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
## MySQL一次查询十万数据
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种Web应用程序中。在处理大量数据时,我们经常遇到需要一次性查询大量数据的情况。本文将介绍如何使用MySQL一次查询十万数据,并提供代码示例。
### 为什么需要一次查询十万数据?
在某些情况下,我们需要一次性查询大量数据。例如,我们可能需要进行数据分析、生成报表或导出数据。如果每次只查询少量数据,然后
原创
2023-09-03 03:14:09
1246阅读
如何更快速的查询1000条数据?现在的需求是这样的,我有一个模板,里面是JsonArray数据,里面有1000条JSONObject,每个object都有一个客户和产品属性,形如这样{"data":[{"account":"01","product":"p1"},...]}我现在要解析这个JSON,根据每一个object里的客户和产品,到另一个表里来查询它的平均销量和平均单价,然后返回一个加了平均
转载
2023-07-28 16:49:17
224阅读
# MySQL一次查询几十万数据
## 介绍
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各种类型的应用程序中。在处理大量数据时,我们可能会遇到一次需要查询几十万条数据的情况。本文将介绍如何使用MySQL进行高效的一次性查询大量数据,并提供相应的代码示例。
## 问题
假设我们有一个包含了几十万条数据的数据库表,我们需要一次性查询这个表中的所有数据。由于数据量很大,直接一次性查询可
原创
2023-08-21 06:12:34
1919阅读
中兴二面问的都是海量数据处理;之前也没有处理过非常大数据量的sql查询啊。答得很尴尬,当场懵逼(⊙o⊙)。还是数据库的修行不到家啊,继续努力。୧(๑•̀⌄•́๑)૭一. 用数据库索引查询10万页数据每页10条mysql的查询方式: 一般小数据量,你肯定会这样写: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是一旦数据量达到百万级别,这样写
# Java 中每N条数据处理一次的实现方法
在软件开发中,数据处理是一个常见的任务。有时我们需要对大量数据进行批量处理,比如说每处理 N 条数据就进行一次处理。这种需求在数据分析、文件处理、数据库操作等场景中都非常常见。本篇文章将带你深入了解如何在Java中实现每N条数据处理一次的功能。
## 整体流程概述
在实现这一需求之前,我们先来看一下整体的处理流程。下面是一个简单的步骤表格,描述了
前言十万个为什么之为什么要重写hashcode()方法???equals比较的是对象的内容,==比较的是对象的地址。equals()和hashcode()都是属于超类(Object)类中的基本方法,咱们先来看看equals()方法。一、equals()方法原理equals()方法默认是超类(Object)对象的一个基本方法,用于检测两个对象是否相等 (其实就是判断两个对象是否具有相同的引
# Java 内存一次性查询一百万数据处理耗时分析
在现代软件开发中,处理大数据集的效率尤为重要。特别是在Java中,一次性查询大量数据,例如一百万条记录,往往成为性能瓶颈。本文将探讨如何优化这一过程,并提供相应的代码示例。
## 数据查询的基本流程
在进行大规模数据查询时,首先要建立合适的数据结构,选择高效的算法,同时注意内存管理。以下是一次性查询一百万条数据的基本流程:
```merm
事务 :是一组sql 要么都成功 要么都失败1.事务原则 : ACID 原子性 一致性 隔离性 持久性 (脏读 幻读)原子性(Atomicity) 要么都成功,要么都失败 原子性是指事务是一个不可分割的工作单位,事务中的操作要么都发生,要么都不发生。一致性(Consistency) 事务前后数据的完整性必须保持一致。隔离性(Isolation) 事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时,数据库为每一
问题我这里有一个记录表,每天的数据量大概在20w~30w左右,表里面的数据需要对七日内的进行分析,会用到一些复杂的SQL,如果不做任何处理,一个月会有将近一千万的数据,不说对他分析,一个where条件的SQL就几十秒了……要实现的目标这里我们叫做log表,表里面时间的字段为create_time,类型为datetime 1.log表中只保留最近7-10天的数据(我们定时任务执行的频率就是留存数据时
