【简介】1@LZO本身是不支持分片的,但是我们给LZO压缩的文件加上索引,就支持分片了2@Linux本身是不支持LZO压缩的,所以我们需要下载安装软件包,其中包括三个:lzo,lzop,hdoop-gpl-packaging.3@hdoop-gpl-packaging的主要作用就是给压缩的LZO文件创建索引,否则LZO是不支持分片的,无论文件有多大,都只能有一个map 【说明】因为我的数
在git中新建项目创建好后有一个.git路径 初始化本地仓库在git bash中执行git init初始化本地仓库 添加远程关联本地项目git remote add origin 你新建项目时候的远程git 地址其他git项目查看当前的remote urlgit remote -v重置git地址git remote set-url origin 你新建项目时候的远程git
一、JVM进程终止的几种情况(1)程序正常运行至结束(2)使用System.exit()(ps:System.exit(0)表示正常退出程序,关闭JVM,非0是非正常退出,一般放在catch块中)或Runtime.getRuntime().exit()(ps:同上)(3)程序执行过程中遇到未捕获的异常或错误而结束(4)程序所在平台强制结束了JVM进程二、类的加载过程如果某类没有被加载到内存中时,系
一、优化的一些建议1、尽量使用短的key当然在精简的同时,不要为了key的“见名知意”。对于value有些也可精简,比如性别使用0、1。2、避免使用keys *  keys *, 这个命令是阻塞的,即操作执行期间,其它任何命令在你的实例中都无法执行。当redis中key数据量小时到无所谓,数据量大就很糟糕了。所以我们应该避免去使用这个命令。可以去使用SCAN,来代替。3、在存到Redis
转载 2023-10-17 15:55:32
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# 如何实现MySQL数据库几十万张表 ## 一、整体流程 ```mermaid journey title 实现MySQL数据库几十万张表流程 section 第一步: 数据库设计 开发者 ->> 小白: 设计数据库表结构 section 第二步: 创建数据库和表 开发者 ->> 小白: 创建数据库 开发者 ->> 小白
原创 2024-07-02 04:01:31
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# Java从数据库导出大量数据的方法 ## 前言 在实际开发中,有时候需要从数据库中导出大量的数据,以进行数据分析、备份等操作。本文将介绍如何使用Java来实现这个功能,并指导一位刚入行的开发者完成这项任务。 ## 整体流程 下面是导出数据的整体流程,我们将使用表格展示每个步骤。 步骤 | 描述 ---|--- 1 | 连接数据库 2 | 执行SQL查询 3 | 遍历查询结果 4 |
原创 2023-10-18 16:23:31
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数据库中有一张叫后宫佳丽的表,每天都有几百万新的小姐姐插到表中,光阴荏苒,夜以继日,日久生情,时间长了,表中就有了几十亿的小姐姐数据。图片来自 Pexels看到几十亿的小姐姐,每到晚上,我可愁死了,这么多小姐姐,我翻张牌呢?办法当然是精兵简政,删除那些 age>18 的,给年轻的小姐姐们留位置...于是我在数据库中添加了一个定时执行的小程序,每到周日,就自动运行如下的脚本:delete fr
原创 2020-10-26 10:54:15
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聚集索引的重要性和如何选择聚集索引 在上一节的标题中,笔者写的是:实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时,笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下,有如下现象: 1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。 2、在查询最后一页时,速度一般为5秒至8秒,哪怕分页总数只有3页或30万页。 虽然在超大容量情况下,这个分页的实现过程是很快的,
原创 2023-04-30 09:58:34
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数据库如何提高大数据量查询速度    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
转载 2024-07-16 19:04:42
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一次奇怪的查询经历如何奇怪了?对同一张表,用同样的SQL,查询200万条数据耗时100ms,查询二十条数据却耗时30s。数据量少了10万倍,完全不是一个数量级的数据,耗时却多了300倍。明明加了索引为什么还是那么慢?下图是在本地简化模拟出来的查询结果,虽然没有那么夸张但是同样可以复现问题。 95.6万条数据,用时0.08秒 106条数据,用时10秒 如上
## Java中List循环多次连接数据库性能优化指南 ### 1. 简介 在Java开发中,我们经常需要对大量的数据进行处理,其中包括连接数据库进行查询和操作。然而,在处理大量数据时,性能往往是一个重要的考虑因素。本文将为刚入行的开发者介绍在Java中如何优化循环多次连接数据库的性能。 ### 2. 整体流程 首先,我们来看一下整个流程的步骤,如下表所示: | 步骤 | 描述 | |
原创 2023-08-22 09:24:05
