更新日志:（如果有更好的优化方案或者更高级的工具类：欢迎评论或者私信） * 1.response.reset();注释掉reset，否在会出现跨域错误。* 2.可导出多个单元、poi官方建议大数据量解决方案：SXSSFWorkbook。* 3.自定义下拉列表：对每个单元格自定义下拉列表。* 4.数据遍历方式换成数组(效率较高)、可提供模板下载、每个表格的大标题[2018-09-14]* 5.自定义
我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作。记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟。现在我是想探讨下对大数据量的处理，那时我就在想例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，怎么能这么快呢， 于是找到了互联网现在对数据处理的发展。 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段，所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定
性能优化-数据准备：使用存储过程生成百万测试数据1 概述2 创建数据库3 建表4 创建存储过程4.1 创建存储过程-学生表4.1 创建存储过程-班级表4.1 创建存储过程-课程表4.1 创建存储过程-成绩表4.1 创建存储过程-给每个班级分配学生人数4.1 创建存储过程-给每个学生分配1个课程的默认100次历史成绩5 生成100万数据6 查询数据 1 概述 &n
分表策略：数据量剧增的时代，IO成本显得那么的高昂，使开发人员越来越多地关注数据库优化的技术，其中分表技术是最基本的一项方式分表其实对于IO优化并不显得太有帮助，它更多的是给于数据库的减压（索引查找问题），它给于维护人员节省了很多工作 如：DBA想翻找2011年数据库里的数据（假设500GB） 若不进行数据分表，2011~2012的数据全部
1. 数据太多。放在一个表肯定不行。比如月周期表。一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。然后清掉。从问题域来看，一个周期内的数据关联性最大
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：1.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。2.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。3.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
mysql千万数据处理实践背景目的解决方案放弃方案采用方案方案细节1. 数据分片2. 线程池3. 数据结构选取4. 任务等待5. 批量插入 背景线上一张数据表（数据量2500W）因为前期设计问题，导致某些关联关系没有整理,需要从这张表中重新整理对应的映射关系以应对新的查询需求。 A 数据表（2500W）关联字段 a ,映射字段 b B 数据表关联表 （6000W） 关联字段 c , d C 映射
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2023-08-01 17:22:52
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3. 开发规范与性能优化3.1键值设计1. key名设计(1)【建议】: 可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:idtrade:order:1(2)【建议】：简洁性保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}??m:{m
如果你是一名数据科学家或数据分析师，或者只是对这一行业感兴趣，那下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库你一定得知道。从数据收集、清理转化，到数据可视化、图像识别和网页相关，这15个Python库涵盖广泛，本文将对它们进行简介。想必其中一些你已经熟知，但如果有不知道的，强烈建议你一定要好好了解一下。数据收集大部分数据分析项目都始于数据收集和提取。在一些情况下，当为公司处理现存问题时，公司可能会
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2023-07-11 10:56:20
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Python秒开100G数据是怎么办到的？在这个数据爆炸的时代，我们通常要对海量的数据进行分析，少则几十G，多则上百G，对于这样的数据我们打开都很困难，又该如何分析呢？通常都会采取下面几个方案：对数据抽样；使用分布式计算；使用强大的服务器。本文让我们来了解一个低成本又速度快的方法，使用一个强大的Python库-vaex来实现海量数据的读取和操作。Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对表
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的
先了解下excel版本区别 excel2003excel2007及以上后缀.xls.xlsx结构二进制格式xml数据结构特点存储容量有限xml压缩，占用空间小，操作效率高 可以看到2007及以上版本为xml数据结构，对后续海量数据处理起到关键作用。apachePoi官方对excel2007使用xssf对象，可以分为三种模式：用户模式：有很多封装的方法，但非常耗内存事件模式：基于
//Excel文件导入
@SuppressWarnings({ "unused", "static-access" })
public void uploadExcel(){
// 首先判断Excel文件是否成功上传并获取到文件
if (getExcelFile() == null || !excelFile.exists()) {
outString("{\"fl
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num上设置默认值0，确保表中num列没有null值
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：1.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。
2.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。
3.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 f
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
原创
2022-01-12 11:53:25
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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
原创
2021-11-08 15:33:44
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# Java处理百万级数据
在现代科技发展的背景下，我们经常面临大规模数据处理的需求。无论是大型企业的数据分析，还是科学研究中的模拟实验，处理百万级数据已经成为一个常见的挑战。Java作为一种高性能、跨平台的编程语言，提供了一些强大的工具和技术来处理这些大数据集。本文将探讨Java如何处理百万级数据的一些常用方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 内存优化
处理大规模数据时，我们首先需要考
原创
2023-07-28 19:14:53
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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、描述、评论之类的可
# Python百万数据处理
## 概述
在当今数据爆炸的时代，处理大规模数据已经成为开发者的重要技能之一。本文将引导刚入行的小白开发者学习如何使用Python处理百万级别的数据。
## 流程
下面是整个处理百万数据的流程，我们将一步步进行讲解。
表格形式如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 数据采集 |
| 第二步 | 数据清洗和预处理 |
| 第三
