经常会处理大批量千万级的数据,一直以来都没问题.最近在处理时确出来了经常超时,程序跑一段时间就得停下来重启服务器,根据几次的调整发现了问题的所在,产生这类问题主要是以下几点所导致:      1.数据库连接未关闭,大量操作数据库时,连接未关闭的话,会导致连接过多数据库卡死.      2.检查数据库的超时时间设置过短.      3.索引:数据库操作期间太多的索引导致产生很多碎片,清理和重新组织了下索引 .      4.日志文件过大数据的操作时处理日志超时导致,删除或是压缩日志,把日志文件的增

本文转载自:http://blog.csdn.net/iangujun/article/details/8136764 之前从没有用SqlServer数据库处理过大数据量的表,都是用Oracle,然后一般为数据量较大的表添加索引或主键都是用plsql工具,今天正好需要为一张保存于SqlServer数据库的千万级数据表增加索引,于是遇到了下面一系列的问题. 我开始想当然的右键需要增加索引的表名----设计----管理索引和建----添加索引----点击保存,一切看来顺其自然的事情,结果等待了几十秒

通过查阅资料可以找到PHPEXCEL本身已经有通过缓存来处理大数据的导出了.但是昨晚一直没有成功,这可捉急了.最后想来想去就替换了phpExcel的版本了.最后就成功了.话不多说,代码附上 <?php set_time_limit(0); header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); define('EOL', '<br />'); define('CURSCRIPT', 'shell'); define('WEB',

我做的项目有个功能需要进行批量删除,删除的数据量有4.5W条数据. 通过下面的sql语句删除这么多数据,直接导致结果超时,无法删除数据. ,,,......) 我查了一些资料,可能找的不全,找到了一个方法,分批次删除,每次删除100条或者1000条…… 代码如下: ) / ; ; i < page; i++) { ).Take().ToList(); rRoleUserService.BatchDelete(dls); } 这个只是我个人的方法,大家如果有更合适的方法,欢迎在评论区评论.

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

今天在开发中遇到用户列表导入导出的功能实现,这里了解到使用POI函数库可以完成此任务!特此记录一下 POI Apache POI是Apache软件基金会开放的源码函数库,POI提供API给Java程序对Office格式文档读和写的功能. HSSF:提供读写Excel格式档案的功能.Excel2003 XSSF:提供读写OOXML格式档案的功能.Excel2007 HWPF:提供读写Word文档的功能. HSLF:提供读写PPT的功能. HDGF:提供读写Visio格式档案的功能. 上面提及到的五

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,

这篇文章主要介绍了c#几种数据库的大数据批量插入(SqlServer.Oracle.SQLite和MySql),需要的朋友可以了解一下. 在之前只知道SqlServer支持数据批量插入,殊不知道Oracle.SQLite和MySql也是支持的,不过Oracle需要使用Orace.DataAccess驱动,今天就贴出几种数据库的批量插入解决方法. 首先说一下,IProvider里有一个用于实现批量插入的插件服务接口IBatcherProvider,此接口在前一篇文章中已经提到过了. /// <su

最近几天一直在折腾大数据量的查询,最后在索引.分页存储过程和控件以及视图的帮助下,搞定了.这篇文章记录解决问题时候查看的网友的分享链接,以及大数据量数据的插入链接. DatagridView VirtualMode :http://www.cnblogs.com/xiashengwang/archive/2012/08/24/2654555.html#  DataGridView 控件中实现虚拟模式:https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/15a3

HDFS写入过程注释解读 & 源码分析 此篇博客承接上一篇未讲完的内容,将会着重分析一下在Namenode获取到元数据后,具体是如何向datanode节点写入真实的数据的 1. 框架图展示 在开始前,还是老规矩,先上图 本篇内容将会重点介绍HDFS写入流程七大步骤中的4,5步骤,即数据包写入和数据包确认(write packet & ack packet) 2. 源码分析 2.1 文档注释翻译 在讲解这部分内容时会涉及到的类是DFSPacket DFSPacket类 DFSPacket i

