表A:批次信息表, 表B:实际批次明细表, Mysql版本:5.6.36 两表之间的数据体量差异:表B是表A的10000倍. 经过结转,表B通常保留 1千5百万数据.表A就是1千多条数据. 计算近24小时时段,24个批次中最大的一批.由于指标量是每天随时间推移而变大,因此需要取每个小时最后一批,即是该时段最终指标.减去上一小时指标量即为当前时段内的指标考核量. 原SQL逻辑是 先用两个表A左连接,连接时将批次时间的Hour + 1使批次正好错一个小时.得到当前时段与上一时段的批次. 再与表B关联

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.

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

-- 数据量比较大的情况,统计十分钟内每秒钟执行次数 ); -- 开始时间 ); -- 结束时间 declare @num int; -- 结束时间 set @begintime = '2019-08-10 09:10:00' -- 开始时间 set @endtime = '2019-08-10 09:20:00' -- 结束时间 ) ),loginTime, ) ),loginTime, ) <= @endtime) print(@num) select @num as 总条数, AVG(调用

本文分享自华为云社区<解决el-select数据量过大的卡顿的两种思路与一种实施方案>,作者: KevinQ. 经典问题:在测试环境好好的,怎么到正式环境就不行了? --本文:数据量变了. 问题来源 最近在开发公司的后台管理系统,很简单的一个部分,给部门设置领导,前端选用Element-UI的 el-select组件,后端返回的可选人员列表为当前操作人有权控制的每一个人. 在测试环境运行好好的,怎么到了正式环境就不行了呢? 问题分析 出问题的原始代码很简单: <el-select v-m

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

系统导出数据到excel,数据量过大(大约10W)条,导致服务器 cpu 100%解决方法

用phpmyadmin打开数据表较多,数据量较大的数据库时,会出现超时,或者等半天打开了说数据库没有表.并且即便打开了,再进行其他浏览,编辑,sql等操作,页面也是相当慢的,慢等几乎无法忍受.这里慢也就慢在取得表状态的 SHOW TABLE STATUS 语句.SHOW TABLE STATUS 返回表的名字,类型,列数,大小,时间等相关信息.这些信息不要也罢.下面着手改以下两个地方就可以了. 以 phpMyAdmin 3.1.2 为例(不同版本可能会有差异): 打开 libraries/Tab

当数据量很少的时候,tableview会显示很多的cell,而且是空白的,这样很不美观 所以使用下面的方法可以去掉多余的底部的cell 原理是:设置footerView为frame 是 CGRectZero ,造成一种假象! UIView *v = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectZero]; [self.myTable setTableFooterView:v]; 效果图大家试一下就知道了!

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

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

问题:使用poi导出excel,数据量过大导致内存溢出 解决思路:1.多sheet导出 2.生成多个excel打包下载 3.生成csv下载 本文使用的是第二个思路,代码如下: poiUtil工具类 package com.rratchet.scala.ms.util; import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.*; import org

今天使用PHPExce插件导不出数据,发现是数据量过大的原因,这里只做简单的处理. 1.导出超时处理:在执行页面添加:set_time_limit(0); 2.内存溢出:在执行页面添加:ini_set("memory_limit", "1024M"); 简单来说就是在执行页面添加了以下两行代码: set_time_limit(0); ini_set("memory_limit", "1024M"); 我这是1万多的数据处理,如

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,

这个月碰到几个人问我关于"SQL SERVER中INNER JOIN 与 IN两种写法的性能孰优孰劣?"这个问题.其实这个概括起来就是SQL Server中INNER JOIN与子查询孰优孰劣(IN是子查询的实现方式之一,本篇还是只对比INNER JOIN与子查询IN的性能,如果展开INNER JOIN与子查询性能对比,范围太大了,没法一一详述).下面这篇文章,我们就INNER JOIN与子查询IN这两种写法孰优孰劣,在不同场景下进行一下测试对比一下,希望能解答你心中的疑惑. 下面例子

代码和表设计过程中,为了考虑数据库的范式,通常导致需要join多张表或子查询, 如报表场景, 可此种方式在大数据量的 情况下,效率较低.  如果能做适量的数据冗余,便可以减少join或子查询,效率较高,但代码量和数据维护工作将变大. 如何平衡两种解决方式,将是仁者见仁的问题. 我的理解: join和子查询,随利于数据维护和开发,但效率较低,影响用户体验: 适量的增加数据冗余,虽增加了程序员和运维的工作量,但效率高,提高了用户体验,毕竟用户体验更重要.

paip.sql索引优化----join 代替子查询法 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax select SQL_NO_CACHE  *,(     SELECT      LEFT (fecye, 1)     FROM      cyefenbyao   force index(i_hezi)      WHERE      cyefenbyao.hezi = r

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)