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  • java快速插入千万级数据,亲测91秒插入1700万数据!!!
  • 1、创建测试表 CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5999001 DEFAULT CHARSET=utf8;...
  • 需求:将文本文件中包含的一千万int型id数据插入mysql中,并求得出现频率最高的前10条。 文本文件:http://pan.baidu.com/s/1gd08g3D。内容是一行一个int型id。 本文只探讨mysql插入速度。‍‍分别从‍‍数据库‍...

    需求:将文本文件中包含的一千万int型id数据插入mysql中,并求得出现频率最高的前10条。

    文本文件:http://pan.baidu.com/s/1gd08g3D。内容是一行一个int型id。

    本文只探讨mysql插入速度。分别从数据库代码两方面进行总结。




    • 首先有表test:

    CREATE TABLE `test` (
      `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `testId` INT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      INDEX `testId` (`testId` ASC));


    • 最基本的实现方式:

    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.File;
    import java.io.FileReader;
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.Statement;
    
    public class InserterBasic {
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		File file = new File("D://Downloads//BaiduYunDownload//id.txt");
    		BufferedReader reader = null;
    		reader = new BufferedReader(new FileReader(file));
    		String tempString = null;
    		
    		Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
    		Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "123456");
    		Statement statement = con.createStatement();
    		
    		while ((tempString = reader.readLine()) != null) {
    			statement.execute("insert into test (testId) value ("+tempString+")");
    		}
    		
    		statement.close();
    		con.close();
    		reader.close();
    	}
    }

    这是随手即可写出的最简单实现。但它面临着几个问题:首先读文件代码和JDBC代码混淆在一起,其次无法检测插入速度不利于对比。


    • 加入速度检测代码

    使用LinkedList作为一个queue,将读出的文件中数据读入其中

    再通过Timer不断的检测这个queue的长度,以此来确认入库速度。

    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.File;
    import java.io.FileReader;
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.Statement;
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.Queue;
    import java.util.TimerTask;
    
    public class InserterControl {
    	//包含一千万数据的容器
    	static Queue<String> queue = new LinkedList<String>();
    	static int prevSize = 0;
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		InserterControl inserter = new InserterControl();
    		inserter.read();
    		inserter.control();
    		inserter.insert();
    	}
    	
    	/**
    	 * 监控
    	 */
    	void control(){
    		new java.util.Timer().schedule(new TimerTask() {
    			@Override
    			public void run() {
    				int thisSize = queue.size();
    				System.out.println((prevSize-thisSize)/10+"条/秒");
    				prevSize = thisSize;
    			}
    		}, 0, 1000*10);		//每10秒钟统计一次入库速度
    	}
    	
    	/**
    	 * 读文件
    	 * @throws Exception
    	 */
    	void read() throws Exception{
    		File file = new File("D://Downloads//BaiduYunDownload//id.txt");
    		BufferedReader reader = null;
    		reader = new BufferedReader(new FileReader(file));
    		String tempString = null;
    		while ((tempString = reader.readLine()) != null) {
    			queue.offer(tempString);
    		}
    		prevSize = queue.size();
    		reader.close();
    	}
    	
    	/**
    	 * 入库
    	 * @throws Exception
    	 */
    	void insert() throws Exception {
    		Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
    		Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "123456");
    		Statement statement = con.createStatement();
    		while(!queue.isEmpty()){
    			statement.execute("insert into test (testId) value ("+queue.poll()+")");
    		}
    		statement.close();
    		con.close();
    	}
    }

    输出前10条结果:

    39条/秒
    37条/秒
    38条/秒
    37条/秒
    35条/秒
    29条/秒
    25条/秒
    36条/秒
    35条/秒
    35条/秒

    平均速度:34.5条/秒。粗略估计80小时候完成。结果令人沮丧。



    /**对数据库参数进行调整***************************************************************************************/

    • 调整 innodb_flush_log_at_trx_commit=0。重启。truncate test;

    (其实直接将存储引擎改成MyISAM,速度可直接到达9000条/秒~10000条/秒)

    再来一次:

