比如,对两个list<object>进行去重,合并操作时,一般的写法为两个for循环删掉一个list中重复的,然后再合并. 如果数据量在千条级别,这个速度还是比较快的.但如果数据量超过20W+(比如大批量的导入数据并对数据进行处理)时,则这块代码执行时间会比较长,非常影响用户体验和程序功能.这时我们可以用差集(Except)来处理重复数据. 下面MSDN上的代码示例演示了如何使用 Except<TSource>(IEnumerable<TSource>, IEnumer

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/verbatim 1.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#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

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

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

大数据量,比如10万以上的数据,数据库在5G以上,单表5G以上等.大数据分页时需要考虑的问题更多. 比如信息表,单表数据100W以上. 分页如果在1秒以上,在页面上的体验将是很糟糕的. 优化思路: 1.主键索引,如ID自增列,主键 2.借助sqlserver的ROW_NUMBER()实现分页,分页时只需得到ID即可,如: WITH NoPagedTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (order by ctime desc) AS rowIndex, ID FR

网上教程: 先删除旧的主键 再新建主键 :数据量少时没问题,不会出现主键自增空缺间隔的情况(如:1,2,3,5):但是大数据量时会出现如上所述问题(可能是内部mysql多进程或多线程同时操作引起问题). 解决办法: 表结构如下: 执行mysql 脚本如下: # 创建表备份 create table user_account_copy like user_account; # 插入数据 INSERT INTO user_account_copy (mobile,passwd,role,create

 在SQL Server中,默认MDF文件初始大小为5MB,自增为1MB,不限增长,LDF初始为1MB,增长为10%,限制文件增长到一定的数目:一般设计中,使用SQL自带的设计即可,但是大型数据库设计中,最好亲自去设计其增长和初始大小,如果初始值太小,那么很快数据库就会写满,如果写满,在进行插入会是什么情况呢?当数据文件写满,进行某些操作时,SQL Server会让操作等待,直到文件自动增长结束了,原先的那个操作才能继续进行.如果自增长用了很长时间,原先的操作会等不及就超时取消了(一般默认的阈值

在互联网公司中,MySQL是使用最多的数据库,那么在并发量大.数据量大的互联网业务中,如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢?根据本人多年运维管理经验的总结,梳理了一些核心的开发规范,希望能给大家带来一些帮助.   一.基础规范 数据库字符集默认使用utf8mb4,兼容utf8,并支持存储emoji表情等四字节内容 禁止在线上生产环境做数据库压力测试 禁止从测试.开发环境.本机直连线上生产数据库 禁止在数据库中存储明文密码 禁止在数据库中存储图片.文件等大数据 禁止将业务日志实时保存到数据

写在建库前: 在确定数据库业务后.建立数据库表格时,就应对一些常见问题有所考虑,以避免在数据增长一段时间后再做应对,可能造成时间及维护成本增加: 数据的月增量,年增量 数据的快速增长点 是否需要触发器或事件等 查询业务需求 服务器访问量 以上的考虑项,对数据库的类型.表的结构.表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响. 运行后优化: 优化顺序 第一,优化你的sql和索引: 想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎.表中数据的分布情况.索引情况.数据库优化策略.查询

前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足

不管是日常业务数据处理中,还是数据库的导入导出,都可能遇到需要处理大量数据的插入.插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响,这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较,方便以后应用中插入方法的选择. 插入分析 MySQL中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) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所

尼玛,这个问题干扰了我两个星期!! 关键字 itext5 outofmemery 内存溢出 大数据 高并发 多线程 pdf 导出 报表 itext 并发 在读<<iText in Action 2nd>4.3节(Dealing with large tables)的时候,书上写道:itext5PdfPTable实现了ILargElement的接口,只需要我们手动设置datatable.setComplete(false);之后,它就可以自动将表格元素输出到document中,但是,对,就

在实际应用中,我们经常碰到这种情况,即要统计某个对象或者事件独立出现的次数.对于较小的数据量,这很容易解决,我们可以首先在内存中对序列进行排序,然后扫描有序序列统计独立元素数目.其中排序时间复杂度为O(n*log(n)),扫描时间复杂度为O(n),所以总的时间复杂度为O(n*log(n)).当内存非常充裕时,我们还可以考虑使用哈希,将时间复杂度降到O(n).尤其是当元素只能取有限范围的整数值时,我们还可以使用BitMap节约内存.但是在处理数据流序列时,比如,google的独立访问IP统计,由于

使用反射和动态生成代码两种方式(Reflect和Emit) 反射将DataTable转为List方法 public static List<T> ToListByReflect<T>(this DataTable dt) where T : new() { List<T> ts = new List<T>(); string tempName = string.Empty; T t = new T(); PropertyInfo[] propertys =

1 优化sql和索引2 增加缓存如:redis3 主从复制或主主复制,读写分离4 利用mysql自带分区表5 先做垂直拆分,将一个大系统分为多个小系统,也就是分布式6 水平切分,要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率,表结构也要改动,做一定的冗余,应用也要改,sql中尽量带sharding key,将数据定位到限定的表上去查,而不是扫描全部的表 参考:https://www.cnblogs.com/nengka/p/mysqloptimization.html

升级一张4万多行(增加一个字段),且包含blob字段的表(blob字段包含100KB左右的数据),运行alter语句:ALTER TABLE `imgdetail` ADD COLUMN  `uploadflag`  integer NULL,运行了好几次最终都以报错告终,而且运行的过程中,表是锁住的,无法进行任何其他操作,最终解决办法: 1.创建一张新表imgdetail_new,结构即为增加uploadflag后的结构 2.执行数据复制语句:insert into imgdetail_new

http://www.blogjava.net/anchor110/articles/361152.html

  这次,发布清洗列表功能,需要对数据库进行升级.MailingList表加个IfCleaning字段,所有的t_User*表加个IfCleaned字段.   脚本如下 对所有的t_User表执行 alter table t_User** add IfCleaned bit default(0) not null 对Mailing list表执行 alter table t_MailingList add IfCleanning bit default(0) not null   简简单单的两个

背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故