• 【.net 深呼吸】设置序列化中的最大数据量

    时间:2023-12-24 13:05:12

    欢迎收看本期的《老周吹牛》节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音。好,先看下面一个类声明。 [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { ge...

  • mysql千万级数据量查询出所有重复的记录

    时间:2023-12-19 16:38:50

    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...

  • MySQL 千万 级数据量根据(索引)优化 查询 速度

    时间:2023-12-19 16:31:08

    一、索引的作用索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了。提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘),二是在软件上优化(加索引、优化sq...

  • sklearn 增量学习 数据量大

    时间:2023-12-18 14:14:48

    问题实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些“大数据”问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别。这种情况下,如果还是直接使用传统的方式肯定行不通,比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组,你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵,要么直接加载时...

  • mysql/oracle jdbc大数据量插入优化

    时间:2023-12-14 08:01:16

    10.10.6  大数据量插入优化在很多涉及支付和金融相关的系统中,夜间会进行批处理,在批处理的一开始或最后一般需要将数据回库,因为应用和数据库通常部署在不同的服务器,而且应用所在的服务器一般也不会去安装oracle客户端,同时为了应用管理和开发模式统一,很多会利用mybatis的foreach c...

  • ODAC (V9.5.15) 学习笔记(二十)大数据量获取处理

    时间:2023-11-29 08:29:15

    ODAC获取数据的效率比较高,在Web程序中希望能够更快获取第一页的数据时,可以有几种方式:1、在数据库中进行分页处理;2、获取所有数据,只是快速返回第一页数据。第一种方案对应用服务器资源消耗最小,对数据库消耗略大,在客户需要对全数据进行灵活过滤、查找、统计时就有些不够用了,另外对耗时较大的SQL查...

  • 分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间)

    时间:2023-11-13 12:31:08

    分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间)很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间这里共享一个脚本CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo VARCHAR(500) , ro...

  • sql语句百万数据量优化方案

    时间:2023-11-12 19:44:23

    一:理解sql执行顺序在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,c...

  • WebService - 怎样提高WebService性能 大数据量网络传输处理

    时间:2023-11-11 18:15:47

    直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例直接返回DataSet对象特点:通...

  • 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,分布式系统中唯一主键ID的生成问题

    时间:2023-09-14 13:12:56

    分布式全局唯一ID生成策略​https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html一、背景分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一...

  • 大数据量 与 UI交互时的处理 总结与心得

    时间:2023-09-11 17:08:50

    【以下均在主线程中操作时】1、UI直接操作,数据量较大时,直接使用UI会非常慢2、数据驱动操作,数据量较大时,数据与UI的交互效率相比“1”提升明显总结:但以上这两种操作  都会“较长时间”占用主线程,导致UI假死现象【解决办法,以下两点并用】1、异步,使用子线程处理耗时业务逻辑,避免因主线程过忙而...

  • c#中@标志的作用 C#通过序列化实现深表复制 细说并发编程-TPL 大数据量下DataTable To List效率对比 【转载】C#工具类:实现文件操作File的工具类 异步多线程 Async .net 多线程 Thread ThreadPool Task .Net 反射学习

    时间:2023-09-11 17:08:26

    c#中@标志的作用参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim1、在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名。主要用于变量名和C#关键字重复...

  • 大数据量高并发访问SQL优化方法

    时间:2023-08-27 08:30:50

    保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数;通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担;能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度;在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列;算法的结构尽量简单;在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FR...

  • 【SQL server初级】数据库性能优化一:数据库自身优化(大数据量)

    时间:2023-08-27 08:30:50

    数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分数据库性能优化一:数据库自身优化优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区)1.1:增加次数据文件从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF...

  • MySQL 大数据量快速插入方法和语句优化

    时间:2023-04-26 22:25:46

    MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获!INSERT语句的速度插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例:连接:(3)发送查询给服务器:(2)分析查询:(2)插入记录:(1x记录大小)插入索引:(1x索引)关...

  • MYSQL千万级数据量的优化方法积累

    时间:2023-04-11 18:31:44

    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 t where num is null可以在num...

  • [WP8.1UI控件编程]Windows Phone大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化

    时间:2023-03-26 18:34:26

    11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性。对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情。虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准...

  • 大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

    时间:2023-02-26 17:11:36

    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...

  • 超大数据量迁移方案,XTTS vs OGG

    时间:2023-02-24 14:08:30

    需求由于X86服务器的性价比超高,很多客户在很早就开始大规模的U2L改造,也导致IOE中的I最先被去掉了。不过当前还是有一些存量客户使用的UNIX系统,当需要将UNIX上的Oracle数据迁移到Linux平台上时,就会用到跨平台迁移方案了,常见的如 expdp/impdp 逻辑导出导入方式、XTTS...

  • TDengine 如何助力钢铁行业处理日均亿级的数据量?来看几个真实案例

    时间:2023-02-22 15:10:21

    在钢铁行业的生产、运输、治理等环节中,都会涉及大量时序数据的存储分析、运维监控等操作,每日产生的数据量甚至高达亿级,而传统的工业实时库与关系型数据库,都难以应对这种数量级的数据处理需求,想要保证业务发展,则亟需更为专业的[时序数据库]( https://www.taosdata.com/?zh"时序...