以前插入大数据的时候都是一条一条的插入,由于电脑配置不行,有一次17万条数据用了半个小时才插入完成,那个蛋疼啊! 前面听杨中科老师的课,发现一个很好的东西,25万条数据配置好的电脑几秒钟就完成了,那是一个怎样神奇的代码呢? 我借花献佛下,呵呵 都是杨中科老师写的  拿出来晒晒 勿喷 数据表T_Nums中有四个字段: NumSection,AddressStr,NumType,AreaCode 然后从文本文件中读取输入到一个DataTable中,然后将DataTable插入数据库即可 速度实在是太

--第1种 执行全表扫描才能获得行数 SELECT count(*) FROM BUS_tb_UserGradePrice --第2种 执行扫描全表id不为空的,获得行数 select count(userid) from BUS_tb_UserGradePrice where userid is not NULL --第3种 直接从系统表中查询表的总记录数(特别适合大数据) SELECT rows FROM sysindexes WHERE id = OBJECT_ID('dbo.BUS_tb

在开发过程中经常会有需要将数据导出到 excel 的需求,当数据量很大,达到几万甚至几十万.几百万级别的时候,如何加快生成 excel 的速度呢?首先普及一下知识背景:Excel2003 及以下版本一张表最多支持 65536 行.256 列数据,所以要生成十万.百万级别数据就不能用 Excel2003 了:Excel2007 版本一张表最多支持1048576行,16384 列,基本可以满足百万级别以下的数据量级. 一般通过 poi 生成 excel 的方式如下:(原谅我以前没有研究过poi,就只

这里介绍的是大数据量的维护日志的分区解决方案: 每个月1张数据表,1个分组文件.31个分区(按每天1个分区).... 为了日后维护方便,直接删除旧的日志数据文件就可以,而不需要去做分区压缩. --用的是测试数据库 --注释的脚本表示在建库的时候只需要执行一次就可以了 --use Test --create partition function DAY_PF (tinyint) --as range LEFT --for values (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,

HDFS写入过程方法调用逻辑 & 源码注释解读 前一篇介绍HDFS模块的博客中,我们重点从实践角度介绍了各种API如何使用以及IDEA的基本安装和配置步骤,而从这一篇开始,将会正式整理HDFS的读写原理分析,由于全部一次性整理篇幅过长,本人会将这一部分的内容拆分成多篇,这一篇将会从宏观上把控整个写入过程的框架,并啃一啃源码中的注释部分,好了,废话不多说,直接开始吧! 1. 框架图展示 上图摘录自<Hadoop权威指南>,从这张图可知,整个写入过程被分成了七大步骤,在第一篇源码分析博客中

使用 express 框架,post 较大数据量(富文本,里面包含了图片base64数据,大约300k)时,node 无响应,把数据内容减少后能顺利提交. 是因为数据量大过body post 的限制导致不能提交. 请通过以下语句修改body post 数据大小限制,使数据能够提交. var bodyParser = require('body-parser'); var app = express(); app.use(bodyParser.json({limit: '50mb'}));//使能

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 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,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

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

PHPExcel 是一个php语言读取导出数据.导入生成Excel的类库,使用起来非常方便,但有时会遇到以些问题,比如导出的数据超时,内存溢出等. 下面我们来说说这些问题和解决办法. PHPExcel 版本:@version    1.8.0, 2014-03-02 能遇到这样的问题一般都是因为数据量大导致 1.PHPExcel 报错 报错提示: 'break' not in the 'loop' or 'switch' context 严格的讲这个不是PHPExcel的错误,是PHP版本的问题

Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内

好多天没写博客了,刚刚毕业一个多月! 关于上一篇博客中提到的,在进行批量数据插入数据库的时候可以通过给存储过程传递一个类型为Table的参数进行相关操作,在这个过程中本人没有进行效率的测试.后来查找发现可以通过SqlBulkCopy类进行大数据插入操作,本文就来介绍一个这个类的作用并做了相关的效率测试(与Insert语句进行对比). SqlBulkCopy只能向SqlServer表写入数据,该表既可以是同一个服务器上的也可以是远程服务器上的.当然要写入的数据即数据源不单单是SqlServer,可