话不多说先贴代码 /** * 缓存工具 */ public class ConcurrentHashMapCacheUtils{ /** * 当前缓存个数 */ public static Integer CURRENT_SIZE = 0; /** * 时间一分钟 */ static final Long ONE_MINUTE = 60 * 1000L; /** * 缓存超时 */ private static final Long TTL_TIME = 60 * 1000L; /** * 缓存…
Win环境下Oracle小数据量数据库的物理备份 环境:Windows + Oracle 单实例 数据量:小于20G 重点:需要规划好备份的路径,建议备份文件和数据库文件分别存在不同的存储上. 1.开启归档模式 2.制定备份策略 1.开启归档模式 此步骤需要停库,需提前申请停机时间(10分钟),正常关闭数据库,在mount状态下设置数据库为归档模式,再打开数据库. 正常关闭数据库之后,启动数据库到mount状态,开启数据库归档 SQL> shutdown immediate SQL> star…
1. 内存相关 示例一 v1=[11,22,33] v2=[11,22,33] #值相等 内存地址不等 v1=11 v2=11 #按理说内存地址应该不等,但是python为了优化使其内存地址相等 v1="dd" v2="dd" #按理说内存地址应该不等,但是python为了优化使其内存地址相等 示例二 v1=[11,22,33] v1=[11,22]#第一个值将会等待被回收,另外再开辟内存地址 示例三 v1=[11,22,33] v2=v1# v2指向v1指向的地址…
出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param…
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…
环境:windows Server 2003 oracle 10g,系统间备份 目标系统创建共享文件,原系统挂载共享目录 写批处理脚本,用任务计划定时调用 Rem * 由于系统实时性要求不是很高,数据量不大,且只有一块磁盘,考虑异地备份 * Rem * 异地备份的时候使用expdp 出schema THUNIITSMUSER * Rem * 使用windows命令的共享文件模式,将dump出来的文件copy到192.168.1.47上 * Rem * create or replace dire…
平时写程序时经常要把一些Key与Value保存起来,但一般数据量都不大,故不想用TStringHash来做.而用TStringList来做,还要写一个"=",挺别扭!而且数据类型还有限制.自己从VCL中找了一段,感觉挺好用的,以后用它玩一玩!不过对Key值的搜索采用遍历方式,数据量大就慢了,建议采用HashTable. 注:Key与Value均不受数据类型限制! TLookupList = class(TObject) private FList: TList; public cons…
在上一次的基础上加上了样式,以及中文列名 package com.tommy.fundation.util; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.servl…
#1062 : 最近公共祖先·一 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Ho最近发现了一个神奇的网站!虽然还不够像58同城那样神奇,但这个网站仍然让小Ho乐在其中,但这是为什么呢? “为什么呢?”小Hi如是问道,在他的观察中小Ho已经沉迷这个网站一周之久了,甚至连他心爱的树玩具都弃置一边. “嘿嘿,小Hi,你快过来看!”小Ho招呼道. “你看,在这个对话框里输入我的名字,在另一个对话框里,输入你的名字,再点这个查询按钮,就可以查出来……什么!我们居然有同…
题目地址:http://poj.org/problem?id=1679 2 3 3 1 2 1 2 3 2 3 1 3 4 4 1 2 2 2 3 2 3 4 2 4 1 2 Sample Output 3 Not Unique! 次小生成树学习博客:http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/6925258 分析:T组数据,每组n个节点m条边.计算一下,最小生成树是不是独一无二的,如果是就输出最小生成树的权值和,否则输出Not Unique…
The Settlers of Catan Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 1123   Accepted: 732 Description Within Settlers of Catan, the 1995 German game of the year, players attempt to dominate an island by building roads, settlements and c…
大致写写思路,因为sqlserver提供了可以直接导入的图形界面. 1.private static string GetConnectionString(string folderPath)  //文件夹路径 { string connectionString=@"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source="+folderPath+@"\;Extended Properties='Text;'"; return co…
Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内…
