测试表 level ; )); 再 insert 些数据 ;代码,初始化 drop procedure if exists useCursor // 建立 存储过程 create CREATE PROCEDURE useCursor() BEGIN 局部变量的定义 declare ) default '' ;  ) default '' ;  declare cur1 CURSOR FOR SELECT name FROM test.level ;  MySQL 游标 异常后 捕捉 并设置 循环

基本概念流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用.如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能.流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭

流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭. MyBatis 流式查询接口MyBatis 提供了一个叫 org.apache.ibatis.cursor.Cursor 的接口类用于流式查询,这个接口继承了 java.io.Closeable 和 java.lan

基本概念 流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自

一.前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作,通过设置几个参数,就可以避免一次返回数据过大导致 OOM. 二.如何使用 2.1 之前查询 public void selectData(String sqlCmd) throws SQLException { validate(sqlCmd); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = petad

一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

想利用泛型抽取BaseDao层,简化操作时出现故障: @Transactional这个注解是能够继承的.于是就想写在抽取的BaseDao层上,让实现的类能够不用写@Transactional,就可开启事务. 问题描写叙述: 因为偷懒.没给BaseDao抽接口.代码例如以下: package com.liang.ssh2.base; import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.util.Collections; import ja

* * , CancellationToken token=default) { try { FileStream zipStream = new FileStream(writeFile, FileMode.OpenOrCreate); using (ZipArchive archive = new ZipArchive(zipStream, ZipArchiveMode.Create)) { foreach (string srcFile in srcFiles) await Entry(a

文章来自: https://blog.csdn.net/qq_29242877/article/details/79033287 在一些复杂的应用开发中,一个应用可能会涉及到连接多个数据源,所谓多数据源这里就定义为至少连接两个及以上的数据库了. 下面列举两种常用的场景: 一种是读写分离的数据源,例如一个读库和一个写库,读库负责各种查询操作,写库负责各种添加.修改.删除. 另一种是多个数据源之间并没有特别明显的操作,只是程序在一个流程中可能需要同时从A数据源和B数据源中取数据或者同时往两个数据库插

本文来自网易云社区 作者:汪建伟 前言 前一段时间参与哨兵流式监控功能设计,调研了两个可以做流式计算的框架:storm和spark streaming,我负责storm的调研工作.断断续续花了一周的时间看了官网上的doc和网络上的一些资料.我把所学到的总结成一个文档,发出来给对storm感兴趣的同事做入门引导. storm背景 随着互联网的更进一步发展,从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型,以及电子商务.互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化.对效率的要求

概述 Stream API 是 Java 中引入的一种新的数据处理方法.它提供了一种高效且易于使用的方法来处理数据集合.Stream API 支持函数式编程,可以让我们以简洁.优雅的方式进行数据操作,还有使用 Stream 的两大原因: 在大多数情况下,将对象存储在集合中就是为了处理它们,因此你会发现你把编程 的主要焦点从集合转移到了流上. 当 Lambda 表达式和方法引用(method references),流(Stream)结合使用的时候会让人感觉自成一体,行云流水的感觉 先展示一段简单

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin

查询Emp的同时,查出emp对应的部门Department 方法1:联合查询,使用级联属性封装结果集 <!-- 联合查询,使用级联属性封装结果集 type:要自定义规则的javaBean类型 id:唯一标识,方便引用 column:指的是数据库表中的列名 property:列名对应的javaBean中的属性名称 --> <resultMap type="cn.bdqn.mybatis.been.Emp" id="myDifemp"> <

video标签 浏览器的video标签通常是接收一个src属性,然后浏览器就会根据这个src属性来自动加载视频.这个过程是浏览器来加载video的. 这种方式有什么问题吗? mp4文件不能流式加载 webm,flv,hls等格式兼容性问题 播放器ui太丑,一些常用的功能都没有 清晰度切换,等一些操作需要重载视频,比较慢而且还会黑屏 无法对视频加密 请求video流视频 我们可以通过设置responseType为arraybuffer来获取视频流,也可以通过range字段来获取视频流片段.比如 l

centos 正则,grep,egrep,流式编辑器 sed,awk -F 多个分隔符  通配符 特殊符号. * + ? 总结  问加星 cat -n  nl  输出文件内容并加上行号 alias放~/.bash_profile 2015-4-10 第十三节课 第一节课 grep. * + ? 特殊符号总结 问加星egrep 第二节课 sed 第三节课 awk nl命令和cat -n grep命令只支持基本正则! 通配符glob模式和正则不一样,例如 find命令 只能使用通配符,grep命令用

页面变化的几种方式: 一.StatefulWidget的setState形式 先声明两个变量. ; List<Map> list = []; 写了一个方法,获取数据: void _getHotGoods(){ var formData = {'page':page}; request('post', 'homePageBelowConten',formData: formData).then((val){ var data = json.decode(val.toString()); List

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES

linq的延时执行是指枚举时才去一个个生成结果元素. 流式处理是linq延时执行的一种,在生成元素前不需要获取所有源元素,只要获取到的源元素足够计算时,便生成结果元素. 流式处理的标准查询运算符返回值通常是个普通序列. ToAsEnumerable namespace ConsoleApp4 { class Program { static void Main(string[] args) { Clump<string> fruitClump = new Clump<string>

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

大家好,本篇博客小Y将会给大家带来一篇SSM框架实现数据查询的Demo,使用的数据库是Mysql,Server是TomCat.现在的SSM整合非常流行,因为springmvc的高效和mybatis的灵活.高效,给企业开发带来了很大的好处,大大节省了开发成本.好了,啰嗦了这么多,其实就想告诉大家ssm框架的优秀之处,那么开门见山,让我们开始本次的博客吧. 本篇博客的目录: 1:SSM框架搭建环境 2:编写数据库sql,创建表 3:连接数据库 4:写java代码,分层 5:  写jsp页面 6:Sp

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默