TEST_DB 带有集成测试套件的示例数据库,用于测试应用程序和数据库服务器 此存储库已从Launchpad迁移. 请参阅MySQL文档中的用法 它来自哪里 原始数据由西门子企业研究中心的Fusheng Wang和Carlo Zaniolo创建.数据采用XML格式.http://timecenter.cs.aau.dk/software.htm Giuseppe Maxia制作了关系模式,Patrick Crews以关系格式导出数据. 该数据库包含大约300,000个员工记录,其中包含280万个

https://blog.csdn.net/happyljw/article/details/52809244   用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXS

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件. 这里普及一下,在POI中使用HSSF

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件.这里普及一下,在POI中使用HSSF对

前提 这篇文章不是标题党,下文会通过一个仿真例子分析如何优化百万级别数据Excel导出. 笔者负责维护的一个数据查询和数据导出服务是一个相对远古的单点应用,在上一次云迁移之后扩展为双节点部署,但是发现了服务经常因为大数据量的数据导出频繁Full GC,导致应用假死无法响应外部的请求.因为某些原因,该服务只能够分配2GB的最大堆内存,下面的优化都是以这个堆内存极限为前提.通过查看服务配置.日志和APM定位到两个问题: 启动脚本中添加了CMS参数,采用了CMS收集器,该收集算法对内存的敏感度比较高,

epoll是Linux高效网络的基础,比如event poll(例如nodejs),是使用libev,而libev的底层就是epoll(只不过不同的平台可能用epoll,可能用kqueue). epoll能够高效支持百万级别的句柄监听. epoll高效,是因为内部用了一个红黑树记录添加的socket,用了一个双向链表接收内核触发的事件.是系统级别的支持的: 当某一进程调用epoll_create方法时,Linux内核会创建一个eventpoll结构体,这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式

前言 Facebook(后面简称fb)是世界最大的社交平台,需要存储的数据时刻都在不断剧增(占比最大为图片,每天存储约20亿张,大概是微信的三倍). 那么问题来了,fb是如何存储兆级别的图片?并且又是如何处理每秒百万级别的图片查询? 本文以简单易懂,图文并茂的方式来解释其中的原理,并不涉及空洞,难解的框架,也没有大篇章的废话铺陈,只有痛点与反思:就如同fb的架构师所说:fb的存储架构就像高速公路上换轮胎,没有最完美的设计,我们最求的只是如何让它变得更简单. 短篇介绍 fb的图片存储系统叫做Hay

使用表类型(Table Type)实现百万级别的数据一次性插入 思路 1 创建表类型(TaBleType)         2 创建添加存储过程         3 使用C#语言构建一个DataTable         4 将整个Table作为参数插入 步骤1 创建表类型(TaBleType) CREATE TYPE [dbo].[TestTableType] AS TABLE([SeriesNumber] [nvarchar](80) NOT NULL,[CustomerName] [nva

Excel主要经历1.查询2.渲染的方式 关于查询: 不同技术水平的人有不同的解决方案,目前我采用的是 1:多线程查询 2:一个异步后台线程每次查询100条便渲染,采用的“懒加载方式”,这样可以做到实时差看,程序也不阻塞 关于渲染: 网上普遍的方式都是采用一行一行的加载,但是对于百万级别的数据就有点吃力了. 我想还是把时间放在查询上吧. 所有找来找去,[矩阵加载]的方式找到,亲测,100万条数据,10s内加载完成,附上源码: DataTable table = ds.Tables[0];   

业务级别MySQL 目录 业务级别MySQL 1. 权限管理和备份 1. 用户管理 1. SQLyog可视化操作 2. SQL命令操作 2. MySQL备份 3. 规范数据库设计 1. 为什么需要设计 1. 糟糕的数据库设计: 2. 良好的数据库设计 3. 软件开发中,关于数据库的设计 4. 设计数据库的步骤(个人博客) 2. 三大范式 1. 为什么需要数据规范化? 2. 第一范式(1NF) 3. 第二范式(2NF) 4. 第三范式(3NF) 5. 规范性和性能的问题 1. 权限管理和备份 1.

前提条件: 1.表的唯一索引 2.百万级数据 SQL语句: select c.* FROM ( SELECT a.logid FROM tableA a where 1 = 1 <#if phone?exists&& phone!=""> AND a.phone like "%":phone"%" </#if> ORDER BY a.create_time DESC limit :startIndex,:m

表信息: CREATE TABLE dept( /*部门表*/ deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, /*编号*/ dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "", /*名称*/ loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT "" /*地点*/ ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ; CREATE TABLE emp (empn

首先,建立部门表和员工表: 部门表: create table dept( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned not null default 0, dname varchar(20) not null default "", loc varchar(13) not null default "" )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=G

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

1.事务的基本要素:ACID 1.原子性(Atomicity): 事务开始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做,不可能停滞在中间环节.事务执行过程中出错,会回滚到事务开始前的状态,所有的操作就像没有发生一样.也就是说事务是一个不可分割的整体,就像化学中学过的原子,是物质构成的基本单位. 2.一致性(Consistency): 事务开始前和结束后,数据库的完整性约束没有被破坏 .比如 A 向 B 转账,不可能 A 扣了钱,B 却没收到. 3.隔离性(Isolation): 同一时间,只允许一个事

  本篇讲诉数据库中事务的四大特性(ACID),并且将会详细地说明事务的隔离级别. 如果一个数据库声称支持事务的操作,那么该数据库必须要具备以下四个特性: ⑴ 原子性(Atomicity) 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚,这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念,因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库,如果操作失败则不能对数据库有任何影响. ⑵ 一致性(Consistency) 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

代码托管地址:https://github.com/hoohack/zhihuSpider 这次抓取了110万的用户数据,数据分析结果如下: 开发前的准备 安装Linux系统(Ubuntu14.04),在VMWare虚拟机下安装一个Ubuntu: 安装PHP5.6或以上版本: 安装MySQL5.5或以上版本: 安装curl.pcntl.pdo扩展. 使用PHP的curl扩展抓取页面数据 PHP的curl扩展是PHP支持的允许你与各种服务器使用各种类型的协议进行连接和通信的库. 本程序是抓取知乎的

To set the default to UTF-8, you want to add the following to my.cnf [client] default-character-set=utf8 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] collation-server = utf8_unicode_ci init-connect='SET NAMES utf8' character-set-server = utf8

其实说什么百万千万级别都是虚的,下面给出实现原理和测试结果,原理很简单,我就不上图了: 原理:为了简单明了,只支持单线程,每个协程共享一个4K的空间(你可以用堆,用匿名内存映射或者直接开个数组也都是可以的,总之得保证4K页对齐的空间),每个协程自己有私有栈空间指针privatestackptr,每个时刻只有一个协程在运行,此时栈空间在这个4K共享空间中(当然除了main以外),当切换协程时,动态分配一个堆内存,大小为此时协程栈实际大小(一般都很小,小的只有几十个Bytes, 大的有几百个Byte