一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

注意使用 SXSSFWorkbook 此类在构造表格和处理行高的时候效率极高,刚开始时我使用的 XSSFWorkbook 就出现构造表格效率极低,一万行基本需要3秒左右,那当导出百万级数据就慢的要死啦,而且他会让内存溢出 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

原文:Sql Server中百万级数据的查询优化 万级别的数据真的算不上什么大数据,但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能,不同的书写方法有着千差万别的性能,都在这个级别中显现出来了,它不仅考核着你sql语句的性能,也考核着程序员的思想. 公司系统的一个查询界面最近非常慢,界面的响应时间在6-8秒钟时间,甚至更长.检查发现问题出现在数据库端,查询比较耗时.该界面涉及到多个表中的数据,基本表有150万数据,关联子表的最多的一个700多万数据,其它表数据也在几十万到几百万之间.其实按这样的数

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

原文:构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据和千万级数据简单测试 系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId]

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询 一.起因  上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

  对于大数据量的导入,是DBA们经常会碰到的问题,在这里我们讨论的是SQL Server环境下百万级数据量的导入,希望对大家有所帮助.51CTO编辑向您推荐<SQL Server入门到精通>专题. 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL

Excel导入数据库百万级数据瞬间插入 百万级别,瞬间,有点吊哇

参考https://blog.csdn.net/pengshuai007/article/details/86021689中思路解决自增id重排 方式一 alter table `table_name` AUTO_INCREMENT=0; 百万级数据会执行很长时间,并导致锁表(在百万级数据表上添加索引也是一样) 方式二 导出原表数据(select * from tab into outfile '/tmp/tab.txt';) 创建新表与原表结构保持一致,在该表上执行alter语句添加索引( C

上一篇文章介绍了ElasticSearch使用Repository和ElasticSearchTemplate完成构建复杂查询条件,简单介绍了ElasticSearch使用地理位置的功能. 这一篇我们来看一下使用ElasticSearch完成大数据量查询附近的人功能,搜索N米范围的内的数据. 准备环境 本机测试使用了ElasticSearch最新版5.5.1,SpringBoot1.5.4,spring-data-ElasticSearch2.1.4. 新建Springboot项目,勾选Elas

本文转自网络仅供学习之用 概述: 最近公司项目要求把数据除了页面输出也希望有导出功能,虽然之前也做过几个导出功能,但这次数据量相对比较大,差不多一天数据就20W条,要求导7天或者30天,那么数据量就轻松破百万了甚至破千万,因此开发的过程中发现了一些大数据导出的坑,在此跟大家分享一下,互相学习. 准备: 1.PHP设置坑: set_time_limit – 设置脚本最大执行时间: 此配置一般PHP默认是30秒,如果你是数据小的,可能就不会发现有该设置问题,但如果你数据达到了百万级导出,往往30秒是

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

Jedis jedis0 = new Jedis("localhost", 6379); jedis0.auth("123456"); Pipeline pipelined = jedis0.pipelined(); Set<String> keys = jedis0.keys("batch*"); for (String key:keys){ pipelined.get(key); } List<Object> obje

系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId] ,[Title] ,[ImgUrl] ,[BodyContent] ,[Sort] ,[Click] ,[CheckFlag] ,[Checker]

mysql教程 这个数据库教程绝对是适合dba级的高手去玩的,一般做一点1万 篇新闻的小型系统怎么写都可以,用xx框架可以实现快速开发.可是数据量到了10万,百万至千万,他的性能还能那么高吗? 一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了. 用事实说话,看例子:数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段,其中 title 用定长,info 用text, id 是逐渐,vtype是tinyint,vtype是索

一.起因  个人还是比较喜欢EF的,毕竟不用写Sql,开发效率高,操作简单,不过总是听人说EF的性能不是很好,也看过别人做的测试,但是看了就以为真的是那样.但是实际上到底是怎么样,说实话我真的不知道.我只知道选什么的框架是基于实际情况的,博主在一个创业公司上班,选的就是EF框架,刚做了一个项目,数据也就几万不到,感觉性能没那么差劲.于是,就想多弄点数据测试一下.再说一遍,本着 求真务实的方针,是针对现实中的业务需求来测试的,不是来单比性能的.你要是做个ERP系统,都去考虑千万级并发的架构,那当我

因项目业务,需要导出百万级数据到excel,在研究了各种方案后,最终确定了用POI的SXSSFWorkbook. SXSSFWorkbook是POI3.8以上新增的,excel2007后每个sheet支持104万行数据,基于此条件,将得到数据进行分页创建: 并且代码还要通用,无论你传递过来什么对象,多少列都要正常显示. 具体将excel分成4大区域: 标题(title) 查询条件(condition):具体封装为map 列头 (headList):以bean队列形式传递,name为显示的中文名称

背景       在平时的项目中,几乎都会用到比较两个字符串时候相等的问题,通常是用==或者equals()进行,这是在数据相对比较少的情况下是没问题的,当数据库中的数据达到几十万甚至是上百万千万的数据需要从中进行匹配的时候,传统的方法显示是不行的,影响匹配的效率,时间也会要很久,用户体验很差的,今天就要介绍一种字符串匹配的算法Sunday.接下来就详细介绍了 Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配.其核心思想是:在匹配过程中,模式串发现不匹配时,算法能