    8764条/秒
    9128条/秒
    7439条/秒
    6129条/秒
    7578条/秒
    6711条/秒
    7105条/秒
    6754条/秒
    7175条/秒
    6855条/秒

    平均速度:7363.8条/秒,预计20分钟即可完成。效果拔群,轻而易举的就将速度翻了210倍。


    • 删除索引

    此表在建表之初加入索引,是为了提高其后的组函数查询效率,但是在如果只考虑插入数据的速度,索引显示是个累赘。试试把索引删掉会如何。此处删除testId上索引的同时也删除了主键。使用java代码来模拟自增主键:

    static int id = 0;
    synchronized static int getId(){
        return id++;
    }
    
    //或者是使用java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger进行id的自增
    static AtomicInteger id = new AtomicInteger(0);
    truncate test;
    
    ALTER TABLE `test` 
    CHANGE COLUMN `id` `id` INT(11) NULL ,
    DROP INDEX `testId` ,
    DROP PRIMARY KEY;

    输出:

    平均速度:8150.6条/秒。每秒写入增加近1000。相信这个差距会随着数据量的扩充而不断增大。





    /**java代码方面*******************************************************************************************/

    • 禁用自动提交

    con.setAutoCommit(false);
    
    //...
    
    int i=0;
    while(!queue.isEmpty()){
    	if(i%30000==0){
    		con.commit();
    	}
    	i++;
    	//...

    输出:

    平均速度:8635.1条/秒。提升近500。


    • 多线程

    使用多个线程,模拟多连接。

    //
    static Queue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<String>();
    
    void doInsert(){
    	for(int i=0; i<10; i++){
    		new Thread(){
    			@Override
    			public void run() {
    				try {
    					insert();
    				} catch (Exception e) {
    					e.printStackTrace();
    				}
    			};
    		}.start();
    	}
    }

    输出:

    18823条/秒
    17953条/秒
    18485条/秒
    18511条/秒
    18473条/秒
    16979条/秒
    16091条/秒
    17270条/秒
    17041条/秒
    17777条/秒

    平均速度:15891条/秒。又有了进一倍的提升。




    /************************************************************************************************/

    总结:

    1. 经过上述调整,插入速度提升了450倍左右。十分钟左右即可完成。喜大普奔。

    2. innodb_flush_log_at_trx_commit=0对InnoDB的插入速度影响显著。需要深入研究。

    3. 诸如此类统计需求,更好的选择是MyISAM。



    转载于:https://my.oschina.net/roadom/blog/380840

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  • 使用纯jdbc插入 这样会很快 可以使用批次来插入 但是会比springbuffer慢一些测试结果大概就是 使用MySQL数据库 91秒插入了 1700万数据
    使用纯jdbc插入  这样会很快  可以使用批次来插入  但是会比springbuffer慢一些
    


    测试结果大概就是 使用MySQL数据库  91秒插入了 1700万数据

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  • 向数据库中插入千万级数据

    千次阅读 2019-11-02 10:43:30
    1. 数据库环境 1.1 MySQL版本 ...1.2 数据表创建 CREATE TABLE `student` ( `id` char(32) NOT NULL, `t_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `t_password` varchar(255) DEFAULT NULL, `sex` char(2) DE...

    1. 数据库环境

    1.1 MySQL版本

    我用到的是MySQL5.6.38版本。

    1.2 数据表创建

    CREATE TABLE `student` (
      `id` char(32) NOT NULL,
      `t_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `t_password` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `sex` char(2) DEFAULT NULL,
      `description` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `pic_url` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `school_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `regist_date` datetime DEFAULT NULL,
      `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    

    1.3 更改MySQL数据库max_allowed_packet属性大小

    max_allowed_packet属性用于限制Server接受的数据包大小。有时候大的插入和更新会受 max_allowed_packet 参数限制,导致写入或者更新失败。

    查看默认的max_allowed_packet大小(默认大小只有4M或1M,由版本决定)

    show VARIABLES like '%max_allowed_packet%'
    

