上一篇介绍了Linux 下如何安装SuperSet ,本篇简单介绍一下如何使用 1.输入安装时设置的用户名密码登录控制台  2.控制界面如下  3.第一步添加数据源(已安装好的mysql) 点击 data --> databases--> +database 按钮  4.选择mysql  5.编辑链接信息 地址.端口.用户名.密码 点击connect  6.数据查询测试 点击saved queries-->+query 添加按钮 选择数据库 -->编写sql -->查询结果-

最近接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况.而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求. 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclos

解决方法: 使用easyexcel解决超大数据量的导入导出xlsx文件 easyexcel最大支持行数 1048576. 官网地址: https://alibaba-easyexcel.github.io/ GitHub地址: https://github.com/alibaba/easyexcel 使用示例: Java数据类[重点是属性上的注解]: package com.dmall.proengine.domain.man.partner.bean; import com.alibaba.e

ORACLE根据账号查询每张表数据量: select t.table_name,t.num_rows from user_tables t ORDER BY NUM_ROWS DESC; SQL SERVER查询总数据量: SELECT SUM(记录条数) AS 总记录数 FROM (SELECT TOP (10000) a.name AS 表名, MAX(b.rows) AS 记录条数 FROM sys.sysobjects AS a INNER JOIN sys.sysindexes AS

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 * FROM

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

-- 数据量比较大的情况,统计十分钟内每秒钟执行次数 ); -- 开始时间 ); -- 结束时间 declare @num int; -- 结束时间 set @begintime = '2019-08-10 09:10:00' -- 开始时间 set @endtime = '2019-08-10 09:20:00' -- 结束时间 ) ),loginTime, ) ),loginTime, ) <= @endtime) print(@num) select @num as 总条数, AVG(调用

//另外由于excel数据是从数据库里逐步读出然后写入输出流的所以需要将PHP的执行时间设长一点 //(默认30秒)set_time_limit(0)不对PHP执行时间做限制. set_time_limit(0); $columns = [ '文章ID', '文章标题', ...... //'openid' ]; //处理需要导出的数据 $timeStart = strtotime('2018-08-08 00:00:00'); $timeEnd = strtotime('2018-08-08

    一个表中有1000万以上的数据,要对其进行10万次以上的增删查改的操作,请问如何优化java程序对数据库的操作? 通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化.一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法.我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能.而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能. 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧. 1．对象的生成和大小

作为一个linux的学徒,分享一下自己解决这个小问题的心得,在处理这个问题时使用了一个小技巧感觉很适用,个人发觉linux的终端真滴是非常强大,下面就详细地介绍这个问题以及解决办法吧 问题描述:由于要分析登录Ip所以有很多放有不同Ip的日志文件,首先要将所有log文件合并成一个log文件,并将每一个Ip最后一位修改为0,如,原IP为127.0.0.1,现Ip为127.0.0.0 解决方法:使用linux终端命令 1.先合并多个日志文件为一个日志文件:   cat test1.log test2.

https://blog.csdn.net/weixin_37848710/article/details/80772725

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的

limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura

表结构优化 1.  使用独立表空间 独立表空间指的是innodb表的一种数据结构 独占表空间:  每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文件包括了单独一个表的数据内容以及索引内容,默认情况下它的存储位置也是在表的位置之中. 2.  分区表 分区表是一种粗粒度,简易的索引策略,适用于大数据的过滤场景.最适合的场景是,没有合适的索引时,对其中几个分区表进行全表扫描.或者只有一个分区表和索引是热点,而且这个分区和索引能够全部存

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

/*逐一运行检查计划运行超大数据*/ ---------------------------------------------------- /*查询-1*/ select  plan_id, 'CUMULATIVE_TOTAL_LEAD_TIME', min(CUMULATIVE_TOTAL_LEAD_TIME), max(CUMULATIVE_TOTAL_LEAD_TIME) from msc_system_items where plan_id = X group by plan_id

1.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. 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 xuehi.com 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 xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用

Oracle数据库: 刚做一张5000万条数据的数据抽取,当前表同时还在继续insert操作,每分钟几百条数据. 该表按照时间,以月份为单位做的表分区,没有任何索引,当前共有14个字段,平均每个字段30个字节.当前表分区从201101到201512每月一个分区 测试服务器:xeno 5650,32核cpu,win2003操作系统,物理内存16G:测试工具plsql 1.最开始的查询: string.Format(@"select * from                           

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p