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PDO操作大数据对象
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PDO操作大数据对象
一般在数据库中,我们保存的都只是 int . varchar 类型的数据,一是因为现代的关系型数据库对于这些内容会有很多的优化,二是大部分的索引也无法施加在内容过多的字段上,比如说 text 类型的字段就很不适合创建索引.所以,我们在使用数据库时,很少会向数据库中存储很大的内容字段.但是,MySQL 其实也为我们准备了这种类型的存储,只是我们平常用得不多而已.今天我们就来学习了解一下使用 PDO 如何操作 MySQL 中的大数据对象. 什么是大数据对象 "大"通常意味着"大约…
Java数据库——处理大数据对象
处理大数据对象 CLOB中可以存储海量文字 BLOB中可以存储海量二进制数据 如果程序中要想处理这样的大对象操作,则必须使用PreparedStatement完成,所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取. 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //================================================= // File Name : Clob_demo //-----------------------------------------…
处理大数据对象clob数据和blob数据
直接上下代码: package com.learn.jdbc.chap06; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import com.learn.jdbc.model.Album; import com.learn.jdbc.util.DbUti…
array_chunk的用法和php操作大数据
一.array_chunk() 函数 二.php操作大数据 1.在操作大数量数据与数据库交互时,比如插入大量数据,db就会报错,这时可以把原本的数据用array_chunk分隔成几个数组块,再循环插入即可 if ($data) { $arr = array_chunk($data, ); foreach ($arr as $info) { db('cust_account_settlement')->insertAll($info); } } 2.读取大数据时,比如我做过一个系统,会频繁的和er…
怎么对MySQL数据库操作大数据?这里有思路
最近学到一招关于使用java代码操作MySQL数据库,对大文本数据(LOB)进行CRUD的技巧,虽然向数据库很少向中存入大文本文件(一般都是存储在硬盘上),但是还是很有必要知道这一技巧的.下面我就来说一说我学到的这个小技巧咯. CLOB操作 所谓CLOB,一般是指关于文本文件的数据,今天我就拿txt文件来测试吧. 必要的流程如下: 在MySQL数据库中建好testclob表 向Eclipse中导入相关的jar包 写代码进行测试 textblob.sql如下: create table testc…
吴裕雄--天生自然JAVA数据库编程:处理大数据对象
import java.sql.Connection ; import java.sql.DriverManager ; import java.sql.SQLException ; import java.sql.PreparedStatement ; import java.io.File ; import java.io.FileInputStream ; import java.io.InputStream ; public class ClobDemo01{ // 定义MySQL的数据…
小书翻译完成,分享啦--《用Python操作大数据[MapReduceHadoop和Spark]》
http://files.cnblogs.com/files/aguncn/%E7%94%A8Python%E6%93%8D%E4%BD%9C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%5BMapReduceHadoop%E5%92%8CSpark%5D.pdf…
柯南君 :Oracle 分区技术 之 怎样支撑大数据操作?
前段时间.看了罗女士( 资深技术顾问 - Oracle 中国 顾问咨询部)关于<大批量数据处理技术的演讲>视频.感觉受益良多,结合多年的知识积累,柯南君给大家分享一下: 交流内容: 一.Oracle的分区技术 (一)分区技术内容 1. 什么是分区? 分区就是将一个很大的table或者index 依照某一列的值.分解为更小的,易于管理的逻辑片段---分区. 将表或者索引分区不会影响SQL语句以及DML(见备注)语句,就和使用非分区表一样,每一个分区拥有自己的segment(见备注).由于,DDL…
PHP 面试服务器优化和大数据
服务器配置优化 系统参数调整 Linux 系统内核参数优化 vim /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 # 用户端口范围 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 fs.file-max=65535 # 系统最大文件句柄,控制的是能打开文件最大数量 数据库参数优化 实例整体 thread_concurrency #并发线程…
大数据系列4:Yarn以及MapReduce 2
系列文章: 大数据系列:一文初识Hdfs 大数据系列2:Hdfs的读写操作 大数据谢列3:Hdfs的HA实现 通过前文,我们对Hdfs的已经有了一定的了解,本文将继续之前的内容,介绍Yarn与Yarn在MapReduce 2的应用 MapReduce1 作业流程 在介绍Yarn之前,我们先介绍一下Mapreduce1作业流程. 有了这个基础,再去看看采用Yarn以后的MapReduce2到底有啥优势也许会有更好的理解. 首先先介绍一下相关的几个实体: Client:负责提交 MapReduce…