对于数据量很小,怎么玩都是可以的. but!!! 如果有几十万或者百万级别的数据,该怎么处理,请往下面看

php导出excel 10万数据(此代码主要测试用) 在工作当中要对一些基本信息和其他信息导出 起初信息比较小无所谓.... 但当信息超出65535的时候 发现点问题了 超出了 而且 反应速度很慢 实现思路: 分页导出 伪代码: 1.获取总数据,并确定显示多少条数据(我这里显示2万) 2.循环页数 2.1 从1开始,获取当前页面偏移量[(当前页-1)*显示的数据条数] 2.2 根据偏移量显示2万条数据 2.3 选择和创建excel页码 2.4 设置excel基本数据 2.5 循环导出数据并填充到

我们在开发中Json传输数据日益普遍,有很多关于Json字符串的序列化和反序列化的文章大多都告诉你怎么用,但是却不会告诉你用什么更高效.因为有太多选择,人们往往会陷入选择难题. 相比.NET Framework有三种选择而.net core下已经没有JavaScriptSerializer,但是大家还有两种选择分别如下: DataContractJsonSerializer Newtonsoft.Json 因为这两个都有人用,所以我做了完整的对象转换demo进行了测试,这里我不仅和大家讲如何使用

作为一名GIS开发者,你工作中一定遇到过这种问题,根据业务设计,需要在地图上添加1万+条数据,数据或是点.或是线.或是面.但不管哪种,当你添加到5000条时,地图操作就会出现明显的卡顿.当你添加超过1万条时,数据加载就会卡顿,浏览器出现卡死的状态,地图加载后,每挪动一下地图,都要耐心的等待上几秒钟. 这种交互体验,用户是肯定接受不了的,解决方法通常分两种,一种是去做深入的用户需求分析,看用户想一次性加载这么多数据是为了看什么,想看的这个东西,通过其它技术方式能不能实现.另一种就是死磕技术,研究如

github地址:https://github.com/wxzz/CSharpFlinkgitee地址:https://gitee.com/wxzz/CSharpFlink  1         计算机硬件配置 CPU:4核 I5-7400 2.7GHz,内存:16G,随机数据点时间窗口和计算算子,主节点CPU和内存使用情况:15%-35%.1500MB-2048MB, 工作节点CPU和内存使用情况:0.1%-2.5%.18MB-30MB.运行效果,如下图: 2         计算节点及任务配

DECLARE @LN VARCHAR(300),@MN VARCHAR(200),@FN VARCHAR(200)DECLARE @LN_N INT,@MN_N INT,@FN_N INTSET @LN='李王张刘陈杨黄赵周吴徐孙朱马胡郭林何高梁郑罗宋谢唐韩曹许邓萧冯曾程蔡彭潘袁于董余苏叶吕魏蒋田杜丁沈姜范江傅钟卢汪戴崔任陆廖姚方金邱夏谭韦贾邹石熊孟秦阎薛侯雷白龙段郝孔邵史毛常万顾赖武康贺严尹钱施牛洪龚'SET @MN='德绍宗邦裕傅家積善昌世贻维孝友继绪定呈祥大正启仕执必定仲元魁家生先泽远永

记录我的一次MySQL操作Demo: 存储过程: DROP PROCEDURE IF EXISTS my_insert; CREATE PROCEDURE my_insert() BEGIN ; loopname:LOOP ,,); ; THEN LEAVE loopname; END IF; END LOOP loopname; END; CALL my_insert(); 表结构: 完全插入花费时间:时间: 228.370s(3分多钟)平均每秒插入:438.6条记录. 电脑配置信息:内存8g

1.创建数据库Person CREATE TABLE Person( id number, name nvarchar2() , age number , sex nvarchar2() , password nvarchar2() ) 2.在数据库建立一个type,对应JAVA端要传入的对象结构: CREATE OR REPLACE TYPE BUT_UKBNOV_CTC_ORDER_REC1 AS OBJECT ( id number, name nvarchar2(200) , age n

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

第一步让我们来看看我们的大量数据的excel 文件 好的下面第二步看一下代码: package com.chinait.utils; /** * 写这个东西主要是最近做了一个联通的数据迁移工作,他们就是这样导出的数据,所以我们写了这个代码. * 还有一个就是网上n 多都是半成品,代码不能直接运行,我这个代码能够直接运行. * java poi 之sax 解析10万级大数量数据,其实百万,千万都是可以的, * 但是想到这么大的数据一般不会使用excel 进行导入数据的行为,所以我采用了这个方法只是

