Redux管理React数据流
在图中，使用Redux管理React数据流的过程如图所示，Store作为唯一的state树，管理所有组件的state。组件所有的行为通过Actions来触发，然后Action更新Store中的state,Store根据state的变化同步更新React视图组件。那么Store是如何和视图绑定的呢？ 在主入口文件i
## MySQL drop table 数据量大就好慢
### 1. 简介
在开发过程中，有时候我们需要删除MySQL数据库中的表。但是，当表中的数据量很大时，执行DROP TABLE语句可能会非常慢，甚至会导致服务器瘫痪。本文将指导你如何解决这个问题。
### 2. 解决方案
为了解决"MySQL drop table 数据量大就好慢"的问题，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-01-22 11:11:06
420阅读
问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
100阅读
海量的数据处理问题，这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、 数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，在海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某
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2024-01-09 22:14:31
103阅读
一、大数据概念1.大数据的定义： 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。补充：主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 2.数据的单位： bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8
你从其它工作薄中复制了带有公式的表格，这样此表中的函数公式也许带了链接。你这样试试，同时打开要复制的工作薄及总帐工作薄，右键点击要复制的工作表标签---移动或复制工作表---选下拉里面总帐工作薄---备份前打上勾---确定。试试excel中数据太多上万条,打开的时候很卡,甚至死过去...一、如果含量有大量的公式，可以在工具－－选项－－重新计算 中调整为 手动计算。二、如果没有大量公式，仅是数据量大
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2023-07-14 17:34:05
199阅读
# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
27阅读
简介项目中，请求时发送超大 json 数据外；响应时也有可能返回超大 json数据。上一篇实现了请求数据的 gzip 压缩。本篇通过 filter 实现对响应 json 数据的压缩。
先了解一下以下两个概念：请求头：Accept-Encoding : gzip告诉服务器，该浏览器支持 gzip 压缩响应头：Content-Encoding : gzip告诉浏览器，输出信息使用了 gzip 进行压缩
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2024-03-01 17:50:14
1161阅读
老猫最近刚开始学习android，android中对于数据存储的方式有好几种，经过两天的学习，对于sqlite存储数据的性能和用法做一浅显的说明： 老猫从j2me开发一路走来，对于sqlite真是喜忧参半，囍的是在一个单机PDA环境下内嵌sqlite可以利用关系型数据库对数据进行操
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2024-05-09 22:06:05
155阅读
百万级字段选择优化表字段 not null，因为 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。数据状态类型的字段，比如 status, type 等等，尽量不要定义负数，如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED，数值容量就会扩大一倍。可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT，尽量不使用 BIGINT，因为占的空间更小。字符串类型的字段会比数字类型占的空间
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2023-08-08 17:32:39
275阅读
# 如何实现“java MybatisPlusPager 数据量大”
## 引言
在实际的开发中，我们经常会遇到处理大量数据的需求。而对于Java开发者来说，使用MybatisPlusPager可以很方便地实现对大量数据的分页查询和处理。本文将介绍如何使用MybatisPlusPager来处理大量数据的方法。
## 整体流程
下面是使用MybatisPlusPager处理大量数据的流程，我们
原创
2024-01-10 08:58:37
91阅读
# 如何实现"mysql count 数据量大"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start(开始) --> connect(连接数据库);
connect --> query(发送SQL查询);
query --> fetch(获取结果);
fetch --> count(使用COUNT函数计算数据量);
count --
原创
2024-03-04 03:20:53
57阅读
# Redis lpush 数据量大实现方法
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Redis的`lpush`命令来处理大量数据。首先，我会给出一个流程图，展示实现该功能的步骤。然后，我会逐步解释每个步骤需要做什么，提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
```mermaid
graph TD
A(创建Redis连接)
B(选择Redis数据库)
C(生成大量数据)
D(分批插入数据
原创
2023-09-23 12:35:00
44阅读
# 如何实现MySQL大数据量匹配
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何处理MySQL中的大数据量匹配问题。这个问题对于刚入行的小白来说可能有些复杂，但不用担心，我会一步步教你如何实现。
## 流程概览
首先，我们需要了解整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定匹配条件 |
| 2 | 优化查询语句 |
原创
2024-07-20 04:05:43
35阅读
【生产实践经验】 生产实践中的切身体会是：影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，抓住并解决shuffle这个主要原因，事半功倍。 【Shuffle原理学习笔记】 1.未经优化的HashShuffleManager注：这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。 如上图，上游每
当oracle存储大数据量数据时的常用操作**一、分区表索引失效** 原因：当表重新规划分区时可能会出现索引失效情况，此时需要重建索引 1、查看失效的索引:select * from dba_ind_partitions where status != 'USABLE';2、将查询结果拼接成重建索引的sql语句select 'alter index ' || index_name || ' reb
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2024-03-18 19:20:03
371阅读
实现大规模 Redis 数据的高性能操作
## 引言
Redis 是一款开源的高性能键值数据库，它能够支持丰富的数据结构和功能，被广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等领域。然而，当数据量达到一定规模时，为了保持良好的性能，我们需要采取一些策略和技巧。本文将介绍如何在 Redis 中处理大规模数据以获得高性能。
## 整体流程
下面是在处理大规模 Redis 数据时的一般流程，我们将逐步展开每一
原创
2023-12-25 08:49:30
72阅读
如何处理大数据量的MySQL like查询
在开发过程中，我们经常会遇到需要对数据库中的数据进行模糊查询的需求。MySQL提供了LIKE操作符来实现这个功能，但是当数据量较大时，LIKE查询可能会变得非常缓慢。在这篇文章中，我将向你介绍如何处理大数据量的MySQL like查询，并提供相应的代码示例。
整体流程
下面是处理大数据量的MySQL like查询的整体流程，我将用表格形式展示每个步
原创
2024-02-08 07:04:35
137阅读
# MySQL中的GROUP BY操作及其在大数据量下的应用
在处理关系型数据库时，MySQL提供了多种操作以便对数据进行分析和处理。其中，`GROUP BY`子句是对数据进行分组并对每个分组执行聚合函数的重要工具。当数据量较大时，`GROUP BY`的使用效率和性能便显得尤为重要。本文将深入探讨`GROUP BY`的使用，而特定地针对大数据量的情况，以帮助读者更好地理解这一关键功能。
##
# SQL Server 数据量大：管理与优化
随着数据量的迅猛增长，如何有效管理和优化SQL Server数据库已成为许多公司面临的核心问题。本文将探讨SQL Server在数据量大的情况下的表现、常见问题以及解决方案，并提供一些示例代码供参考。
## 数据量大的影响
在使用SQL Server进行数据处理时，当数据量增大时，性能问题常常显现出来。主要影响有：
1. **查询速度减慢**
原创
2024-10-17 13:29:21
257阅读