    修改max_allowed_packet大小

    set global max_allowed_packet = 100*1024*1024;
    

    修改参数大小后,一定要重新登录,才能看到属性值的改变。

    在这里插入图片描述

    2. 大数据量的生产

    package _13数据库超大数据量生成;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.PreparedStatement;
    import java.sql.SQLException;
    import java.util.Date;
    import java.util.UUID;
    
    /**
     * @Auther: 田金东
     * @Date: 10/31/0031
     **/
    public class InsertTest {
        private static final String URL = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8";
        private static final String DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
        private static final String USERNAME = "root";
        private static final String PASSWORD = "sss";
    
        public static void main(String[] args) throws SQLException, ClassNotFoundException {
            Class.forName(DRIVER);
            Connection conn = DriverManager.getConnection(URL, USERNAME, PASSWORD);//获取连接
            if (conn != null) {
                System.out.println("获取连接成功");
                insert(conn);
            } else {
                System.out.println("获取连接失败");
            }
        }
    
        public static void insert(Connection conn) {
            // 开始时间
            Long begin = new Date().getTime();
            // sql前缀
            String prefix = "INSERT INTO student (id,t_name,t_password,sex,description,pic_url,school_name,regist_date,remark) VALUES ";
            try {
                // 保存sql后缀
                StringBuffer suffix = new StringBuffer();
                // 设置事务为非自动提交
                conn.setAutoCommit(false);
                // 比起st,pst会更好些
                PreparedStatement pst = (PreparedStatement) conn.prepareStatement(" ");//准备执行语句
                // 外层循环,总提交事务次数
                for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                    suffix = new StringBuffer();
                    // 第j次提交步长
                    for (int j = 1; j <= 100000; j++) {
                        String id = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
                        // 构建SQL后缀
                        suffix.append("('" + id + "','" + i * j + "','123456'" + ",'男'" + ",'教师'" + ",'www.bbk.com'" + ",'XX大学'" + ",'" + "2016-08-12 14:43:26" + "','备注'" + "),");
                    }
                    // 构建完整SQL
                    String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);
                    // 添加执行SQL
                    pst.addBatch(sql);
                    // 执行操作
                    pst.executeBatch();
                    // 提交事务
                    conn.commit();
                    // 清空上一次添加的数据
                    suffix = new StringBuffer();
                }
                // 头等连接
                pst.close();
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            // 结束时间
            Long end = new Date().getTime();
            // 耗时
            System.out.println("1000万条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s");
            System.out.println("插入完成");
        }
    
    }
    
    

    在这里插入图片描述

    参考文章:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html

    展开全文
  • 现每个月有一张EXCEL表,数据量大约在800W行左右,需要按分公司每月导入数据库(有6家分公司,数据加在一起需要导入的有5000万条)。其中还有各种逻辑,需要按记录中的某字段取出比例信息进行计算,计算结果与原表中...
  • 千万级数据清洗ETL设计方案

    千次阅读 2020-11-21 16:07:17
    千万级数据清洗项目分析总结项目简介一、需求分析1. 前期需求2. 中期需求3. 后期需求二、技术支持1. MySQL2. Redis三、框架设计1. 流线型代码2. 工厂模式四、调式工作1. 线上测试五、问题回顾1. Mysql使用问题2. ...


    距离上次写博客已经过去好几个月了,中间其实还是有大量的时间去写博客的,但还是应为比较懒,就没写,毕竟咱也不是要成为吸粉的博主,每日更新比较基础的知识嘛,要整就整点有难度的,这才过瘾嘛。
    在这里插入图片描述

    现在看看之前自己的一些博客,讲的东西确实比较适合基础薄弱的同学,但是毕竟大家来CSDN,肯定还是想找到自己解决不了的问题的答案嘛,与其到处去搬运别人写好的资料,还不如自己找个时间认认真真的思考一下最近的几个月都干了什么,毕竟前有温故而知新,后有学而不思则罔嘛

