横瓜先生如何用MDB和XLS等低性能数据库来处理千亿级数据量. 横瓜先生曾经用ACCESS做数据库,开发出高性能CMS来处理过TB级的文本数据量,任何请求都可以在10MS内完成,基本就是硬盘延迟的时间,横瓜先生所实现的CMS系统的性能,比百度和GOOGLE最优秀的工程师用世界上最快最稳定的oracle数据库开发的CMS的性能,要强至少1000倍以上,那横瓜先生如何做到呢?横瓜先生公布方法如下: 1.分割数据库,任意查询都转换成哈希匹配或二分匹配. 2.利用最快性能且最稳定性能的某条SQL语句,来

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

结论: 总数 50000 (5万): List 检索 5W次 耗时 23秒, HashSet 检索 5W次 耗时 0.01秒. 总数 5000   (5千): List 检索 5K次 耗时 0.16秒, HashSet 检索 5K次 耗时 0.001秒. 总数 500     (5百): List 检索 500次 耗时 0.004秒, HashSet 检索 500次 耗时 0.000秒. 总数 50                    : List 检索 50次  耗时 0.002秒, Has

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

不管是日常业务数据处理中,还是数据库的导入导出,都可能遇到需要处理大量数据的插入.插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响,这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较,方便以后应用中插入方法的选择. 插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 数据库性能优化一:数据库自身优化 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可

 场景:对2千万个数据,修改他们的名字加上后缀“生日”. 普通sql:   and not regexp_like(title, '生日'); 优化sql: declare type rid_Array is table of rowid index by binary_integer; v_rid rid_Array; v_Count PLS_INTEGER :; v_Cur sys_refcursor; v_SQL ) := 'select t.rowid from calendar_inf

sql server 2005大数据量的插入操作 第一,写个存储过程,传入参数,存储过程里面是insert操作, 第二,用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy实例方法, 数据库表Passport CREATE TABLE [dbo].[Passport]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [PassportKey] [nchar](50) NOT NULL, [addtime] [datetime] NOT NULL, CONS

感觉好久没有写sql语句了... 今天需要写一个统计某一天的数据时,考虑到字段的内容格式是:  2018-12-18 09:36:23 我开始写的是: select count(id) as reCount from t1 where dateValue(atTime)=" & sqlDate(theDate) 数据量在1万行记录的时候,尽然需要 3 秒+时间才能完成. 等所有代码完工后,我试着使用 Between  语句: select count(id) as reCount fro

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,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

前段时间在做一个项目的时候,遇到了要通过WEB SERVICE从服务器上返回数据量比较大的DATASET,当然,除了显示在页面上以外,有可能还要用这些数据在客户端进行其它操作.查遍了网站的文章,问了一些朋友,也找了一些解决方法.        众所周知,如果不用其它方法,直接从WEB SERVICE上传回一个10W条记录的DATASET,可想而知的后果是什么,CPU要占用100%,且要等上几分钟,这是任何一个项目都无法忍受的.在我上网找资料的过程中,试验了几种不同的方法,如通过压缩SOAP改善X

需求是:对于一个设备,求一天内每个小时的平均值,一个月内每天的平均值,更通用的需求是,从起始时间到结束时间,每隔一段时间,求一个平均值.目前的解决策略是:在存储过程中进行处理,从起始时间到结束时间,切割成段,求出每一段的平均值,合并起来.存在问题:数据量很大的时候,会存在严重的性能问题.比如:一个月内每天的平均值,这个涉及的数据量将非常大,查询非常耗时.目前没有做过基准测试,具体的时间消耗还不确定.解决办法:目前想到的是,新建一个平均值表,定时把一段时间的平均值写入到这个表里面.以后从平均值表里

使用场景:         当你有一个Excel文件,需要把其中的数据高速录入到数据库中,文件中包含10万条以上数据. 设计方案:        我们将整个过程分成三个阶段,A(装载Excel文件).B(读取Excel文件中的数据).C(数据入库).一种方法是常规的,ABC三个阶段顺序执行,直到全部数据入库.入库采用数据库的批量插入操作,以便提高效率.这个方案我使用装载Excel文件较快的fastexcel组件来完成A阶段,实验结果是,我将Excel中的两个Sheet全部13万条数据(每条3列)

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就