mysql 流式查询 mybitis

2026-08-31

MyBatis 流式查询

流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭. MyBatis 流式查询接口MyBatis 提供了一个叫 org.apache.ibatis.cursor.Cursor 的接口类用于流式查询,这个接口继承了 java.io.Closeable 和 java.lan

大数据量查询容易OOM？试试MySQL流式查询

一.前言程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

Mysql中使用JDBC流式查询避免数据量过大导致OOM

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

实现 MyBatis 流式查询的方法

基本概念流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用.如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能.流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭

MyBatis 如何实现流式查询

基本概念流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自

java mysql大数据量批量插入与流式读取分析

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

python 使用流式游标读取mysql怎么不会内存溢出

使用过java读取mysql大数据量的人应该都知道,如果查询时不开游标不设置一次性区大小的话,会一次性的把所有记录都拉取过来再进行后续操作,数据量一大就很容易出现OOM 如果用python去读取mysql也会遇到同样的问题那么这么在python中来设置使用游标呢也很简单这里使用pymysql来举例子普通创建mysql链接是这样的 import pymysql db = pymysql.connect("localhost","user","pass

实时查询系统架构：spark流式处理+HBase+solr/ES查询

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES

LINQ标准查询运算符的执行方式-延时之流式处理

linq的延时执行是指枚举时才去一个个生成结果元素. 流式处理是linq延时执行的一种,在生成元素前不需要获取所有源元素,只要获取到的源元素足够计算时,便生成结果元素. 流式处理的标准查询运算符返回值通常是个普通序列. ToAsEnumerable namespace ConsoleApp4 { class Program { static void Main(string[] args) { Clump<string> fruitClump = new Clump<string>

Mysql增量写入Hdfs（二） --Storm+hdfs的流式处理

一. 概述上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字定义写入内容格式满足给定条件后更改写入的文件更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto

流式大数据计算实践（1）----Hadoop单机模式

一.前言 1.从今天开始进行流式大数据计算的实践之路,需要完成一个车辆实时热力图 2.技术选型:HBase作为数据仓库,Storm作为流式计算框架,ECharts作为热力图的展示 3.计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统,使用Ubuntu系统二.HBase简介 1.HBase是基于HDFS(Hadoop分布式文件系统)的NoSQL数据库,采用k-v的存储方式,所以查询速度相对比较快. 2.下面画图比较HBase与传统的RDS(关系型数据库)数据库的区别 (1)RDS,经常用的比如MySQ

大数据入门第十六天——流式计算之storm详解（一）入门与集群安装

一.概述今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念离线计算离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构相关技术栈与应用流式计算流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示代表技术:Fl

flink 流式处理中如何集成mybatis框架

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin

mysql group by 查询非聚集列

本文为博主原创,转载请注明出处: mysql使用group by可以使用一些聚合函数,可以计算最大值(max(column)),最小值(min(column)),总和(sum(column)),平均数(avg(column()))等等, 在使用聚合函数的函数的时候,我们只可以查询聚合函数相关的列,其余的列则不能进行查询.示例如下: 表结构如下: CREATE TABLE `fucdn_hot_rank_domain` ( `id` int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT

Demo：基于 Flink SQL 构建流式应用

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

MySQL隐式转化整理

MySQL隐式转化整理前几天在微博上看到一篇文章:价值百万的 MySQL 的隐式类型转换感觉写的很不错,再加上自己之前也对MySQL的隐式转化这边并不是很清楚,所以就顺势整理了一下.希望对大家有所帮助. 当我们对不同类型的值进行比较的时候,为了使得这些数值「可比较」(也可以称为类型的兼容性),MySQL会做一些隐式转化(Implicit type conversion).比如下面的例子: mysql> SELECT 1+'1'; -> 2 mysql> SELECT CONCAT(2,

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

流式布局&固定宽度&响应式&rem

我们现在在切页面布局的使用常用的单位是px,这是一个绝对单位,web app的屏幕适配有很多中做法,例如:流式布局.限死宽度,还有就是通过响应式来做,但是这些方案都不是最佳的解决方法. 1.流式布局: 例如流式布局的解决方案有不少弊端,它虽然可以让各种屏幕都适配,但是显示的效果极其的不好,因为只有几个尺寸的手机能够完美的显示出视觉设计师和交互最想要的效果. 他们在页面布局的时候都是通过百分比来定义宽度,但是高度大都是用px来固定住,所以在大屏幕的手机下显示效果会变成有些页面元素宽度被拉的很长,但

分布式流式处理框架：storm简介 + Storm术语解释

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

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