mysql jdbc默认把select的所有结果全部取回,放到内存中,如果是要遍历很大的表,则可能把内存撑爆. 一种办法是:用limit,offset,但这样你会发现取数据的越来越慢,原因是设置了offset,mysql需要将读取位置移动到offset的位置,随着offset增大,取数据也越来越慢: 另外一种办法是:用数据流的方式取数据,这时需要设置: stmt = conn.createStatement(java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, java.s

POI导出工具类 工作中常常会遇到一些图表需要导出的功能,在这里自己写了一个工具类方便以后使用(使用POI实现). 项目依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.6</version> </dependency> package com.adcc.eoss.util; imp

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次

四月份的时候博客被封.我不知情.因为一直很忙,没有来得及看.前两天来看以后,发现居然被封,吓傻了我. 赶紧找原因,原来是转载了某个人的博文,被他举报了,然后就被封了. 觉得很伤心,毕竟这个博客陪伴了我九年.一个完整的青春. 想想都可怕. 不过也因此,更加珍惜在这里的每一篇文章,也想把每一篇所谓的干货分享给大家.更多的是分享给自己,留作一个纪念.管理员也email我说,让我再注意,不要随意发一些不该的发的文章. 我说,非常感谢.会倍加珍惜. 所以,我想记录一下  困扰我好长时间的一个问题,当织梦c

工作需要导出几万的数据量.操作比较频繁.之前数据在七八千是数据导出很慢.phpExcel是方便但是性能一般.现在改为使用csv导出数据:可以缓解内存压力,一次导出两三万是没问题的.当然服务器内存给力,加上数据库优化相信这个还是比较方便的. 具体方法如下: 在Think文件下新建Csv.class,php { //导出csv文件 public function put_csv($list,$title){ $file_name="CSV".date("mdHis",t

/// <summary> /// 分解数据表 /// </summary> /// <param name="originalTab">需要分解的表</param> /// <param name="rowsNum">每个表包含的数据量</param> /// <returns></returns> public DataSet SplitDataTable(DataT

INSERT INTO TEMP_BUS_TRAVEL_INFO ( SELECT * FROM BUS_TRAVEL_INFO t ') SELECT COUNT(*) FROM TEMP_BUS_TRAVEL_INFO 日期过滤范围把查询出来的结果直接插入到新表中.然后删除. INSERT INTO TEMP_BUS_TRAVEL_INFO ( DELETE BUS_TRAVEL_INFO t ') SELECT COUNT(*) FROM TEMP_BUS_TRAVEL_INFO

Centos下mysql常用的三种备份方法 http://www.centoscn.com/CentOS/Intermediate/2013/0807/1160.html xtrabackup备份 http://7567567.blog.51cto.com/706378/706242 Xtrabackup安装及使用 http://www.cnblogs.com/cosiray/archive/2012/03/02/2376595.html

问题 实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些"大数据"问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别.这种情况下,如果还是直接使用传统的方式肯定行不通,比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组,你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵,要么直接加载时报MemeryError. 在这种情况下我了解了几种选择办法,1. 对数据进行降维,2. 使用流式或类似流式处理,3. 上大机器,高内存的,或者用spark集群. 文档 Sklearn里面

public function ceshiexcel1(){ set_time_limit(0); $filename = '病毒日志'; header('Content-Type: application/vnd.ms-excel'); header('Content-Disposition: attachment;filename="'.$filename.'.csv"'); header('Cache-Control: max-age=0'); //原生链接mysql //数据库

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.

问题一: 今天拿到一份有近百万条数据的Excel要导到数据库里面,我先在本地(2014)用自带Excel,然后生成脚本文件去服务器(2008)上执行:文件SQL打开不了. 解决方法: 用自带的sqlcmd工具 第一步:Win+R 键入:cmd 命令,开启命令行工具: 第二步:键入:cd C:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\Tools\Binn (具体目录路径跟你安装的SQL位置有关) 第三步:键入:sqlcmd -S . -U sa -P 123

前几天遇到一个问题是,数据库一开始有24W是信息,需要取出来,进行下载到excel中.一开始遇到的问题是,excel表格行只有65535条行数,远远不够,有人说了很多其他解决方式,为了快速开发我就直接使用了导出txt文本文件的方式,解决了筛选数据的问题.但是第二天,由于XXXXX活动增量很快,一下子就到了50W左右,之前写的程序莫名其妙的不可以使用了,老是报500的错误,后来按照别人讲的,进行分批次处理,其实就是分页的原理. 下面是代码: 其中mysqli_query语句都被微擎封装过了,可以不

最近做的一个web项目使用的是extsj4 框架,需要一个导出excel功能,通过extjs4 自带的导出方法实现.在前台生成excel的代码,form提交传递到后台输出.前台grid数据超过1000行后导出数据后台无法接收.网上搜索了很多是tomcat传输数据大小默认为2m导致的,将tomcat的server.xml中的 <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20

---1.以日期字符操作转换日期 如果是VIP1生日不对,可以以上传的数据日期为生日 begin declare @NowBirthday datetime, @birthday datetime,@stat datetime,@end datetime,@statbirthday datetime,@endbirthday datetime,@thirdbirthday datetime,@firthbirthday datetime, @year int,@month int , @day

转载:https://www.cnblogs.com/FYZHANG/p/11629075.html 一次就运行成功了,感谢博主分享 #!/usr/bin/env python3 # -*- # @FileName :Test.py # @Software PyCharm import os import pandas as pd # filename为文件路径,file_num为拆分后的文件行数 # 根据是否有表头执行不同程序,默认有表头的 def Data_split(filename,fi

/** * @title 老用户头像更新--每3秒调用一次接口,每次更新10条数据 * @example user/createHeadPicForOldUser? * @method GET * @author 邹柯 */ public function createHeadPicForOldUserAction(){ $domain=$_SERVER['HTTP_HOST']; $ob = new UserModel(); $user=M('user'); $u_where="head_pi

rt 转载 Latency generated by fork In order to generate the RDB file in background, or to rewrite the Append Only File if AOF persistence is enabled, Redis has to fork background processes. The fork operation (running in the main thread) can induce late

代码列子: public ActionResult FindUserByUserId(SysMessageDTO model) { CustomResultMsg customResult = new CustomResultMsg() { ResultValue = 1 }; try { RecordLogExtension.WriteError(model.DateTimeFrom.ToString()+model.DateTimeTo.ToString()); var data = use