原创地址:   http://www.cnblogs.com/Alandre/  (泥沙砖瓦浆木匠),需要转载的,保留下! Thanks 学习的心态第一,解行要相应.其实<弟子规>在“余力学文”当中,一开头就强调了这一个重点.“不力行,但学文,长浮华,成何人”,这个没有侥幸的,只要学了不去做,无形当中就会增长傲慢,自己不知道.-<弟子规> Written In The Font JAVA-Web 基础那块,我自己也准备.搞哪里,优化哪里然后带给大家终结.谢谢 分页虽易,好却难.数据…
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…
从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还…
原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 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)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同…
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)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可…
在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000…
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:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时…
1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.…
小数据池 1. id() 通过id()可以查看到一个变量表示的值在内存中的地址 s = "Agoni" print(id(s)) # 2410961093272 2. is 和 == == 判断左右两端的值是否相等,是不是一致 is 判断左右两端的内存地址是否一致,如果返回True 可以确定这两个变量使用的是同一个对象 在Python中,默认会把数字, 字符串, 布尔值进行缓存 1. 当我们在控制台时(CMD) #按照这个记 数字: -5 ~ 256 之间的整数会被缓存 字符串: 长度…
小数据池 一.小数据池 1)代码块 python程序是由代码块构成的,一个代码块的文本作为pythont程序执行的单元 官方文档: A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class…
四.小数据池,深浅拷贝,集合+菜中菜 1小数据池 --缓存机制(驻留机制) ​ '==' 判断两边内容是否相等 ​ 'is' 基于内存地址进行判断是否相同 a = 10 b = 10 print(a == b ) #is print(a is b) 小数据池的数字范围: -5 ~256 a = -5 b = -5 c = -5 print(id(a)) print(id(b)) print(id(c)) #<-5不行 a = -6 b = -6 print(id(a)) print(id(b))…
1.小数据池和代码块 # 小数据池 -- 缓存机制(驻留机制) # == 判断两边内容是否相等 # a = 10 # b = 10 # print(a == b) # is 是 # a = 10 # b = 10 # print(a is b) is判断基于内存地址进行判断 # print(id(a)) # print(id(b)) # 小数据池的数字范围: -5 ~ 256 # a = -2.5 * 2 # b = -2.5 * 2 # print(id(a)) # print(id(b))…
0.pycharm是代码块.黑窗口是小数据池.如下图: 1.驻留机制(长得像的共用一个内存地址)分小数据池缓存机制:后期开发时能明确知道.为什么不能正常使用.把经常用的东西放入规则(黑窗口)里. 数字是:-5-256(超范围后报错). 字符串:定义时内容(除去中文和特殊符号).长度不限.内容相同.就进行驻留. python3.6解释器字符串进行乘法时.总长度不能超过20. python3.7解释器字符串进行乘法时.总长度不能超过4096. 布尔值: 驻留机制的意义:节省内存.提高效率. 图解如下…
day06 小数据池 小数据池--缓存机制(驻留机制),只是一种规格,不会实际的开辟一个空间 == 判断两边内容是否相等 ***** # a = 10 # b = 10 # print(a == b) is 基于内存地址进行判断 ***** # a = 10 # b = 10 # print(a is b) is判断基于内存地址进行判断 # print(id(a)) # print(id(b)) 小数据池支持的对象也是:数字,字符串,布尔值 小数据池的数字范围:-5--256***** 字符串:…
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询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或…
转自:https://idig8.com/2018/09/22/xiaochengxujavashizhanxiaochengxushujuhuancunapi52/ 刚开始写小程序的时候,用户信息我是按照app.js增加全局变量的方式来做的,后来当看到搜索插件可以保存上次的搜索内容,让我知道了原来小程序还有缓存的API,来一起了解下.源码https://github.com/limingios/wxProgram.git 中No.15 数据缓存 官方网址>https://developers.…
数据库设计方面: 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 t where num=0 3…