08:20:41
664阅读
向一个 1000w 数据的线上业务表里新加字段，怎么操作？本地测试及正确解决方案：1.准备测试环境MySQL 测试环境系统：Linux centos 6.8内存：2G 内存CPU:2 核 CPU硬盘：200G 硬盘MySQL 版本：5.1测试程序：本地连内网测试2.准备测试程序 JAVA 代码package cn.gameboys.mysql;
import java.sql.Connecti
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2023-08-26 11:43:32
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首先有表test：CREATE TABLE `test` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`testId` INT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX `testId` (`testId` ASC));
CREATE TABLE `test` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INC
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2024-05-15 13:08:23
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Java对比两个数据库中的表和字段，写个冷门的东西 目前所在的项目组距离下个版本上线已经很近了，就面临了一个问题：开发人员在开发库上根据需要增加数据表、数据字段、或者变更了字段类型或者字段长度等等。由于时间比较紧迫，导致在开发过程中不可能一一把DDL数据库脚本记录下来，在比较大的项目中，比如我所在项目开发的系统大概包含了800张左右的表，字段上10000个的情况下，人工处理明显不可行，所以我们
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 t where num is null可以在nu
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2019-03-26 15:08:00
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# Java查询PGSQL千万级数据量单表
## 引言
在现代软件开发中，数据量的增长是常态。当我们面对千万级甚至亿级的数据量时，查询效率就成为了一个非常重要的问题。在本文中，我们将探讨如何使用Java语言来查询PGSQL数据库中的千万级数据量单表，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先做一些准备工作：
1. 安装PGSQL数据库并创建一个包含千万级数据的表；
2
原创
2023-12-21 07:26:07
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