    项目简介

    这个项目只是目前大项目中的一个需求而已,数据清洗在企业中的作用不言而喻,用户能否正确的看到网站的信息,全靠着对从各个渠道获取到的数据进行整理的需求。不同的数据量所需要的技术支持自然是不同的,对于才几十万或者上百的数据量,可能自己写一个简单的类,使用几个方法去格式化就搞定了。但是对于从不同渠道,不同格式的数据源,数据量上千万的处理需求来说,就必须使用一套能稳定输出的框架设计方案。

    一、需求分析

    1. 前期需求

    项目刚接手的时候,要求其实还没多高,只不过是需要对于不同的数据源进行单独的处理和统一格式化,项目还处于初期设计,数据量也不是很全,所有当时只需要一个类,其中在写几个方法即可,包括但不限于,数据库获取原始数据、数据筛选、数据格式化、数据去重、数据入库
    在这里插入图片描述

    2. 中期需求

    项目进行了一两个月后,第一版比较完整的数据从各个网站获取下来了,这里所说的完整是对于前期设计的数据库中的所有表,都已经有数据存在。这是的需求就开始提高了,虽然还是提取数据、筛选、格式化、去重数据,但是使用之前的流线型代码(后面会讲到)已经不能满足日常的功能需求了,必须要对代码进行重构,这里就需要使用工厂模式(后面会讲到)
    在这里插入图片描述

    3. 后期需求

    到了后期项目临近上线,需要进行大量的环境测试,则需要在不同的环境下的数据清洗,都能产出一样的数据,包括但不限于,线上环境、线下环境、测试环境等。在保证数据稳定输出的前提下,也要保证不同的环境在同时进行数据清洗时获取到的数据是相同的,同时面临的数据备份,数据库表设计等优化使用的问题(后面会讲到)。
    在这里插入图片描述

    二、技术支持

    1. MySQL

    因为数据的来源和结构基本是不一样的,好一点的网站,返回的数据源就是json格式,而比较差的网站,返回的数据格式则都是HTML,这对于数据的统一保存是个大问题。
    在这里插入图片描述

    所以我们在设计表字段的时候,没有将所需要的字段一一列出,而是将整个完整的原始数据存入一个字段中,在数据清洗的时候从该字段中格式化出需要的字段,这样就解决了不同数据源相同格式存入数据库的需求。需要注意的是,不同的表的不同数据必须要有一个标识来判断数据的来源,对于后面的ETL数据清洗有着非常重要的作用。
    在这里插入图片描述

    设计数据表的时候还需要预留一两个备用字段(other_tags…),避免重复修改表结构的情况出现。

    2. Redis

    redis的使用涉及的东西就比较多了,目前整个清洗流程中用到的几个功能大概有:

    1. 缓存临时数据,减少数据库查询压力
    2. 不同数据的清洗结果计数
    3. 数据去重
    4. 任务结束标识
    5. 查询数据库使用的缓存下标(用于程序断开后能继续从断开处继续执行)
      在这里插入图片描述

    这里在使用的过程中,还是存在着比较严重的问题的,也是因为前期的清洗设计没有设计好导致,具体问题会在下面的redis使用中讲解。

    三、框架设计

    1. 流线型代码

    流线型代码就是最为普通的代码结构了,属于一个类中完成多个功能,所有功能耦合性高,代码串行,不易调式,不易走读,一步错步步错。这样的代码适用于比较小的项目,只要保证代码能跑起来,捕捉到异常,不会中断程序即可(这种代码不能用于生产),大家可以想想自己的代码是不是这样的,最明显的特征就是串行。
    在这里插入图片描述

    2. 工厂模式

    工厂模式大家应该听得还是比较多的,现实的项目中用的也会比较多,无论是大的项目还是小的项目,从工厂模式基本都能套的上,主要的特征就是OOP,通过面向对象的设计,功能独立开,低耦合,易读、易维护,可扩展性强
    在这里插入图片描述

    我这边的清洗项目所目前使用的就是工厂模式,拥有六个类,分别是Master类,Task类,Worker类,DataPart类,FormatData类,Update类

