背景       在平时的项目中,几乎都会用到比较两个字符串时候相等的问题,通常是用==或者equals()进行,这是在数据相对比较少的情况下是没问题的,当数据库中的数据达到几十万甚至是上百万千万的数据需要从中进行匹配的时候,传统的方法显示是不行的,影响匹配的效率,时间也会要很久,用户体验很差的,今天就要介绍一种字符串匹配的算法Sunday.接下来就详细介绍了 Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配.其核心思想是:在匹配过程中,模式串发现不匹配时,算法能

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 * FRO

一.需求分析 最近接到一个需求,导入十万级,甚至可能百万数据量的记录了车辆黑名单的Excel文件,借此机会分析下编码过程; 首先将这个需求拆解,发现有三个比较复杂的问题: 问题一:Excel文件导入后首先要被解析为存放对象的列表,数据量大的情况下可能会导致内存溢出,解析时间过长; 问题二:插入数据库的时候,数据量大,写入的时间长 问题三:要对数据库中的现有数据进项判断,不仅仅要做插入动作,还要将数据库的数据与导入的数据对比,判断是否做更新操作 其中: 问题一和问题三,可以看做同一类,因为主要涉及

一.建表 DROP TABLE IF EXISTS `test_user`; CREATE TABLE `test_user` ( `id` bigint(20) PRIMARY key not null AUTO_INCREMENT, `username` varchar(11) DEFAULT NULL, `gender` varchar(2) DEFAULT NULL, `password` varchar(100) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT

  对于大数据量的导入,是DBA们经常会碰到的问题,在这里我们讨论的是SQL Server环境下百万级数据量的导入,希望对大家有所帮助.51CTO编辑向您推荐<SQL Server入门到精通>专题. 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Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL

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

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的

原文:构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据和千万级数据简单测试 系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId]

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询 一.起因  上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实

查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字

注意使用 SXSSFWorkbook 此类在构造表格和处理行高的时候效率极高,刚开始时我使用的 XSSFWorkbook 就出现构造表格效率极低,一万行基本需要3秒左右,那当导出百万级数据就慢的要死啦,而且他会让内存溢出 POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时

原文:http://www.cnblogs.com/imxiu/p/3505213.html 其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量 也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子 把

其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子把微博 信息发布到几百万的粉丝里去,如果黎明.郭富城等四大天王都来咱来开微博,那咱小站不是死翘翘了.

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.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,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 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.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.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,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 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.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 转载自:http://dsqiu.iteye.com/blog/1700312 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到左开始比较,但模式串的移动还是从左到右的.字符串匹配的关键就是模式串的如何移动才

1,问题描述 字符串模式匹配:串的模式匹配 ,是求第一个字符串(模式串:str2)在第二个字符串(主串:str1)中的起始位置. 注意区分: 子串:要求连续   (如:abc 是abcdef的子串) 子序列:可以不连续    (如:acd是abcdef的子序列) 2,简单字符串模式匹配(BF算法) 2.1 简单匹配思路描述 简单字符串模式匹配算法,也就是了BF(Brute Force 蛮力,暴力)算法,俗称暴力法. 基本思路: (1) 从主串S指定的字符开始(一般为第1个)和模式串P的第一个字符

原文:Sql Server中百万级数据的查询优化 万级别的数据真的算不上什么大数据,但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能,不同的书写方法有着千差万别的性能,都在这个级别中显现出来了,它不仅考核着你sql语句的性能,也考核着程序员的思想. 公司系统的一个查询界面最近非常慢,界面的响应时间在6-8秒钟时间,甚至更长.检查发现问题出现在数据库端,查询比较耗时.该界面涉及到多个表中的数据,基本表有150万数据,关联子表的最多的一个700多万数据,其它表数据也在几十万到几百万之间.其实按这样的数