一.运行时数据区域 Java程序的执行流程:首先 .java源代码文件会被Java编译器编译为字节码文件(.class后缀),然后由JVM中的类加载器加载各个类的字节码文件,加载完毕之后,交由JVM执行引擎(包括即时编译器.垃圾收集器)执行.在整个程序执行过程中,JVM会用一段空间来存储程序执行期间需要用到的数据和相关信息,这段空间称之为运行时数据区. 1.程序计数器:是一块较小的内存空间,它可以看作当前线程所执行字节码的行号指示器,每个线程都有一个独立的程序计数器,因此它是线程私有的:此内存区

创建一个存储过程 DELIMITER $$ -- 设置定界符为$$,与';'意思相同,防止相同符号产生冲突 USE `yunkc_base1`$$ -- 使用数据库 DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_test`$$ -- 如果存在insert_test存储过程名字,则删除 CREATE DEFINER=`ykcbase`@`%` PROCEDURE `insert_test`() -- 设置存储过程的权限 BEGIN -- 开始 DECLARE i INT; --

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 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VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

作者: Aicken(李鸣)  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-08 15:00  阅读: 4520 次  推荐: 0                   原文链接   [收藏] 摘要: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VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008

本周我们的目标是:B站(哔哩哔哩弹幕网 https://www.bilibili.com )视频评论数据. 我们都知道,B站有很多号称“镇站之宝”的视频,拥有着数量极其恐怖的评论和弹幕.所以这次我们的目标就是,爬取B站视频的评论数据,分析其为何会深受大家喜爱. 首先去调研一下,B站评论数量最多的视频是哪一个...好在已经有大佬已经统计过了,我们来看一哈! ​[B站大数据可视化]B站评论数最多的视频究竟是?来自 <https://www.bilibili.com/video/av34900167/

转自:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html 我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

今天需要将一个含有1000万条数据的文本内容插入到数据库表中,最初自然想到的是使用Insertinto '表名'values(),(),()...这种插入方式,但是发现这种方式对1000万条数据量的情况,明显效率低下,于是选用了直接将文本内容导入数据表的方法: LOADDATA LOCAL INFILE '/home/xyw/result.txt' INTO TABLEdomainlib_tmp(domain); 这种方式可以将本地的数据文件'result.txt'直接导入到domainlib_

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

有一位同事跟大家说他在网上看到一道面试题:“如果后台传给前端几万条数据,前端怎么渲染到页面上?”,如何回答? 于是办公室沸腾了, 同事们讨论开了, 你一言我一语说出自己的方案. 有的说直接循环遍历生成html插到页面上:有的说应该用分页来处理:还有的说这个面试官是个白痴, 哪有后台传几万条数据给前端这种情况的:我仔细思考了一下,先不论后端到底会不会白痴到传几万条数据给前端,假如真碰到这种情况,那么如果前端获取到数据以后, 直接将数据转换成html字符串,通过DOM操作插入到页面,势必导致页面运行

又是一年双十一了,不知道从什么时候开始,双十一从“光棍节”变成了“双十一购物狂欢节”,最后一个属于单身狗的节日也成功被攻陷,成为了情侣们送礼物秀恩爱的节日. 翻着安静到死寂的聊天列表,我忽然惊醒,不行,我们不能这样下去,光羡慕别人有什么用,我们要行动起来,去找自己的幸福!!! 我也想“谈不分手的恋爱” !!!内牛满面!!! 注册登陆一气呵成~ 筛选条件,嗯...性别女,年龄...18到24岁,身高嘛,无所谓啦,就按默认155-170吧,地区...嗯北京好,北京近一点,照片?那肯定要啊,必须的!!

10万条数据采用存储过程分页实现(Mvc+Dapper+存储过程) 有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 1 USE [MvcPro

一.说明 本文主要讲述采集猫眼电影用户评论进行分析,相关爬虫采集程序可以爬取多个电影评论. 运行环境:Win10/Python3.5. 分析工具:jieba.wordcloud.pyecharts.matplotlib. 基本流程:下载内容 ---> 分析获取关键数据 ---> 保存本地文件 ---> 分析本地文件制作图表 注意:本文所有图文和源码仅供学习,请勿他用,转发请注明出处! 本文主要参考:https://mp.weixin.qq.com/s/mTxxkwRZPgBiKC3Sv-

一.EDG夺冠信息 11月6日,在英雄联盟总决赛中,EDG战队以3:2战胜韩国队,获得2021年英雄联盟全球总决赛冠军,这个比赛在全网各大平台也是备受瞩目: 1.微博热搜第一名,截止2021-11-10已有亿级观看量,微博粉丝数到达638.4万 2.哔哩哔哩已有几亿人气,总弹幕有22.3万,全站排行榜最高第2名,B站粉丝已有219.9万 3.腾讯.爱奇艺.优酷等视频平台800万人看过 4.虎牙等直播平台热度也是居高不下 5.央视新闻也发微博庆祝EDG夺冠 既然比赛热度这么高,那么本次我们就以bi

教你如何6秒钟往MySQL插入100万条数据!然后删库跑路! 由于我用的mysql 8版本,所以增加了Timezone,然后就可以了 前提是要自己建好库和表. 数据库test, 表user, 三个字段: u_id.u_name.u_pwd,然后主键自增 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test?" + "&rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone

如何使QTreeView快速显示1000万条数据,并且内存占用量少呢?这个问题困扰我很久,在网上找了好多相关资料,都没有找到合理的解决方案,今天在这里把我的解决方案提供给朋友们,供大家相互学习. 我开始使用的QTreeWidget 控件来显示我的数据,发现该控件在显示10000行以下的数据还可以应付的过来,但超过10000条,就明显感觉到屏幕刷新就会有卡的现象,而且占据内存很大,虽然操作起来简单方便,但灵活性没有QTreeView强大.因为我要显示的数据量是非常大的,甚至过1000万,因此,采用

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本

需求是这样的,需要查询某几个表的数据,然后插入到另外一个表. 一看到需求,很多人都会用hibernate去把这些数据都查询出来,然后放到list中, 然后再用for循环之类的进行遍历,一条一条的取出数据对对象进行赋值,然后在调用dao层的save 方法进行保存对象. hibernate保存一条数据是在35毫秒左右,咱们来计算下时间: 35*110000=3850000 毫秒 3850000/1000=3850秒 3850/60=64.1666666分钟, 如果咱们使用hibernate的话,那么

背景: 100万条数据.格式如下: ID 地址 1895756546931805 安徽省六安市裕安区固镇镇佛俺村柳树队5758 安徽省蒙城县岳坊镇胡寨村小组小胡寨庄6号 1834941674099699 安徽省蚌埠市五河县申集镇朱圩村1850212719717844 安徽省淮北市1850212774979300 安徽省合肥市1850212784889487 安徽省宿州市泗县 目标要求: 筛选出地址不太准确的.地址长度大于11个字符的. 保留前面ID.将结果输出到一个文件中. 操作过程: #第一步

mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I

近期做1功能,Gis地图 基于百度地图api , 会遇到的问题的, 如后台接口给的数据很多,大几千上万的,如果拿了数据直接渲染dom ,这滋味爽爽的. 再遇上 客户端浏览器悲催的,这卡顿就来了... 前端大量数据渲染的一个弊端. 想到的处理方式: 1. 数据的去重合并 基于当前可是屏幕范围,拿到baidu对应的 经维度区域,baidu api 里有 getBounds 和 getZoom 方法 var viewArea = map.getBounds(); // 可视区域 var mapScal