    1. Master类主要用于任务的分配和工人的调度,当然还是有一些附加的功能如:初始化工人、任务、数据库、redis等;
    2. Task类主要是任务的调度,判断任务是否完成以及更新任务的状态;
    3. Worker类主要是工人做工,从任务类中拿到数据包后进行加工数据;
    4. DataPaet类主要是从数据库中获取数据包,将数据包,数据包则由Task类进行分配;
    5. FormatData类主要负责将原始数据进行粗加工再细加工,最后筛选、格式化、去重,返回业务数据,由Worker类进行调用;
    6. Update类主要是进行数据的更新和同步,数据至少需要有两份,一份用于业务需求,一份备份保存。

    四、调式工作

    1. 线上测试

    回顾整个项目的编写,除了主程序ETL的代码,加上其他的几个调用文件代码,加起来不过五千多行。但是整个项目花了大概两个月的时间才稳定下来。平均一天才写一百来行,通过这两个月的项目设计和持续优化,让我明白了什么叫花60%的时间思考,20%的时间写代码,20%的时间调式
    在这里插入图片描述

    从项目初期到现在,用很多地方的代码写了删,删了又写,反反复复,浪费了大量的时间,这就是典型的没有想明白就开始动手写代码。用在测试上的时间远远大于思考逻辑和写代码的时间,这是相当要命的事情,如果代码的逻辑流程,思考的完善,那么代码写起来是很快的,也不会有遗漏的地方,最怕的就是写一点,调式一下,再写一点,再调式一下,不仅容易漏掉重要的逻辑,所消耗的时间成本也是巨大的,再次引以为戒

    五、问题回顾

    1. Mysql使用问题

    mysql在使用中遇到的问题如下:

    1. 查询数据库句法问题,查询语句虽不复杂,但是查询的量大;

      在使用sql语句时,一次性将整个数据库表的内容读到内存中是既不安全和不可靠的,一来内存使用太高影响性能,二来程序中断数据丢失不安全。

    2. DDL事务为提交,倒是出现数据库表锁;

      MYSQL未配置autocommit=1时,所有事务需要进行手动的commit,而数据清洗程序,需要进行大量的查询,更新,提交操作,则更需要注意事务的提交,当使用sql使用不当,导致查询时间较长,又未进行提交时,其他的所有表操作都得等到表锁释放,从而堵塞

    3. 数据库表设计问题,导致数据库单表压力巨大
      当数据量不是很大的时候,我们将数据存放在一张表中当然是没有问题的,但是现在的数据量达到上千万,内存将近7G,那么数据库的设计和索引设计就尤为关键

    2. Reids使用问题

    redis使用问题主要集中在把redis当作数据库使用,如果在单节点,将大量的数据存入redis中,则会导致数据无法继续存入,若触发redis的数据淘汰机制,则会删除最先入库的数据,从而使用失败。
    在这里插入图片描述

    现在则必须重新规范使用redis,大量的数据需要进行存储和处理时,建议使用链式结构,一边消耗一边存入,并给所使用的队列设置阈值,保证redis的正常使用

    3. 设计思路问题

    从最开始的设计,我这边就存在问题,并没有准确的判断出后面需要处理的数据量以及mysql、redis使用上的问题,导致项目至今重构了三次。虽然一次比一次更加的完善和健壮,但是消耗的时间成本也是巨大的,尽量不要再使用流线型的代码处理任何需求,认真思考需求以及后期可能遇到的问题,使用60% 的时间去思考和设计框架,编写开发文档和逻辑流程图,当这些准备工作完成之后,再写代码那还不是信手拈来。

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  • 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,可能每天花费在数据导入上的时间就会长达几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。  网络上...
  • 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。...
  • java千万级数据txt文件导入数据库

    万次阅读 2017-10-31 15:53:58
    最近在做项目的时候,有要把txt文件导入到数据库,txt文件有千万级,如果使用传统的读文件,写数据库,效率很慢。自己按照这种方式使用100万条数据的txt文件导入到oracle数据库,花费了二十多分钟。针对这种情况,可...
  • 千万级别数据插入实现方案

