1000w条数据内存

BI服务器配置与客户端情况

1. BI描述 FineBI是一款纯B/S端的商业智能分析服务平台:支持通过web应用服务器将其部署在服务器上,提供企业云服务器.用户端只需要使用一个浏览器即可进行服务平台的访问和使用.因此在配置使用上可分为:服务器硬件配置.web服务器配置.客户端浏览器配置这三项内容.其中服务器硬件配置与web服务器配置是相辅相成的. 注:BI是web应用工程,是在web服务器上执行的.因此BI使用内存实际上是web服务器对应的JVM的内存.因此下文会分别说明硬件内存和BI分配的内存来区分二者. 2. 性能说

ArrayList插入1000w条数据的时间比较分析

一分钟系列: 读懂GC日志 ArrayList插入1000w条数据之后,我怀疑了jvm... Java JIT性能调优 Java性能优化指南系列(三):理解JIT编译器准备:调试程序加入VM Options: -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 1.List未初始化大小时,执行时间差不多,应该跟数组频繁扩容有关. public class Test { public static void main(String[] args) { long

java导出excel（解决导出几万条数据内存溢出的问题）

import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; public class Test { public static void main(String[] args) {

jdbc读取百万条数据出现内存溢出的解决办法

本人在做项目实施时,我们使用的是mysql数据库,在不到一个月的时间已经有了2千万条数据,查询的时候非常慢,就写了一个数据迁移的小项目,将这两千万条数据存放到MongoDB中看效率怎么样,再读取数据时老是出现内存溢出,查了好多资料才找到原因,解决方法: 在jdbc的URL上加两个参数就OK,成功解决内存溢出的问题.例如: "jdbc:mysql://10.20.100.86:3306/jsdb?useCursorFetch=true&defaultFetchSize=100";

Mysql大概1700W大表删除1000W左右数据，发现数据大小和索引大小并没有减少思考

MySQL删除操作其实是假删除因为近期在重构优化一个业务的时候发现有一张表(send_log)数据量将近1700W 左右占用数据大小17G,索引18G左右而我们的核心应用在使用的时候会去临时查询这张表获取一些数据先不管设计的合不合理吧,因为是维护不出问题为第一要务所以想到要物理删除一下表数据计划把18年1000W左右数据给腾出空间但运维执行删除操作后发现情况没有那么理想行数是少了但表空间大小没降下去在 InnoDB 中,你的 delete 操作,

Java备份约9亿条数据

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

问问题_Java一次导出百万条数据生成excel（web操作）

需求:在web页面操作,一次导出百万条数据并生成excel 分析: 1.异步生成Excel,非实时,完成后使用某种方式通知用户 2.生成多个excel文件,并打包成zip文件,因为一个excel容纳不了这么多数据,即使分别放在不同的sheet中也不行,文件太大,打开需要很长时间,用户体验不好 3.如果对数据格式没什么要求,可考虑导出csv文件,字符流,比excel快不少 4.后台可开多个线程,分别生成excel文件,然后再合并 5.可使用poi,但是poi是先将数据放在内存,然后再导出,所以建议

Oracle 修改一行数据内存主要变化

向Oracle 数据库发出请求,修改一行数据,在内存中主要有以下变化: 1. 服务器进程将包含该行数据的块读取到内存中 2. 写redo日志.将内存中该数据块指向undo表空间中数据块的变更向量(Change Vector)记录到redo日志中. 3. 将内存中的该数据块复制到undo段中. 4. 写redo日志.将修改的具体操作的变更向量记录到redo日志. 5. 修改该数据块. redo日志记录数据库的一切变化.每次改动至少记录两次redo日志,一次用于指向原来的镜像块,一次用于记录具体的修

1000万条数据导入mysql

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_

QTreeView处理大量数据（使用1000万条数据，每次都只是部分刷新）

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

极限挑战—C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码)

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

Qt中提高sqlite的读写速度（使用事务一次性写入100万条数据）

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

C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码)

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

POIUtils 导出 poi Test 100w 600w 条数据

依赖: <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.9</version> </dependency>  <d

easyUI dialog打开对话框，显示列表数据，选取一条数据操作后赋值给父窗口 resultMap声明为全局，生成getset方法

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8" %> <%@ include file="/jsp/common/commonfile.jsp" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "ht

（转）Python网络爬虫实战：世纪佳缘爬取近6万条数据

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!!

orcle 如何快速插入百万千万条数据

有时候做实验测试数据用到大量数据时可以用以下方法插入: 方法一:使用xmltable create table bqh8 as select rownum as id from xmltable('1 to 10000000');select count(*) from bqh8; -----------------------一千万条数据已插入. 方法二:使用dual+connect by level create table bqh9 as select rownum as id from

1300多万条数据30G论坛大数据优化实战经验小结

最近由于某大型网站社区论坛运行效率比较低用户反馈论坛有些卡需要对系统进行优化,论坛性能影响了公司的形象还有网站的流量,当然这也会影响到公司的收入,而且后期还需要长期维护网站的社区论坛服务. 1:并发访问的人多,其实访问的人少,偶尔才被请求几次页面,那是性能一般不会受到多少影响,也没什么技术高要求凑合能用就可以了. 2:数据量庞大,访问的人多了,自然数据积累也多了,持续几年每天上千人留言后,这数据量就很庞大了. 3:系统稳定运行了好几年,不能轻易修改,积累了不少个性化的业务数据.个性化的程序逻辑,

查询优化百万条数据量的MySQL表

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

一条数据的HBase之旅，简明HBase入门教程-Write全流程

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈本文整体思路前文内容回顾示例数据 HBase可选接口介绍表服务接口介绍介绍几种写数据的模式如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi

从1KW条数据中筛选出1W条最大的数

using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp3 { class Program { static LinkedList<int> sortArrayLink = new LinkedList<int>();

巴特西