如果一个场景:账户表中有1千万账户,现在,我们需要这个1千万账户利息结算业务.需求是基于Ibatis框架来实现这个功能. 如果按照一般的编程模式,我们将编写一个sql,然后调用QueryForList获得帐户List.然后遍历List逐条对数据进行结息操作,但这样做非常可能会出现性能问题,如:     1.对JVM内存的大量消耗:     2.大量对象的密集创建和销毁对GC带来非常大的负担: 出现性能问题的解决办法在于:QueryForList是把查询结果构造完毕以后才交给结息程序的,这意味着J

在使用MySQL的JDBC时,如果查询结果集过大,使用一次查询,可能会出现Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space问题,因为DB服务器端一次将查询到的结果集全部发送到Java端保存在内存中而造成OOM. MySQL JDBC需要一条SQL从数据库读取大量数据,而不发生JVM OOM,可以采用以下方法之一:    1.当statement设置以下属性时,采用的是流数据接收方式,每次只从服务器接收部份数据,直到所有数据处理完毕,不会发生JVM OOM.

在我们的项目开发中,可能有把SQL查询的结果保存到CSV然后提供下载的功能.当查询的结果集相当大的时候,很容易报内存不足错误(outofmemory).那该怎么解决这种情况的内存不足错误呢? 其实在JAVA的Statement中提供的方法可以解决这个问题. setMaxRows (int max) : 将此 Statement 对象生成的所有 ResultSet 对象可以包含的最大行数限制设置为给定数. setFetchSize (int rows) :为 JDBC 驱动程序提供一个提示,它提示

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的

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. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 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

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

1.数据库访问优化   要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点,如下载时网络速度可能会是瓶颈点,本地复制文件时硬盘可能会是瓶颈点,为什么这些一般的工作我们能快速确认瓶颈点呢,因为我们对这些慢速设备的性能数据有一些基本的认识,如网络带宽是2Mbps,硬盘是每分钟7200转等等.因此,为了快速找到SQL的性能瓶颈点,我们也需要了解我们计算机系统的硬件基本性能指标,下图展示的当前主流计算机性能指标数据.   从

问题在详细介绍ibatis参数和结果映射原理之前,让我们先来思考几个问题.1. 为什么需要参数和结果的映射?相对于全自动的orm,ibatis一个重要目标是,通过维护POJO与SQL之间的映射关系,让我们执行 SQL时对输入输出的数据管理更加方便.也就是说,ibatis并不会为程序员在运行期自动生成SQL 执行,具体的 SQL 需要程序员编写,然后通过映射配置文件,将SQL所需的参数,以及返回的结果字段映射到指定POJO. 2. 如何维护参数和结果的映射关系?对于变化的数据,当然是通过配置文件的

背景介绍ibatis实现之前,先来看一段jdbc代码: Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/learnworld"; Connection con = DriverManager.getConnection(url, "root","learnworld"); String sql = "s

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的

整理的有点多,做好心理准备...... 1.资源优化理解: 不同设备,io不同.每种设备都有两个指标:延时(响应时间):表示硬件的突发处理能力:带宽(吞吐量):代表硬件持续处理能力. 每种硬件主要的工作内容: CPU及内存:缓存数据访问.比较.排序.事务检测.SQL解析.函数或逻辑运算: 网络:结果数据传输.SQL请求.远程数据库访问(dblink): 硬盘:数据访问.数据写入.日志记录.大数据量排序.大表连接. 2.资源优化方法: 这个优化法则归纳为5个层次: 1.  减少数据访问(减少磁盘访

数据库SQL优化大总结 小编最近几天一直未出新技术点,是因为小编在忙着总结整理数据库的一些优化方案,特此奉上,优化总结较多,建议分段去消化,一口吃不成pang(胖)纸 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

Mybatis常用带有禁用缓存的XML配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd" > <configuration> <

StatementHandler 语句处理器,主要负责语句的创建.参数的设置.语句的执行.不负责结果集的处理. Statement prepare(Connection connection, Integer transactionTimeout) throws SQLException void parameterize(Statement statement) throws SQLException void batch(Statement statement) throws SQLExce

前言 前面学习了config.xml,下面就要进入MyBatis的核心SQL映射了,第一篇文章的时候,student.xml里面是这么写的: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mappe

  1.当document文档就绪时执行JavaScript代码. 我们为什么使用jQuery库呢?原因之一就在于我们可以使jQuery代码在各种不同的浏览器和存在bug的浏览器上完美运行. <script src="http://code.jquery.com/jquery-1.10.2.min.js"></script> <script> // Different ways to achieve the Document Ready event

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Solr DIH 源码解析 DataImportHandler.handleRequestBody()中的importer.runCmd(requestParams, sw) if (DataImporter.FULL_IMPORT_CMD.equals(command) || DataImporter.DELTA_IMPORT_CMD.equals(command) || IMPORT_CMD.equals(command)) { importer.maybeReloadConfigurati

今天学习http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/sqlmap-xml.html.关于mapper.xml的sql语句的使用. 项目路径:https://github.com/chenxing12/l4mybatis 创建项目 select insert update delete insert\update\delete参数说明 sql代码段 参数 高级查询 id&reulst 构造方法 关联查询 首先,准备环境. 1.创建project 在parent项目上右键