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

第一次测试执行下面的语句时发生如下错误:bigdata里面有100万条数据 mysql> select count(*) from (select distinct(id) from bigdata) as total; ERROR (): Query execution was interrupted 等了一会再执行一下就成功了 mysql> select count(*) from (select distinct(id) from bigdata) as total; +--------

使用非buffer 的sql 查询 比如pymysql 的 pymysql.cursor.SSCursion

原文:解决 SqlServer执行脚本,文件过大,内存溢出问题 执行.sql脚本文件,如果文件较大时,执行会出现内存溢出问题,可用命令替代 cmd 中输入 osql -S 127.0.0.1,8433 -U sa -P sa -i d:\sql.sql ,-S 服务器名 -U 用户名 -P 密码 -i 文件地址,等待执行完毕即可 以上在sql2008R2下执行通过 如果数据库是 sql2008的 请将 osql 修改成为 sqlcmd 即可

MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询) 在MySQL中创建数据库的目的是为了使用其中的数据. 使用select查询语句可以从数据库中把数据查询出来. select语句的语法格式如下: select selection_list // 要查询的内容,选择哪些列 from table_list // 从什么表中查询,从何处选择行 where primary_constraint // 查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns // 如何对结果

mysql删除大表更快的drop table办法 参考资料:https://blog.csdn.net/anzhen0429/article/details/76284320 利用硬链接和truncate降低drop table对线上环境的影响 在DROP TABLE的时候,所有进程不管是DDL还是DML都被HANG起:直到DROP结束才继续执行:这是因为INNODB会维护一个全局独占锁(在table cache上面), 直到DROP TABLE完成才释放.在我们常用的ext3,ext4,ntf

Visual Studio (VC) 内编写的Win32 程序由于数据大,内存溢出,即使转移到64位系统也不行.在国外网站上找到了答案. 原来,只需在project->property中的Linker->system使得Enable Large Addresses,这样就可以了.

PHP:PHP 5.3.6 (cli) (built: Jun 15 2011 16:29:50) MYSQL:5.1.51 如果我们有的一张表有几百万或几千万的记录,我们要使用 PHP 将所有的记录都获取过来(遍历数据表)进行处理.查询语句: SELECT * FROM largetable; PS:为了证明上面的做法是最佳的办法,我尝试使用 largetable 中的一个字段做 where ,以及 LIMIT,OFFSET .上面那种 WHERE 获得结果很慢,虽然用了索引.后面这种 LIM

http://www.zhihu.com/question/19719997 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经

如何对Mysql中的大型表进行优化 @(mysql 笔记) 收集信息 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相

在mysql中遇到一个大表,大概有17G左右,在对这个表进行查询.修改时均遇到了很大的困难,于是想着删除这张表.通常的删除操作可以通过delete.drop.truncate操作,试了这三个命令,但是最终都以失败,都无法删除此表,最后使用下面的方式最终删除.(linux下) 1.建立硬链接 找到mysql的数据文件,找到这张表在硬盘上的名称,我的是tmplst.frm和tmplst.ibd,通过查看tmplst.ibd的大小到了17G左右,这就是无法删除的原因.其中tmplst是表名. 在这个文

SHOW PROCESSLIST; KILL ; 锁表网上解释: 这牵涉到mysql的事务,简单通俗的话,就这样给你解释有一个任务序列控制sql语句的执行,第一次有select的语句查询表a,mysql服务器在执行select之前将表a加读锁,第二次又有一条select语句查询表a, mysql服务器发现在任务序列中有表a的读锁,也就是同时还有一个sql查询表a,读锁不会影响这条sql语句,当有一条update或者insert语句对表a操作时,mysql服务器会对表a加写锁,以此提示之后的对表a

在线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:http://www.it165.net/pro/html/201312/8928.html

http://www.cnblogs.com/janehoo/p/5382474.html 线大表DDL操作的方法: 1.主从架构轮询修改 需要注意: a.主库会话级别的记录binglog的参数关闭 b.500\502错误异常捕捉 c.检查备库的second behind master是否有延迟 d.varchar有页分裂的情况,尽量减少varchar的长度 2.在线工具online-schema-change需要注意: 需要注意: a.超过1000w行,速度会变慢(半小时左右) 参考链接:ht

对于表的删除,因为InnoDB引擎会在table cache层面维护一个全局独占锁一直到DROP TABLE完成为止,这样,对于表的其他操作会被HANG住.对于较大的表来说,DROP TABLE操作可能需要很长的时间,因此需要一种有效的办法来提升大表的删除速度,以尽可能降低HANG住的时间.可以通过设置硬链接来达到此目的.比如有一个样例表:example_table 使用InnoDB引擎且指定innodb_file_per_table=ON时在数据目录中与该表对应的有如下两个文件,分别为表定义文

Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器,这个队列是没有限定大小的,可以无限向里面submit任务. 当线程池处理的太慢的时候,队列里的内容会积累,积累到一定程度就会内存溢出.即使没有内存溢出,队列的延迟势必会变大,而且如果进程突然遇到退出信号,队列里的消息还没有被处理就被丢弃了,那必然会对系统的消息可靠性造成重大影响. 那如何解决线程池的过饱问题呢?从队列入手,无外乎两种方法 增加消费者,增加消费者处理效率 限制生产者生产

由于Android对图片使用内存有限制,若是加载几兆的大图片便内存溢出.Bitmap会将图片的所有像素(即长x宽)加载到内存中,如果图片分辨率过大,会直接导致内存溢出(java.lang.OutOfMemoryError),只有在BitmapFactory加载图片时使用BitmapFactory.Options对相关参数进行配置来减少加载的像素. 1.设置缩放大小对图片作处理 public Bitmap getBitmapFromFile(File dst, int width, int hei

来源于:https://www.cnblogs.com/CtripDBA/p/11465315.html,侵删,纯截图,避免吸引流量之嫌 case1,删除大表时,因为清理自适应hash索引占用的内容导致的MySQL服务挂起 来源:https://keithlan.github.io/2018/03/27/truncate_drop/ case2,大表的随意Drop或者truncate导致MySQL服务的挂起 按照本文中的结论就是 MySQL5.6版本以下:使用truncate table + d

今天在启动vue项目的时候报了这样一个错误, 如图所示:频繁出现此种情况,项目太大,导致内存溢出,排除代码问题外,可参照以下方式解决 // 全局安装increase-memory-limit npm install -g increase-memory-limit // 进入工程目录,执行: increase-memory-limit

1)使用情景“判断通过后写入数据库”,这个一般是不会有问题的, 但并发访问的时候就不太好搞.因为写入(insert)是需要时间的,假设现在有两个并发请求,(假设第一个访问是最后一个符合条件的写入请求,按照逻辑,第二个请求应该是不合法.不能写入的),在第一请求成功写入之前,第二请求查询到未更新的数据记录,因为记录是未更新的,所以它也是可以通过判断的.最后导致两个请求都写入数据了. 2)解决办法:查询锁表 在我处理完入库前,查都不让你查了,这样就不会判断错误了吧 3)锁表语句 LOCK TABLES