import csv import uuid from hashlib import sha256 import numpy as np import argparse import random,string def gen_demo(rows:int, each_iter:int, featur
原创
2022-09-20 11:34:35
29阅读
# Java MongoDB mongoTemplate 亿万级数据查询指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学会如何使用Java MongoDB mongoTemplate进行亿万级数据查询。在这篇文章中，我将详细介绍整个查询流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 查询流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个查询流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-07-18 09:18:21
77阅读
废话不多说，我电脑配置 i7四核cpu 8G内存 插入数据文档中有5个字段，当中有两个分词。一个int,一个date 批量插入測试一次10万循环10次总共100万用时85秒 批量插入測试一次10万循环100次总共1000万用时865秒 插入性能还是不错的 查询測试 在12166454数据中（约等于一
原创
2022-01-12 10:58:13
341阅读
在SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据)，可以按以下方面进行： 去掉表的所有索引 用SqlBulkCopy进行插入 分表或者分区，减少每个表的数据总量 在某个表完全写完之后再建立索引 正确的指定索引字段 把需要用到的字段放到包含索引中(在返回的索引中就包含了一切) 查询的时候只返回所需的
转载
2014-12-01 09:06:00
203阅读
OceanBase是阿里开发的分布式关系型(SQL)数据库，其目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。案例：OceanBase分布式关系数据库渡过了一个成功的双十一：支持了支付宝核心的交易、支付、会员和账务等，并且创造了新的纪录：交易创建17.5万笔/秒、交易支付12万笔/秒、全天
转载
2023-08-31 21:16:30
406阅读
Kafka对Java程序员有多重要？刚从Android端转向服务端开发时，同事说起Kafka，我不知这玩意是干什么的，因工作需要，也接触了Kafka，对其了解一些。
在上一篇文章中我们介绍了怎么在Windows系统上如何搭建kafka，既然环境搭建成功了，接下来就要集成到项目中使用才有价值，所谓实践出真知。
今天我把在SpringBoot中集成Kafka汇总下：
SpringBoot
转载
2021-06-11 05:30:24
102阅读
一、Java 通过hutool工具类ExcelWriter 导出运用到多线程分页查询这个采用的是Java的utool工具类ExcelWriter 导出踩过一些坑，尽量用一条sql 将所有数据查询出来，否则再循环时查询会随着表数据的增大查询速度会成倍增加，所以建议用一条sql把查询出结果。实测21列1.1w 多条数据查询 4067ms左右。还可以进一步优化。1.大量数据导出，先调整一下前端请求的re
转载
2024-02-27 12:11:38
377阅读
MySQL快速插入亿级数据前言通常我们会有这样的需求：构造数据，大批量插入数据库，以供后续处理。如果是几万几十万的数据那还好说，但如果是上千万上亿的数据，那么我们对速度的追求就更加迫切。这里我们利用Python来操作MySQL（或者PostgreSQL），采取多进程多协程的方式，实现大批量数据快速插入。数据库配置# 查看bulk_insert_buffer_size大小，默认是8M
SHOW VA
转载
2023-07-28 16:05:47
184阅读
点赞
2评论
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，但对
转载
2023-12-01 09:16:44
101阅读
随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据进一步大幅增长，存储的可扩展性、容量等问题逐渐凸显，需要大规模的数据中心来支持，而海量数据存储就成了企业的刚性需求，随着企业业务逐步迁移到云平台中，云环境下的大数据存储成为未来数据存储的发展趋势。 新一代对象存储产品单桶支持百PB容量、百亿级文件实现“双百”跨越超高扩展性最大可支持EB级存储容量规模有效支撑海量数据高吞吐场景下的存储需求在云存储平
转载
2023-07-27 09:34:15
285阅读
翻了好久都没找到java 实现easyExcel动态创建sheet，那写一个。 要知道以 .xlsx结尾的excel文件每个sheet 只能写104万左右的数据量， 如果想要写入500W条数据到excel，要么分到多个she
转载
2023-11-09 05:22:40
555阅读
对每一个亿万富翁的提问
1. 你怎么赚到你的第一个百万美元？
2. 你花多久时间赚到这笔钱？
3. 换成今天，要花多少时间？
4. 你用什么方法赚到这笔钱？
5. 这种方法可以传授吗？
6. 今天你要花多少时间，才能指导别人
转载
精选
2007-07-28 10:04:32
805阅读
盖娅广告匹配系统（GaeaAD）用于支撑盖娅互娱全平台实时广告投放系统，需要将广告数据和游戏 SDK 上报的信息进行近实时匹配，本质上来说需要实时的根据各个渠道的广告投放与相应渠道带来的游戏玩家数据进行计算，实现广告转化效果分钟级别的展现及优化。##初期的 MySQL 存储方案在系统设计之初，基于对数据量的预估以及简化实现方案考虑，我们选用了高可用的 MySQL RDS 存储方案，当时的匹配逻
转载
2024-01-17 10:22:24
34阅读
一、百万级数据库优化方案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
实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
转载
2024-07-08 21:06:20
49阅读
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，然后这样查询：&nbs
转载
2023-09-16 07:20:25
159阅读
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
转载
2024-07-12 15:12:02
61阅读
超级干货：Python优化之使用pandas读取千万级数据环境：Linux-cenos5processor : 31model : 62model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHzcpu MHz : 2000.066cache size : 20480 KBmemory : 125G在如上所述的单机环境中，使用一些优化可以使基于pan
转载
2023-10-19 23:31:23
131阅读
一、从0到1 2020.7.31 anyRTC的信令服务1.0正式发布，这一天距离项目启动日仅过去1个半月左右。在这么短的时间里我们都做了什么事情？ 1，消息流模式 我们的定位就是稳定可靠、低延时、高并发的全球信令服务，与传统的即时通讯(IM)服务不同，信令服务主要构建实时应用场景，更专注于高并发和 ...
转载
2021-07-21 15:28:00
235阅读
2评论
摘要：点外卖时，你只需考虑如何拼单；选择出行时，你只用想好目的地；手机支付时，你只需要保证余额充足。但你不知道这些智能的背后，是数以亿计的强大数据的支持，这就是数据库的力量。那么庞大数据的背后一定会牵扯到数据安全的问题，那这些意外和冲突又是如何解决呢？ 本文分享自华为云社区《万字详解Spring如何 ...
转载
2021-08-23 11:54:00
42阅读
2评论