    千次阅读 2020-04-28 22:04:24
    上次面试问我上万级别的数据如何快速插入数据库,当时不知怎么回答,回来通过查资料和实践,通过线程池和事务管理实现了批量快速插入数据,特地总结一下。 目录结构,一个简单的springboot工程 首先建立一个普通的...
  • 出自: 腾讯课堂 700多分钟干货实战Java多线程高并发高性能实战全集 , 我学习完了之后...分析百万数据快速入库的特点 1.百万数据快速入库的特点: 数据量比较大(高并发),时间很短(性能), 100万条数据如果一条一条的插入到
  • 使用poi读取国民经济行业分类表(国家统计局搞的excel表格),同时将数据插入已建好的MySQL表中。 二、采用框架: springboot + MyBatisPlus(框架只用于测试,重点在于思路,而不在于使用什么框架) 三、测试: ...
  • 向数据库中批量插入千万级数据

    千次阅读 2017-04-25 17:28:06
    向一个MySQL数据库中插入大量数据。 数据库可以自己创建,也可以向一个存在的数据库中插入数据 代码如下package test; import java.io.*; import java.net.SocketTimeoutException; import java.sql.*; import java...
  • 新增数据(修改数据);2.存量数据; 我们系统采用的是分布式数据库中间件ShardingJdbc 。 ShardingSphere提供的Encrypt-JDBC和业务代码部署在一起。业务方需面向Encrypt-JDBC进行JDBC编程。由于Encrypt-JDBC实现...
  • 本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。希望读者能够理解SQL的执行过程,...
  • 一个金融公司有 500w 投资用户,每天充值投资 50w 笔,那么该公司每年将近有 1 亿条充值记录,那么我们改如何处理这个充值订单表的数据呢?难不成都放一张表里面,那万一哪天我让你去统计满足某个需求的记录,1 亿条...
  • oracle如何快速创建千万数量级数据

    万次阅读 2017-10-23 10:01:46
    最近项目需要对hadoop-cdh进行性能测试,由于是大数据处理方面,造数据就显得很重要了。造数据前,想到了两种造数据方法。一种是用之前测试时写的造数据脚本造数据。另一种是在数据库现有的基础上造数据。前一种方法...
  • 我们开五个线程,一个线程处理 10w 数据,没有异常就保存入库,出现问题就回滚。 这个需求很好实现。分分钟就能写出来。 但是再加上一个需求:这 5 个线程的数据,如果有一个线程出现问题了,需要全部回滚。 顺着...
  • 服务器相应速度明显降低 14 分布式队列方案 使用分布式队列,如Redis的队列,中奖时通过LPUSH命令向队列中加入中奖记录数据,每个服务器启动一个线程通过RPOP命令从队列中获取中奖记录数据,然后入库。因为Redis的...
  • 因为shutdownNow中其实是对正在执行任务的线程进行interrupt打断,如果该任务中没有抛出interrupt异常的方法,则该线程就不会被打断,也就结束不了,这样的场景如:网络请求一个数据,这个数据非常庞大,耗时非常久...
  • 将一批Txt的文本数据插入数据库,数据量特别大,单个txt文件都有300多M,数据约200w多条,放在ssd盘上通过Notepad++打开都得加载将近5分钟左右(可能我的ssd硬盘比较烂)。 相关资料参考链接: 1.java连接mysql数据库...
  • oracle 亿级数据存储方案

    千次阅读 2020-07-21 10:47:12
    那么,如何处理上亿数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结。 数据背景: 下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端...
  • 可是数据量到了10万,百万至千万,他的性能还能那么高吗?一点小小的失误,可能造成整个系统的改写,甚至更本系统无法正常运行!好了,不那么多废话了。用事实说话,看例子: 数据表 collect ( id, title ,info ,...
  • 本篇文章主要聊聊如何设计千万级别的对账系统。其他一些业务问题可以参看对账清分设计总概览。 目前系统运行的对账总情况:对账日交易量两千万,交易金额50亿,对账时间5分钟以内 本篇文章分两个模块 第一个模块主要...

空空如也

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千万级数据入库