https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询 一.起因  上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实

原文:Sql Server中百万级数据的查询优化 万级别的数据真的算不上什么大数据,但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能,不同的书写方法有着千差万别的性能,都在这个级别中显现出来了,它不仅考核着你sql语句的性能,也考核着程序员的思想. 公司系统的一个查询界面最近非常慢,界面的响应时间在6-8秒钟时间,甚至更长.检查发现问题出现在数据库端,查询比较耗时.该界面涉及到多个表中的数据,基本表有150万数据,关联子表的最多的一个700多万数据,其它表数据也在几十万到几百万之间.其实按这样的数

  对于大数据量的导入,是DBA们经常会碰到的问题,在这里我们讨论的是SQL Server环境下百万级数据量的导入,希望对大家有所帮助.51CTO编辑向您推荐<SQL Server入门到精通>专题. 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL

原文:构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据和千万级数据简单测试 系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId]

注意使用 SXSSFWorkbook 此类在构造表格和处理行高的时候效率极高,刚开始时我使用的 XSSFWorkbook 就出现构造表格效率极低,一万行基本需要3秒左右,那当导出百万级数据就慢的要死啦,而且他会让内存溢出 POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

Excel导入数据库百万级数据瞬间插入 百万级别,瞬间,有点吊哇

参考https://blog.csdn.net/pengshuai007/article/details/86021689中思路解决自增id重排 方式一 alter table `table_name` AUTO_INCREMENT=0; 百万级数据会执行很长时间,并导致锁表(在百万级数据表上添加索引也是一样) 方式二 导出原表数据(select * from tab into outfile '/tmp/tab.txt';) 创建新表与原表结构保持一致,在该表上执行alter语句添加索引( C

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null值,然后这样查询: select id from

----------------[转] 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null值,然后这样查询:

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null值,然后这样查询:select id from t whe

(转载)http://www.111cn.net/database/mysql/42453.htm 100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段.对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: mysql>delimiter $ mysql$$ mysql> create procedure test() begin ) ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_

mysql教程 这个数据库教程绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万 篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发.可是数据量到了10万,百万至千万,他的性能还能那么高吗? 一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了. 用事实说话,看例子:数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索

背景       在平时的项目中,几乎都会用到比较两个字符串时候相等的问题,通常是用==或者equals()进行,这是在数据相对比较少的情况下是没问题的,当数据库中的数据达到几十万甚至是上百万千万的数据需要从中进行匹配的时候,传统的方法显示是不行的,影响匹配的效率,时间也会要很久,用户体验很差的,今天就要介绍一种字符串匹配的算法Sunday.接下来就详细介绍了 Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配.其核心思想是:在匹配过程中,模式串发现不匹配时,算法能

原文:https://blog.csdn.net/songyanjun2011/article/details/7308414 SQL Server上面删除1.6亿条记录,不能用Truncate(因为只是删除其中少部分数据). 经过实验,每次删除400万条要花1.5 - 3小时,而且是越到后面越慢,正常的话,需要大约102个小时,大约4天半时间.这在生产环境下是不能接受的. 经过一个处理之后,我每次删除400万条记录花5 - 6分钟,删除全部1.6亿条记录花了4 - 5个小时! 为什么??  

插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次,这样是非常耗时的,优化的方式有一下几种: 在每个insert语句中写入多行,批量插入 将所有查询语句写入事务中 利用Load Data导入数据 每种方式执行的性能如下. Innodb引擎 InnoDB

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 * FRO

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 * FRO