前言 网络编程对于客户端来说是一块及其重要的地方,使用高效的网络请求框架将为你的系统产生很大的影响.而Volley作为谷歌的一个开源项目,炙手可热.有很多中小型公司的安卓移动客户端的网络程序都是基于volley的. Volley的优点很多,光可扩展性这一条优点就值得我们称赞.但是我想针对的是在 Google I/O 2013 大会上发布Volley的时候的一句话:a burst or emission of many things or a large amount at once(爆炸性的事件…
/** * @title 老用户头像更新--每3秒调用一次接口,每次更新10条数据 * @example user/createHeadPicForOldUser? * @method GET * @author 邹柯 */ public function createHeadPicForOldUserAction(){ $domain=$_SERVER['HTTP_HOST']; $ob = new UserModel(); $user=M('user'); $u_where="head_pi…
当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd…
在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000…
mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p…
---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法…
MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)…
分页程序原理很简单,这里就不多说了,本篇文章主要说的是在数据表记录量比较大的情况下,如何将分页SQL做到更优化,让MySQL执行的更快的方法. 一般的情况下,我们的分页SQL语句是这样的: ,; 以上SQL语句在原理上和在实际操作中是不会存在什么问题,但是当table表的数据量达到几十万以上的时候,上面的语句执行一遍,可能会要执行个十几秒的时间,并且当页数越靠后的话,执行的时间会越长,这个时候我们就需要找到一种更快的查询办法来替代这种操作了. 网上已经有很多优化的方法,基本都是这样的: , )…
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM…
一般MYSQL最基本的分页方式: select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引.随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似: select * from content order by id desc limit 10000, 10 一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢. 此时,我们可以通过2种方式…
2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S…
​导读 |近日,云+社区技术沙龙“腾讯开源技术”圆满落幕.本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny.TubeMQ.Kona JDK.TARS以及MedicalNet.本文是陈思宏老师关于致力于提供基于3D医疗影像大数据的预训练模型MedicalNet的详细介绍. 一.医疗影像AI概述 医疗影像 AI 实际上解决的是「患者看病难,医生诊断累」的全球普遍问题. 由于培养投入大,周期长,医护人员的数量在短时间内很难大幅度增加,而人工智能技术可以辅助医疗工作,缓…
当访问WebSerivice时,如果数据量很大,传输数据时就会很慢.为了提高速度,我们就会想到对数据进行压缩.首先我们来分析一下. 当在webserice中传输数据时,一般都采用Dataset进行数据传输.执行的过程就是先把Dataset转化为xml进行传输,Dataset转化为xml的格式如下: <DataSetName> <DataTableName> <Column1Name>.......</Column1Name> <Column2Name&…
Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他…
Win环境下Oracle小数据量数据库的物理备份 环境:Windows + Oracle 单实例 数据量:小于20G 重点:需要规划好备份的路径,建议备份文件和数据库文件分别存在不同的存储上. 1.开启归档模式 2.制定备份策略 1.开启归档模式 此步骤需要停库,需提前申请停机时间(10分钟),正常关闭数据库,在mount状态下设置数据库为归档模式,再打开数据库. 正常关闭数据库之后,启动数据库到mount状态,开启数据库归档 SQL> shutdown immediate SQL> star…
datas:[ { id:1000, name: "帅哥", title: '...', b: '...', d: 0, f:0, .... }, { id:1001, name: "美女", title: '...', b: '...', d: 0, f:0, .... }, ... ] 如上:后台返回数据中有可能包含了大量的无用数据,数据量如果过大时候会对小程序渲染界面有影响吗? 答案是:有 一般情况下我们是在wxml中循环data,然后取出我们需要的字段,其他…
自然语言处理在文本信息抽取.自动审校.智能问答.情感分析等场景下都有非常多的实际应用需求,在人工智能领域里有极为广泛的应用场景.然而在实际工程应用中,最经常面临的挑战是我们往往很难有大量高质量的标注语料. “巧妇难为无米之炊”,在缺少语料的情况下,如何达到良好的NLP应用效果,是这些场景要落地所必须解决的问题.我们通常称其为“低资源问题”,或者称为“小样本学习”问题,本文从达观数据的实践经验出发,用命名实体识别(NER)任务为例,来介绍在小标注数据量下进行NLP处理的经验和方法,希望对大家有所启…
环境:windows Server 2003 oracle 10g,系统间备份 目标系统创建共享文件,原系统挂载共享目录 写批处理脚本,用任务计划定时调用 Rem * 由于系统实时性要求不是很高,数据量不大,且只有一块磁盘,考虑异地备份 * Rem * 异地备份的时候使用expdp 出schema THUNIITSMUSER * Rem * 使用windows命令的共享文件模式,将dump出来的文件copy到192.168.1.47上 * Rem * create or replace dire…
最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大,目前单表总记录数有 300W+,导致sql语句执行的速度变慢,如果一直这样增长下去,总有一天会爆炸的.怎么办??怎么办?? 第一:想到的必然是 添加索引,可是索引偏偏是把双刃剑,提升了查询的速度,却活生生的影响了插入的效率   所以索引的话,也只是能做到在一定数据量下,达到查询与插入的最优化,但是遇到持续增长的数据量,也是力不从心. 第二:想到的是 主从复制,想想好像很难弄的样子,会不会出问题?我这么懒,才不想去搞这个.. 第三(YY):首先,我们…
问题来源于以下场景: 我们需要对一张数据表做导出文件操作,需要判断如果数据量不多的时候,直接导出提供下载,如果数据量超过一定数值,则异步处理导出和下载. 这里就引入一个问题,如果我们直接count一张表,当表比较大的时候,太过耗时: select count(1) from table;// 数据量大的时候速度慢 需要如何优化? 我们根据自己的需求,是不需要知道数据量具体又多少,只是想知道多不多的问题. 这个时候,我们能不能限制下数据长度,假设我们要判断超过5000数据量时异步导出.那么我们先限…
平时写程序时经常要把一些Key与Value保存起来,但一般数据量都不大,故不想用TStringHash来做.而用TStringList来做,还要写一个"=",挺别扭!而且数据类型还有限制.自己从VCL中找了一段,感觉挺好用的,以后用它玩一玩!不过对Key值的搜索采用遍历方式,数据量大就慢了,建议采用HashTable. 注:Key与Value均不受数据类型限制! TLookupList = class(TObject) private FList: TList; public cons…
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面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说…
今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护…
在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就…
今天接到一位开发同学的数据操作需求,需求看似很简单,需要执行下面的SQL语句: delete from test_track_log where log_time < '2019-1-7 00:00:00'; 看需求描述是因为查询统计较差,希望删除一些历史数据. 带着疑问我看下了表结构: CREATE TABLE `test_track_log` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `uid` ) unsigned…
转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh…
limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura…
问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务…
(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊…
今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My…