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 USE [MvcProcPageDB] GO /****** Object: StoredPr

转自http://blog.csdn.net/welken/article/details/4971887   做数据库开发或管理的人经常要创建大量的测试数据,动不动就需要上万条,如果一条一条的录入,那会浪费大量的时间,本文介绍了Oracle中如何通过一条SQL快速生成大量的测试数据的方法. 产生测试数据的SQL如下: SQL> select rownum as id,  2                 to_char(sysdate + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-

偶然在群里看到有人问到大数据查询,自己也就想了小艾改如何解决,从从1000万个随机数中查找出相同的10万个随机数花的最少时间, 谈到效率,自然是hashmap莫属. import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Random; public class dataTest { private static final int [] datas = new int [1000 * 10000]; //1000万个随机数

这些命令很长,但是希望可以让你很容易按照步骤创建一个全新的Linux服务器,使用Varnish, Nginx, W3 Total Cache, and WordPress来搭建一个WordPress博客并运行在亚马逊微型服务器(或其它类似服务),所有这些只需要花费每月$15,能维持每天10万的点 击率,通过blitz.io测试. 教你创建可以维持每天10万点击率的WordPress博客服务器,每月只需$15 在一个新的虚拟专用服务器上安装Ubuntu 11.10 (Oneiric),11.10版

SuperSocket 是一个轻量级, 跨平台而且可扩展的 .Net/Mono Socket 服务器程序框架.你无须了解如何使用 Socket, 如何维护 Socket 连接和 Socket 如何工作,但是你却可以使用 SuperSocket 很容易的开发出一款 Socket 服务器端软件,例如游戏服务器,GPS 服务器, 工业控制服务和数据采集服务器等等. PS:上面这句话复制官网的,好了,总之告诉大家SuperSocket已经很强大.很稳定.方便. 如果你没有Socket基础,首先要了解协议

台积电近10万片晶圆报废,但7nm工艺将成2019营收主力 2019年02月18日 13:19 1784 次阅读 稿源:Expreview超能网 0 条评论 https://www.cnbeta.com/articles/tech/819211.htm 在台积电创始人张忠谋去年裸退之后,台积电已经发生两次严重的生产事故了,去年爆出的工厂机台中毒事件最终损失不过26亿新台币,但是1月份爆出的晶圆污染事件要严重得多,最初爆料称损失上万片晶圆,上周有消息说是4万片晶圆,现在最新说法是台积电为了展示负责

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

转自:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/16/561846.html 这个帖子的内容比较典型,大家有兴趣可以也思考一下. 先是楼主提出问题: 最近公司一个项目,是个门户网站,需要做性能测试,根据项目特点定出了主要测试项和测试方案一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化,设置集合点策略)一种是测试服务器长时间压力下,用户能否正常操作(用户名参数化,迭代运行脚本)还有一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作,但使用的L

tensorflow训练了10万次,运行完毕,对这个word2vec终于有点感觉了 感觉它能找到词与词之间的关系,应该可以用来做推荐系统.自动摘要.相关搜索.联想什么的 tensorflow1.1.0 + python3.6 + win10 + i7 + 12G内存  数据样本大小95.3MB,训练时间大约20分钟 结果如下:

原文地址:http://www.jt808.com/?p=1282 在开发一个大规模的部标GPS监控平台的时候,就算我们花费再多的时间设计和规划,我们也并不能准确的预测出自己未来的车载终端接入量有多大,而且一开始就为了我们宏伟的设计蓝图,投入大规模的服务器硬件设备和网络带宽,这会带来极高的成本投入,也会在早期造成大马拉小车,空耗+复杂度过高.所以大多数的平台一定是从一两台服务器搭建运营环境, 随着车载终端量级越来越大,并发越来越高,业务模式也越来越复杂,我们需要将程序解构,从一个模块拆出多个模块

单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation https://www.sohu.com/a/227223696_355140 2018-04-04 08:18 云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台 PC计算能力通过分布式调度软件连接起来.其最核心的问题是如何把一百台.一千台.一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器.目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN.Mesos.Google Borg