处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables…

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言部分 今天在公司做项目…

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级.甚至百万级.此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行. 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的.快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中. FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表…

删除一个表中的部分数据,数据量百万级. 一般delete from 表 delete from 表名 where 条件: 此操作可能导致,删除操作执行的时间长:日志文件急速增长: 针对此情况处理 delete top from declare @onecount int print getdate() begin delete top(@onecount) from ysh where date<'2016-06-21' ; --此处不能写任何语句 print也可能导致无法全部删除@@rowco…

福哥答案2020-06-01: fork/join. 对于百万级长度的数组求和,单线程和多线程下区别不大.对于千万级长度的数组求和,多线程明显变快,大概是单线程的2-3倍. go语言测试代码如下: package test18_sum100w import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) const ( ARRLEN = 100_0000 ) var arr []int func…

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考…

开发环境 spring 4.3.7 + springBoot 1.5.2 + dubbo 2.6.5 + mongoDB 4.0.0 连接池配置 mongo-pool.properties spring.data.mongodb.address=,, spring.data.mongodb.replica-set=mySet spring.data.mongodb.database=test spring.data.mongodb.username=test spring.data.mongod…

因工作需要,需要导入一个200M左右的sql到user库 执行命令 mysql> use user Database changed mysql> source /tmp/user.sql 导入的过程中出现MySQL server has gone away错误,数据导入失败. 错误信息如下: ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away No conn…

功能介绍  (需要版本5.0.44) 大数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面,并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢,SqlSugar将转换性能做到极致,并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能 功能用法 BulkCopy 性能远强于现有市场的 ORM框架,比 EFCore Efcore.Bulkextension 快30% BulkUpdate 吊打现有所有框架 是 EFCore Efcore.Bulkextension 2-3倍之快 //插入 100万 10秒不到 db.F…

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:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

转自 http://www.cnblogs.com/win7xt/p/3156334.html 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识   最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何…

MySQL 百万级分页优化 http://www.jb51.net/article/31868.htm 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : , ; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : , ; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 : , ) LIMIT ; 是的,速度提升到0.x秒了,看样子还行了 可是,还不是完美的! 以下这句才是完美的:  ; 比上面那句,还要再快5至10倍 另外,如果需要查询 id 不是连续的一段,最佳的方法就是先找出 id ,然后用 in 查询 : ,…

今天因为项目需要,想测试一下读取百万级数量数据的速度如何,无奈数据库没有现成符合要求的数据,网上百度一番有很都不错的文章,但是需要涉及到一些存储过程和用php代码什么的,虽说可以实现,但是感觉另外再弄这些比较麻烦,没有通用性,于是在几篇文章的参考下,.自己写了一段代码,直接生成的数据还是比较方便的,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正. 首先我的…

EasyPoi介绍: 利用注解的方式简化了Excel.Word.PDF等格式的导入导出,而且是百万级数据的导入导出.EasyPoi官方网址:EasyPoi教程_V1.0 (mydoc.io).下面我写了一个测试用例,真的是很方便,可以利用注解自动完成单元格的合并,设置单元格宽度.设置字符替换.并且可以很好的完成实体类之间一对一.一对多关系的处理 不卖关子,事先说明百万级大数据操作使用:导入(importExcelBySax),导出(exportBigExcel) 导入依赖 <dependency…

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .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. .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…

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where col 条件.其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列.这样查询时速度会很快.就是可…

参考资料:http://bbs.51cto.com/thread-1074293-1-1.html                 http://bbs.51cto.com/viewthread.php?tid=1074293&extra=&page=1 目前java框架中能够生成excel文件的的确不少,但是,能够生成大数据量的excel框架,我倒是没发现,一般数据量大了都会出现内存溢出,所以,生成大数据量的excel文件要返璞归真,用java的基础技术,IO流来实现.   如果想用IO…

本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级.千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果).希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary:      有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引,需要根据下面的技巧来调整语句      rows过多,或者几乎是全表的记…

http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: 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 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *…

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 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…

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : 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 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM…

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上…

1)简单的查询分页:分每页5条 limit [offset],[rows] ,10; 2)建立id索引:查询索引id ,) limit ; 3)使用 between and 语句分页效率快N倍 ; 4)分表存储:30万条记录的id存存储到单独的一个索引表t里面:先查找索引表t里面的id索引:然后再查询 5)使用复合索引查询数据 如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键! 完美解决了分页…

mysql总结 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 存储引擎: 常见存储引擎: Myisam:5.5之前默认引擎,支持表锁,不支持外键和事务,查询插入性能很高 InnoDB:支持事务,外键,支持行级锁,5.5之后默认存储引擎,5.6之后支持全文索引 Memory:所有数据置于内存中,拥有极高的效率,但是重启数据会丢失 Archive:拥有很快的插入速度,但是查询相对差劲 Federated:将不同的mysql服务器…

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 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表扫描,如:     se…

百万级运维经验一:Mongodb和Redis数据不能放在同一个服务器 一开始时,为了省服务器,把Mongodb和Redis放在一个服务器上.网站每到高峰期都特别卡,还经常出现502.找了很久的原因,发现硬盘的写数据很大,IOPS也很高,排查了很多原因都没找到.然后再仔细研究监控,发现写硬盘的操作很有规律,每隔几分钟就有一次频繁的写硬盘,联想到Redis同步数据到硬盘的间隔就是几分钟,所以开始怀疑是Redis引起的.于是加了一台服务器,把Redis单独放在那里,发现网站瞬间快了,502问题也不再出…

© 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 最近同事碰到大批量数据导入问题,因此也关注了一下.大批量数据导入主要存在两点问题:内存溢出和导入速率慢. 内存溢出:将文件中的数据全部取出放在集合中,当数据过多时就出现Java内存溢出,此时可通过调大JVM的最大可用内存(Xmx)解决, 但终究不是王道.    MySQL支持一条SQL语句插入多条记录的操作,并且效率比单条插入快的不是一点点:但是MySQL一次可接受的数据包大小 也是有限制的,当一次插入过多时也可能造成数据包内存溢出,此时可通过调…

1.HSSFWorkbook 和SXSSFWorkbook区别 HSSFWorkbook:是操作Excel2003以前(包括2003)的版本,扩展名是.xls,一张表最大支持65536行数据,256列,也就是说一个sheet页,最多导出6w多条数据 XSSFWorkbook:是操作Excel2007-2010的版本,扩展名是.xlsx对于不同版本的EXCEL文档要使用不同的工具类,如果使用错了,会提示如下错误信息. org.apache.poi.openxml4j.exceptions.Inva…

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…

事情的原因是:我执行了一个load into语句的SQL将一个很大的文件导入到我的MySQL数据库中,执行了一段时间后报错"The total number of locks exceeds the lock table size". 首先使用命令 show variables like '%storage_engine%' 查看MySQL的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; +----------------…