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# 如何在mysql数据库下一次查询几十万条数据 ## 总体流程 为了在mysql数据库下一次查询几十万条数据,我们需要采取以下步骤: ```mermaid erDiagram 数据库 - 一对多 -> 表 表 - 一对多 -> 行 ``` 1. **建立索引**:在表中创建适当的索引以提高查询速度; 2. **使用分页**:采用分页查询的方式来避免一次性查询过多数据; 3
原创 2024-07-14 08:17:32
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 学过C语言的朋友都知道C编译器在划分内存区域的时候经常将管理的区域划分为数据段和代码段,数据段包括堆、栈以及静态数据区。那么在Java语言当中,内存又是如何划分的呢?  由于Java程序是交由JVM执行的,所以我们在谈Java内存区域划分的时候事实上是指JVM内存区域划分。在讨论JVM内存区域划分之前,先来看一下Java程序具体执行的过程:      &n
转载 2024-09-26 15:40:06
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一. 背景公司又要做一个新项目,是一个合作型项目,我们公司出web展示服务,合作伙伴线下提供展示数据。而且本次项目是数据统计展示为主要功能,并没有研发对应的数据接入接口,所有展示数据源均来自数据库查询,所以验证数据没有别的入口,只能通过在数据库写入数据来进行验证。二. 工具Python+mysql三.前期准备前置:当然是要先准备好测试方案和测试用例,在准备好这些后才能目标明确将要开发自动化小工具都
在B/S架构的系统测试中,有时需要通过导入excel文件来生成一些数据记录,当数据量小的时候,一般不会出现什么问题,而当导入的数据量巨大时,对系统的性能就是一个考验了。为了验证系统的性能,有时需要导入海量的数据,如30万条数据记录,而手头并没有这么多数据时该怎么办呢?一条一条复制粘贴,或者通过excel的下拉拖动来生成记录?这样会把测试人员累死,而且单调重复的工作,非常无趣。这时,我们只需借助py
转载 2024-04-03 15:30:11
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# 如何处理 Java 项目中的数据库连接问题 在 Java 项目中,数据库连接管理是一个至关重要的部分。如果项目启动后数据库多了好几十个连接,这通常是因为连接池没有得到合理的应用或是代码中存在连接未关闭的情况。接下来,我们将通过一个流程来帮助你理解如何更好地管理并优化数据库连接。 ## 流程概述 我们将通过以下几个步骤来解决这个问题: | 步骤 | 描述
很多时候,写代码往往是兴之所至。如行云流水般,想到哪,便可以写到哪,这是多么的让人心旷神怡。然而大多数随兴所至的代码往往缺乏必要的思考,从而导致一些不必要的内存浪费;这些泄漏累积之下,往往会造成让人头疼的后果,付出难以想象的代价;所以,写代码要学会思考。android开发中,一部手机允许我们使用的内存空间屈指可数,标准的内存最大容量预计为16M左右,伴随着手机的发展,可能这个内存会扩展为20多 &
转载 2024-03-30 20:28:41
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# 如何实现Mysql几十数据插入 ## 简介 在实际开发中,我们经常需要向数据库中插入大量数据,比如几十万条数据。本文将教会新手开发者如何实现Mysql几十数据插入的方法。 ## 流程表格 以下是整个实现过程的流程表格: | 步骤 | 操作 | |----|----| | 1. | 准备数据 | | 2. | 连接数据库 | | 3. | 插入数据 | ```mermaid jour
原创 2024-03-03 04:48:48
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# Java 几十数据遍历 在Java编程中,经常会遇到需要对大量数据进行遍历的情况。当数据量过大时,如何高效地遍历数据成为一个重要的问题。本文将介绍如何利用Java的集合框架和多线程技术来处理几十数据的遍历,以提高程序的性能。 ## 问题背景 假设我们有一个包含几十万个元素的数据集合,我们需要对每个元素进行某种操作。如果使用传统的单线程方式进行遍历,会导致程序执行时间过长,性能低下。为
原创 2024-02-03 11:01:23
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# 如何在MySQL中使用IN语句查询几十万条数据 ## 介绍 作为一名经验丰富的开发者,经常会遇到在MySQL中查询大量数据的情况。今天我们将教你如何使用IN语句来查询几十万条数据,让你快速掌握这个技能。 ## 流程步骤 下面是实现“mysql中in几十数据”的流程步骤表格: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤一 | 准备数据 | | 步骤二 | 创建查询语
原创 2024-03-12 06:28:51
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