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

今天因为项目需要,想测试一下读取百万级数量数据的速度如何,无奈数据库没有现成符合要求的数据,网上百度一番有很都不错的文章,但是需要涉及到一些存储过程和用php代码什么的,虽说可以实现,但是感觉另外再弄这些比较麻烦,没有通用性,于是在几篇文章的参考下,.自己写了一段代码,直接生成的数据还是比较方便的,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正. 首先我的

处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级.甚至百万级.此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行. 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的.快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中. FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表

1. 基准测试 基准测试(benchmarking)是性能测试的一种类型,强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的.可复现.可对比的测试. 进一步来理解,基准测试是在某个时候通过基准测试建立一个已知的性能水平(称为基准线),当系统的软硬件环境发生变化之后再进行一次基准测试以确定那些变化对性能的影响,这也是基准测试最常见的用途.其他用途包括测定某种负载水平下的性能极限.管理系统或环境的变化.发现可能导致性能问题的条件等等. 2. 基准测试的作用 对于大多数Web应用而言,系统的瓶颈往往很容易

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

testdata是用于生成测试数据的一个安装包,它不仅提供DictFactory类来生成数据,还提供特定的扩展功能.每个Factory实例均可用于生成用户所需要的特定个数的数据,这将使我们更好地统计分析结果 如果你的目的是生成数据并将其存储到数据库或基于数据库的文档,DictFactory将会变得更加快捷 首先安装testdata,我用的是python2.7版本,在用 pip install python-testdata 遇到下面的报错信息 Command "python setup.py e

福哥答案2020-06-01: fork/join. 对于百万级长度的数组求和,单线程和多线程下区别不大.对于千万级长度的数组求和,多线程明显变快,大概是单线程的2-3倍. go语言测试代码如下: package test18_sum100w import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) const ( ARRLEN = 100_0000 ) var arr []int func

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言部分 今天在公司做项目

开发环境 spring 4.3.7 + springBoot 1.5.2 + dubbo 2.6.5 + mongoDB 4.0.0 连接池配置 mongo-pool.properties spring.data.mongodb.address=,, spring.data.mongodb.replica-set=mySet spring.data.mongodb.database=test spring.data.mongodb.username=test spring.data.mongod

功能介绍  (需要版本5.0.44) 大数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面,并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢,SqlSugar将转换性能做到极致,并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能 功能用法 BulkCopy 性能远强于现有市场的 ORM框架,比 EFCore Efcore.Bulkextension 快30% BulkUpdate 吊打现有所有框架 是 EFCore Efcore.Bulkextension 2-3倍之快 //插入 100万 10秒不到 db.F

EasyPoi介绍: 利用注解的方式简化了Excel.Word.PDF等格式的导入导出,而且是百万级数据的导入导出.EasyPoi官方网址:EasyPoi教程_V1.0 (mydoc.io).下面我写了一个测试用例,真的是很方便,可以利用注解自动完成单元格的合并,设置单元格宽度.设置字符替换.并且可以很好的完成实体类之间一对一.一对多关系的处理 不卖关子,事先说明百万级大数据操作使用:导入(importExcelBySax),导出(exportBigExcel) 导入依赖 <dependency

转自 http://www.cnblogs.com/win7xt/p/3156334.html 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识   最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何

一个文档的 _index . _type 和 _id 唯一标识一个文档. 我们可以提供自定义的 _id 值,或者让 index API 自动生成. 如果你的数据没有自然的 ID, Elasticsearch 可以帮我们自动生成 ID . 请求的结构调整为: 不再使用 PUT 谓词("使用这个 URL 存储这个文档"), 而是使用 POST 谓词("存储文档在这个 URL 命名空间下"). 出处:https://www.elastic.co/guide/cn/elas

前言 深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP.CV.物联网.无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用.最近几年,各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作.围绕GAN的论文数量也迅速增多,各种版本的GAN出现,主要在CV领域带来了一些贡献,如下图所示. 我们可

1.HSSFWorkbook 和SXSSFWorkbook区别 HSSFWorkbook:是操作Excel2003以前(包括2003)的版本,扩展名是.xls,一张表最大支持65536行数据,256列,也就是说一个sheet页,最多导出6w多条数据 XSSFWorkbook:是操作Excel2007-2010的版本,扩展名是.xlsx对于不同版本的EXCEL文档要使用不同的工具类,如果使用错了,会提示如下错误信息. org.apache.poi.openxml4j.exceptions.Inva

目前java框架中能够生成excel文件的的确不少,但是,能够生成大数据量的excel框架,我倒是没发现,一般数据量大了都会出现内存溢出,所以,生成大数据量的excel文件要返璞归真,用java的基础技术,IO流来实现.    如果想用IO流来生成excel文件,必须要知道excel的文件格式内容,相当于生成html文件一样,用字符串拼接html标签保存到文本文件就可以生成一个html文件了.同理,excel文件也是可以的.怎么知道excel的文件格式呢?其实很简单,随便新建一个excel文件,

参考资料:http://bbs.51cto.com/thread-1074293-1-1.html                 http://bbs.51cto.com/viewthread.php?tid=1074293&extra=&page=1 目前java框架中能够生成excel文件的的确不少,但是,能够生成大数据量的excel框架,我倒是没发现,一般数据量大了都会出现内存溢出,所以,生成大数据量的excel文件要返璞归真,用java的基础技术,IO流来实现.   如果想用IO

去出差的时候应客户要求要要将Excel 文件内的数据批量导入到数据库中,而且有各种不同种类的表格,如果每一个表格多对应一个数据表的话, 按照正常的方法应该是创建数据表,创建数据库中映射的数据模型,然后数据访问层,业务层,在为每个表创建一个展示页面......这样一套下来花费 的时间多不说在以后客户又有新的表格需要导入那么是不是也要按照三层的步骤一步一步的来做呢?答案是否定的.这里我向大家介绍一个比较灵活 方式来完成所有的功能,在拓展性上也很好,可以移植到任何程序中使用: 不多废话直接看程序,程序

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     se