1.什么是SVG? 描述: 一种使用XML描述的2D图形的语言 SVG基于XML意味着,SVG DOM中的每个元素都是可用的,可以为某个元素附加Javascript事件处理器. 在 SVG 中,每个被绘制的图形均被视为对象.如果 SVG 对象的属性发生变化,那么浏览器能够自动重现图形. 2.什么是canvas? 描述: 通过Javascript来绘制2D图形. 是逐像素进行渲染的. 其位置发生改变,会重新进行绘制. 3.为什么要使用SVG 最重要的一点是SVG不依赖于终端设备的像素,可以随意放大

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

在执行storm的定时任务时,发现storm普通任务数据量过大时造成定时任务不执行, 同时设置了storm的普通任务和定时任务,定时任务设置5秒执行1次. 普通任务的数据时从spout中不停发射字符串到包含定时任务的bolt中. 实际运行时,发现全部是普通任务打印出的消息,定时任务打印的消息压根就没有. 原因:普通任务的数据量过大.???还是有点不理解. 解决方法: 1.把所有的非定时任务的sout注释掉,只打印定时任务的sout消息. 2.在上游的spout中,设置Thread.sleep(3

据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是主键,vtype是int,vtype是索引. 最后collect 为 10万条记录,看下面这条sql语句: select id,title from collect limit 1000,10; 很快:基本上0.01秒就OK. 再来看这条语句: select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页,

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,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

在使用Easyui DataGrid 过程中,发现若单页数据量超过300,IE浏览器加载速度很慢.也通过网上找寻了很多解决方案,最典型的就是去掉datagrid的自动列宽以及自动行高判断. 1.解决自动列宽:  设定列宽度可解决. 2.解决自动行高 : 注释掉下面的代码. function _3e(_44,_45){ //for(var i=0;i<_45.length;i++){ ////var tr1=$(_44[i]); ////var tr2=$(_45[i]); ////tr1.css

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

今天在vue的项目中引入Highcharts,想做一个大数据量的实时刷新曲线图,发现当数据量超过1000就无法显示. 经过排查发现 Highcharts为了保证更好的性能设置了一个性能阈值检查,当数据列包含的数据超过这个值时就会报错,图表就无法显示. 所以想要解决数据量超过1000无法显示的问题,只要将性能阈值设置大一点,或者直接关闭性能阈值检查,可参考以下代码 plotOptions: { series:{ turboThreshold:0 //性能阈值检查,默认值为1000,当数据量超过这个

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247484743&idx=1&sn=04337e020d268a951139ea1b36e74854&chksm=e8d7fa85dfa07393964671f307159a0a6eb13598b242e0b2a674b33d6b672d10383cc9ceb9df&mpshare=1&scene=23&srcid=0309zXCe6mDBW

方法一: 代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 模拟批量处理数据(一) * 当数据量过大过多导致超时等问题可以将数据进行分批处理 * @author [] * */ public class BatchUtil2 { public static void listBatchUtil(List<Integer> lists) { System.out.println(lists); System.out.pr

关于 Buffered Query 和 Unbuffered Query:http://www.php.net/manual/zh/mysqlinfo.concepts.buffering.php 对于结果集小的查询,一般就开启 Buffered Query 一次取回(fetchAll): 对于结果集很大的查询,可以开启 Unbuffered Query 来遍历资源一条条 fetch,避免撑爆客户端内存: PDO 属性设置:http://php.net/manual/zh/pdo.setattr

https://blog.csdn.net/weixin_37848710/article/details/80772725

1.先说问题 背景:服务是运行在Linux上的安全网关提供的,TCP协议发送 通过二进制编码的xml字符串 报文,报文头的第一个字段是int类型的表示字节序标记,第二个字段是int类型的表示整个报文长度. 现象:数据量较小时完全可以正常收发报文,当服务端发送的报文数据量较大时(本例是将近600k)概率性出现接收数据直接调用readComplete()方法而没有走channelRead() 跟踪:跟踪代码发现出问题时context 的 read() 方法执行中读取到一百多k(有时两百多也可能三百多

当访问WebSerivice时,如果数据量很大,传输数据时就会很慢.为了提高速度,我们就会想到对数据进行压缩.首先我们来分析一下. 当在webserice中传输数据时,一般都采用Dataset进行数据传输.执行的过程就是先把Dataset转化为xml进行传输,Dataset转化为xml的格式如下: <DataSetName> <DataTableName> <Column1Name>.......</Column1Name> <Column2Name&

1.当面临千万条数据量的比较时,从技术的角度来说应该用泛型键值(c#键值由于用了散列算法速度很快).例如前几天我需要查的是 航空公司.出发.到达.返点可以将 航空公司-出发-到达做一个键,返点作为值. if (dtsourceBT.Rows.Count > 0) { dBaitour = new Dictionary<string, string>(); foreach (DataRow dr in dtsourceBT.Rows) { string outstring = "

删除一个表中的部分数据,数据量百万级. 一般delete from 表 delete from 表名 where 条件: 此操作可能导致,删除操作执行的时间长:日志文件急速增长: 针对此情况处理 delete top from declare @onecount int print getdate() begin delete top(@onecount) from ysh where date<'2016-06-21' ; --此处不能写任何语句 print也可能导致无法全部删除@@rowco

以下的文章主要是对Mysql LIMIT简单介绍,我们大家都知道LIMIT子句一般是用来限制SELECT语句返回的实际行数.LIMIT取1个或是2个数字参数,如果给定的是2个参数,第一个指定要返回的第一行的偏移量,第二个指定返回行的最大数目. 初始行的偏移 量是0(不是1). mysql> select * from table LIMIT 6,10; 得到第7-16行 如果给定一个参数,它指出返回行的最大数目. mysql> select * from table LIMIT 5; 得到前5

[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导致UI假死现象2.数据驱动,第一:可以提升数据与UI的交互效率(本质上交给WPF引擎去处理了):第二:没有跨线程问题.例如:数据ObservableCollection.add(item)   

百万数据量SQL,在进行分页查询时会出现性能问题,例如我们使用PageHelper时,由于分页查询时,PageHelper会拦截查询的语句会进行两个步骤 1.添加 select count(*)from (原查询sql) ,用于统计查询的总数 2.拼接 limit startPage,number 用于分页 此时有两个问题 第一个问题是: 用于统计的 select count(*)from (原查询sql)在数据量大时速度慢 第二个问题时: limit startPage,number 在大数据

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S