Map map底层是由哈希表实现的 Go使用链地址法来解决键冲突. map本质上是一个指针,指向hmap 这里的buckets就是桶,bmap 每一个bucket最多可以放8个键值对,但是为了让内存排列更加紧凑,8个key放一起,8个value放一起.在8个key前面是8个tophash,每个tophash都是对应哈希值的高8位,最后由一个overflow字段指向下一个bmap,就是溢出桶.溢出桶内存布局和常规桶一样,bmap内存布局如图 如果哈希表要分配的桶的数目大于24,就会预分配2(B-4

test=# insert into tbl_time1 select generate_series(1,100000000),clock_timestamp(),now(); INSERT 0 100000000 Time: 525833.218 ms 约:8.7分钟   COUNT,没有索引,1亿条数据. test=# select count(1) from tbl_time1;    count   -----------  100000000 (1 row) Time: 307065

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

序言 天王盖地虎, 老婆马上生孩子了,在家待产,老婆喜欢玩消消乐类似的休闲游戏,闲置状态,无聊的分析一下消消乐游戏的一些技术问题: 由于我主要是服务器研发,客户端属于半吊子,所以就分析一下消消乐排行榜问题: 第一章 消消乐排行榜大致分为好友排行榜和全国排行榜: 好友排行榜和全国排行榜的其实是重合的只是需要从全国排行榜中提取出来而已: 那么就需要记录所有玩家的通关记录已进行查询: 也许你说全国排行榜只显示前xxx名就好:但是你的好友记录必须要的吧?你的好友不可能全部进入全国排行榜吧: 而好友排行榜

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

使用std::map和std::list存放数据,消耗内存比实际数据大得多 场景:项目中需要存储一个结构,如下程序段中TEST_DATA_STRU,结构占24B.但是使用代码中的std::list<DataListMap>类存储4000个DataListMap,每个DataListMap中有4个pairs,每个pair中的DataList中有6000个items时,消耗掉的内存几乎是我们存放TEST_DATA_STRU的2倍. #include <iostream> #includ

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

http://2017.qconbeijing.com/presentation/646?utm_source=weibo&utm_medium=infoq&utm_campaign=yj 专题演讲嘉宾 :易杰 腾讯社交与效果广告部检索系统组主管 在腾讯工作 10 年,一直从事效果广告的研发工作,对互联网广告及精准推广有较深理解,具备优秀的互联网海量运营经验. 现负责腾讯社交广告平台百亿级广告引擎系统,OLAP 系统 PivotEngine 等. SPA 自研 PivotEngine 可以

2018-08-18 16:58 无腿鸟 阅读(331) 评论(0) 编辑 收藏 问题:当一个表的数据量超过一亿条,要删除其中的5000w条,如何处理. 如果直接使用delete语句,会涉及到到大量的磁盘IO,并产生大量的数据库日志,效率很低,删除速度慢,可能导致事务中断,甚至有服务器硬盘空间撑爆的可能. 本文提供的思路是先将数据表需要保留的数据不带索引导出,然后导入一个新表中 ,对新表重建索引后将老表.新表进行重命名,这样就完成了删除操作,效率有了很大提升. 主要分为三步,1.数据导出2. 数

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

分段更新 UPDATE question SET `status`=1 WHERE status!=1 LIMIT 3000;UPDATE answer SET `status`=1 WHERE status!=1 LIMIT 3000; 分段更新,分批生效 总体根据上图,和全量更新对比,单位时间InnoDB Row Operation udp数降低,原来3000*2 优化 借助id UPDATE answer SET `status`=1 WHERE id>40072000 LIMIT 800

1.数据库层面: 2.业务层面:接口去重.浏览器显示端去重:

// 预计存入 1w 条数据,初始化赋值 10000,避免 resize. HashMap<String,String> map = new HashMap<>(10000) // for (int i = 0; i < 10000; i++) Java 集合的扩容 HashMap 算是我们最常用的集合之一,虽然对于 Android 开发者,Google 官方推荐了更省内存的 SparseArray 和 ArrayMap,但是 HashMap 依然是最常用的. 我们通过 Ha

读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createManyTable; create PROCEDURE createManyTable() BEGIN DECLARE i int; ); ; DO SET fileName=CONCAT('f_log_',i,'.txt'); SET @STMT :=CONCAT("selec

如何使QTreeView快速显示1000万条数据,并且内存占用量少呢?这个问题困扰我很久,在网上找了好多相关资料,都没有找到合理的解决方案,今天在这里把我的解决方案提供给朋友们,供大家相互学习. 我开始使用的QTreeWidget 控件来显示我的数据,发现该控件在显示10000行以下的数据还可以应付的过来,但超过10000条,就明显感觉到屏幕刷新就会有卡的现象,而且占据内存很大,虽然操作起来简单方便,但灵活性没有QTreeView强大.因为我要显示的数据量是非常大的,甚至过1000万,因此,采用

原文:sql索引从入门到精通(十亿行数据测试报告) 导读部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL Server 2005 学习笔记系列文章 http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 原文地址:http://www.sufeinet.com/thread-419-1

在上一次朋友问我如何快速构造一亿条记录的表后,我理出了实行的办法,见:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52938114,但是因为录入一亿表需要2个小时,所以还是感觉速度慢了些,那有没有啥办法能加快这一步骤呢?   1.建一张通用的用户表 建用户表没有啥变化,还是和上次一样. USE test; CREATE TABLE `UC_USER` ( `ID` BIGINT (20), `USER_NAME` VARCHAR (400), `USE

查询返回值是map类型的一条数据 1 首先在接口中写方法 public interface EmployeeMapper { //返回一条记录的map:key就是列名,值就是对应的值 public Map<String, Object> getEmpByIdReturnMap(Integer id); } 2 在映射文件xml配置方法 <!--public Map<String, Object> getEmpByIdReturnMap(Integer id); -->

依赖: <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.9</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson --> <d

一览众山小编辑团队 原文/ Todd Schneider 翻译/ 沈玮薇 陈翚 文献/ 蒋理 校核/ 众山小编辑/ 众山小 排版/ 徐颖 2014-2015 © 转载请注明:源自公众号"一览众山小-可持续城市与交通" : 近期的出租车和互联网约车之争一时成为了热点.只是因为缺乏具体的数据信息分析,非常多的结论都是定性为主.并为各种利益团体所把持. 因此今天我们就介绍一下 纽约的开放心态,高达几十个G的有关出租车和UBER的上下客出行数据被免费分享出来,供大家来研究. 我们觉得这种科学态

清理8组nodes中表的历史数据,平均每个node中的表有1.5亿条记录,需要根据date_created字段清理8000W数据记录,这个字段没有索引. 环境介绍  线上磁盘空间不足,truncate了许多能动的表,磁盘空间还是占据了87%,我们的nagios报警阀值是80%.所以不断的还会收到email以及短信报警.需要根据时间字段date_created清理,但是在设计之初由于当初的开发人员考虑不足所以date_created字段没有建立索引.另外这些数据可以不用备份,直接删除掉. 问题来了