一,查询入参@Data
public class ReqSupplierOrderCycleVO implements Serializable {
@ApiModelProperty("供应商编码")
private String supplierCode;
@ApiModelProperty("地点编码")
private String locationCo
转载
2023-06-02 14:57:53
880阅读
由于所在公司是主要做短信行业,平时和手机号码打交道较多,各种奇葩需求也比较多,近期接到一个一个总监的奇葩需求,就是将两个文件中相同的手机号码弄处理,由于编程水平以及excel玩的有限,所以只能自己想其他额办法解决,首先每个文件有好几个字段,不过全是结构化数据,格式如下:15994710001,2016/11/3 0:24,53100010
原创
2016-11-05 19:40:29
826阅读
我们要访问的表是一个非常大的表,四千万条记录,id是主键,program_id上建了索引。执行一条SQL:select * from program_access_log where program_id between 1 and 4000这条SQL非常慢。我们原以为处理记录太多的原因,所以加了id限制,一次只读五十万条记录select * from program_access_log whe
转载
2023-07-13 16:58:58
93阅读
如何在一次传递中找到LinkedList的中间元素?这是一个Java和非Java程序员面试时经常被问到的编程问题。这个问题类似于检查回文或计算阶乘,有时也会要求编写代码。为了回答这个问题,候选人必须熟悉LinkedList的数据结构,即在单个LinkedList的情况下,链表的每个节点都包含数据和指针,这是下一个链表的地址,而单个链表的最后一个元素指向空值。因为要找到链接列表的中间元素,您需要找到
基于内存映射的千万级数据处理框架在计算机的世界里,将大问题切分为多个小问题予以解决是非常优秀的思想。许多优秀的数据存储框架都采用分布式架构解决海量数据的存储问题,在典型的数据库中间件架构中,往往抽象出逻辑的数据表概念,一个逻辑表对应多个物理表,写入的数据会根据规则路由到指定的物理表,这不仅解决了海量数据的存储问题,还附带解决单点故障问题,在之前依靠昂贵服务器的架构中,一旦我们这个昂贵的家伙罢工,那
转载
2023-09-20 12:52:05
89阅读
没有使用webservice进行业务处理,JDBC速度快
原创
2015-06-04 10:29:17
441阅读
有人说30W的数据查询慢,每次大概要0.5秒,1个页面查询10次就是5秒,很慢。一般方法是添加索引。于是本地测试select * from tb LIMIT 225000,10;受影响的行: 0 时间: 0.163s但看来的确是比较慢的。1个页面有10次查询,那么就要2秒左右。有2种解决方案:1、select *把星号改成需要的字段,经测试,如果字段越多或字段的内容越多,那么查询速度是
转载
2023-06-10 21:42:52
1267阅读
面试的时候,发现数据库方面,忘得一塌糊涂,抽时间整理了一些数据库方面的题。事务四大特性(ACID)原子性、一致性、隔离性、持久性?事务的并发?事务隔离级别,每个级别会引发什么问题,MySQL 默认是哪个级别?MySQL 常见的三种存储引擎(InnoDB、MyISAM、MEMORY)的区别?MySQL 的 MyISAM 与 InnoDB 两种存储引擎在,事务、锁级别,各自的适用场景?查询语句不同元素
前言不用说也知道,一次性读取出那么大的数据是疯了吗,虚拟机能承受的聊那么大的对象吗?,所以我们需要分批进行读取。下面是使用fenduan 每1万条进行一次读取执行 public void keyToVolumn() { log.info("开始进行转移"); Long count = couponTaoKeDataMapper.cou...
原创
2022-09-01 06:21:41
352阅读
背景大数据量操作的场景大致如下:数据迁移数据导出批量处理数据在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。举例:在业务系统需要从 M
转载
2023-08-19 23:05:35
1150阅读