原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file

如果直接将几百万数据仍到bitset,内存是否够用?实际测试,600万ip放到一个bitSet中,jvm内存会爆. 所以,就简单做了下分组,构建一个HashMap<String, BitSet>, 以192.168.6.2为例,将192.168直接截取为字符串,当作hashmap的key,后2位补零为006002,将006002放入“192.168”分组的bitSet中. 适用场景: 这种构建bitSet的去重方式,适合判断某个ip是否在百万级的ip集合中. 不适用输入一个百万级ip集合,去重

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

用c#从百万数据中筛选一些信息时,经常会出现程序连接超时的错误,常见的错误很多,例如:Timeout expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server等等 本文就常见的几种解决方案进行说明,纯属个人见解,欢迎拍砖 ①:当然第一步要查看是否Connection没关闭问题,一般新手都会犯这个错误,需要认真查看一下哦,这个就不详细说了. ②:如果将sql语句复制到查询分析器中执行

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

对DataTable里面的数据进行去重 DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("Id", typeof(int)); dt.Columns.Add("Nu", typeof(int)); Random r = new Random(DateTime.Now.Millisecond); //DataTable 去重 ; i < ; i++) { dt.Rows.Add(r.Next(, ),); } dt.

[译]async/await中使用阻塞式代码导致死锁 这篇博文主要是讲解在async/await中使用阻塞式代码导致死锁的问题,以及如何避免出现这种死锁.内容主要是从作者Stephen Cleary的两篇博文中翻译过来. 原文1:Don'tBlock on Async Code 原文2:why the AspNetSynchronizationContext was removed 示例代码:async_await中使用阻塞式代码导致死锁.rar 一.async/await 异步代码运行流程 a

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

MaxList模块主要是对Java集合大数据去重的相关介绍. 背景: 最近在项目中遇到了List集合中的数据要去重,大概一个2500万的数据,开始存储在List中,需要跟一个2万的List去去重. 直接两个List去重 说到去重,稍微多讲一点啊,去重的时候有的小伙伴可能直接对2500万List foreach循环后直接删除, 其实这种是错误的(java.util.ConcurrentModificationException),大家可以自己去试一下:(注: for循环遍历删除不报错,但是效率低,

一.插入数据 说到插入数据,一开始就想到: insert int A values(*******************) 插入多条数据,最多想到:写成这样: insert into A values(**********),(*************),(*****************) 但是在百万数据面前,都太慢了. 1.用脚本的方式 #!/bin/bash strsql="insert into tbl_devaccess8021x (uidrecordid, dtaccessti

Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址.... 脱敏数据: 姓名 工号 日期 方式 时间 ... 小赵 123 2019-09-01 GPS 08:37:50 .... 小赵 123 2019-09-01 GPS 18:10:50 ... 小陈 124 2019-09-01 GPS 08:47:30 ... 小陈 124 2019-09-

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

有天上飞的概念,就要有落地的实现 概念十遍不如代码一遍,朋友,希望你把文中所有的代码案例都敲一遍 先赞后看,养成习惯 SpringBoot 图文教程系列文章目录 SpringBoot图文教程1「概念+案例 思维导图」「基础篇上」 SpringBoot图文教程2-日志的使用「logback」「log4j」 SpringBoot图文教程3-「'初恋'情结」集成Jsp SpringBoot图文教程4-SpringBoot 实现文件上传下载 SpringBoot图文教程5-SpringBoot 中使用A

前言 为了体现不加索引和添加索引的区别,需要使用百万级的数据,但是百万数据的表,如果使用一条条添加,特别繁琐又麻烦,这里使用存储过程快速添加数据,用时大概4个小时. 创建一个用户表 CREATE TABLE `t_sales` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLA

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

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

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导出数据量很大的情况下,生成excel的内存需求非常庞大,服务器吃不消,这个时候考虑生成csv来解决问题,cvs读写性能比excel高.测试表student 数据(大家可以脚本插入300多万测数据.这里只给个简单的示例了) SET NAMES utf8mb4; ; -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7884986.html 周围又有人在讨论UNION和UNION ALL,对于UNION和UNION ALL,网上说的最多的就是性能问题(实在不想说出来这句话:UNION ALL比UNION快)其实根本不想炒UNION和UNION ALL这碗剩饭了,每次看到网上说用这个不用那个,列举的一条一条的那种文章,只要看到说UNION ALL比UNION性能好的就…… 对于合并的结果集,UNION是去重的,UNION ALL是不去重的