概念 串行执行： 串行执行时候,sql语句由一个server process处理(既只运行在一个cpu上),所以sql语句所能使用的资源受cpu限制,除去异步i/o外server process 处理cpu操作时，不可访问disk。 并行处理： 就是多个slave process一起处理同一个sql语句 概念串行执行：串行执行时候,sql语句由一个server process
数据库并行访问，也就是两个或两以上用户同时访问同一数据，这也是数据库引擎如何设计和实现适度反应所面临的最大问题。设计优良、性能卓越的数据库引擎可以轻松地同时为成千上万的用户服务。而“底气不足”的数据库系统随着更多的用户同时访问系统将大大降低其性能。最糟糕的情况下甚至可能导致系统的崩溃。当然，并行访问是任何数据库解决方案都最为重视的问题了，为了解决并行访问方面的问题各类数据库系统提出了各种各样的方案
一、缘起mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：从库使用【单线程】重放relaylog。 优化思路是什么？回答：使用单线程重放relaylog使得同步时间会比较久，导致主从延时很长，优化思路不难想到，可以【多线程并行】重放re
4.0特性中扩展了并行任务处理，其实就是封装了ThreadPool的Task。园子里有很多介绍Parallel的并行计算，其实我更看好并行查询PLINQ。 做过复杂SQL拼接报表的人应该深有体会，当复杂的SQL执行时间过长，你怎么做呢？当存储过程优化后的执行时间还是让人无法接受呢？ 之前的解决方案是将复杂的SQL拆
# 使用Spark并行写入Hive
在大数据处理领域，Apache Spark和Apache Hive是两个非常受欢迎的工具。Spark提供高效的内存计算能力，而Hive提供了良好的数据存储和查询能力。将这两者结合起来，可以使我们在处理大数据时更高效，更便捷。本文将详细介绍如何使用Spark并行写入Hive，并提供相关的代码示例和可视化工具。
## 什么是Spark和Hive？
**Apac
原创
2024-10-10 06:34:48
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查询Emp的同时,查出emp对应的部门Department方法1:联合查询,使用级联属性封装结果集<!--
联合查询,使用级联属性封装结果集
type:要自定义规则的javaBean类型
唯一标识,方便引用
指的是数据库表中的列名
列名对应的javaBean中的属性名称
-->
<resultMap type="cn.bdqn.mybatis.been.Emp" id="m
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2023-09-27 11:30:28
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一 基本概念 (一)线程 SQL Server 使用操作系统的线程来执行并发任务。在不使用纤程的情况下，SQL server将启动线程，并由OS将线程分配给cpu，线程管理由OS内核控制，当一个线程完成退出CPU，其他线程调度占用该CPU时，将发生一个上下文切换，这个切换是在应用程序的用户模式和线程管理的内核模式之
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2024-03-05 17:09:05
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# Spark 写的并行写入
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，支持快速处理大规模数据集。在进行数据写入操作时，Spark 提供了并行写入的能力，这使得我们能够高效地将数据写入到不同的数据存储系统中，如 HDFS、Hive 或关系型数据库等。本文将深入探讨 Spark 的并行写入以及相关的代码示例，同时展示相关的状态图和旅行图。
## 并行写入的概念
在 Spark
# 如何实现Java并行写Excel文件
## 流程概述
为了实现Java并行写Excel文件，我们可以使用Apache POI和Java并发库。下面是实现该任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Excel文件 |
| 2 | 创建多个线程并行写入Excel文件 |
| 3 | 合并多个线程写入的结果 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建E
原创
2024-03-26 04:39:08
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# Python并行处理方案
## 项目介绍
在现代计算机系统中，并行处理是一种重要的技术，可以极大地提高程序的运行效率。本项目旨在利用Python的并行处理技术来实现一个高效的数据处理系统，以提高数据处理的效率和速度。
## 技术方案
### 并行处理框架选择
在Python中，有许多并行处理框架可供选择，例如`multiprocessing`、`concurrent.futures`、`j
原创
2024-04-08 04:43:02
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# 使用Java操作SQLite数据库写入数据并进行事务处理
SQLite是一款轻量级的数据库管理系统，它在移动设备和嵌入式系统中被广泛应用。在Java中，我们可以通过JDBC（Java Database Connectivity）来操作SQLite数据库。本文将介绍如何使用Java编写代码来往SQLite数据库中写入数据，并进行事务处理。
## 什么是事务？
在数据库中，事务是一组操作单元
原创
2024-05-11 04:57:51
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SQLite在3.7.0版本引入了WAL (Write-Ahead-Logging),WAL的全称是Write Ahead Logging，它
原创
2022-09-05 08:39:35
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Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
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2023-07-18 22:32:28
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# Spark并行写多张表
## 简介
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的分布式计算框架。Spark提供了丰富的功能，可以方便地进行数据处理、分析和机器学习等任务。在Spark中，数据通常存储在分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或分布式数据库中。当需要将数据写入多个表时，可以使用Spark的并行写功能来提高写入性能。
## 并行写多张表的挑战
在传统的关系型数据
原创
2023-08-24 08:18:55
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一、关于TransferMySQL-Transefer(下称Transfer)是一个基于MySQL+patch后得到的主从同步工具。其主要目的是为了解决原生版本的主从同步里，从库是单线程apply主库的binlog，导致的延迟。最近完成测试的版本将multi-master (by P.Linux)合并到Transfer中并针对支付宝的应用需求做了定制性能改进。这里做一个已经完成的完整功能介绍。二、
<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 多线程是指一个程序内部同时执行的多个流程，与单线程相比
目录一、前言二、创建属于自己的线程1、创建类文件 2、定制线程功能线程.h文件线程.cpp文件 main文件主窗口.cpp文件3、线程运行测试时间不在下午三点时间在下午三点三、线程锁简介1、QMutex类2、QMutexLocker类基本使用方法如下：四、线程数据同步方式1、加锁2、信号量 QSemaphore3、条件变量 QWaitCondition4、共
原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python最近在 Towards Data Science 上看到一篇文章，如何用 Python 进行并行处理，觉得非常有帮助，因此介绍给大家，用我的风格对文章做了编译。数据的预处理，是机器学习非常重要的一环。尽管 Python 提供了很多让人欲
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2023-08-23 17:45:18
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文章目录一、Django连接数据库二、原生sql操作数据库1.表结构的设计2.pymysql操作数据库3.数据库连接优化三、案例-学员管理系统1.班级列表一、班级首页二、班级添加三、班级删除四、班级编辑2.学生列表一、学生首页二、学生添加三、学生删除四、学生编辑3.老师列表一、老师首页二、老师添加三、老师删除四、老师编辑 一、Django连接数据库在之前的文章我们有说到过，django的数据库默
近日在做sqlite的数据库。写一个触发器。碰到问题了，根据sqlite的文档。引用当前行的代码是 new.columnname,可我的如何写都报错，郁闷，将脚本贴在这儿，希望有哪位高人指点一下。create table atv (modid int,chno int ,jmno int ,moddate date ,primary key (modid));create trigger upda
原创
2008-10-10 20:08:12
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