问题背景 数据分批器这个名字是我临时起的一个名字，源于我辅导的客户团队开发人员在当时的核心系统中要解决的一个实际业务问题 —— Oracle的数据库删除每次只支持1000条。这个问题更确切的讲是因为Oracle对下面这句SQL语句的支持约束： delete from t_table where id in (ids) 问题就出在这个where id in ...上，后面传入的集合参数ids最大支持1000条。而实际业务场景中存在大于1000条数据，所以需要进行分批处理。 针对这个问题，我暂时不去探究这个SQ
最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码，一直有人说，批量插入比循环插入效率高很多，那本文就来实验一下,到底是不是真的？
超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
MemoryError 是 Python 中常见的错误，通常在程序尝试分配更多的内存时发生，而可用内存不足。这个问题多见于处理大型数据集、生成庞大列表或数组、或者进行大量并发操作的场景中。以下是一个典型的代码片段：
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在生物医学领域，分析大规模、高维度的单细胞数据，并且处理由分批实验效应和不同制备造成的数据噪声是当前的挑战；单细胞数据的大规模、高维度处理比较困难，需要考虑数据中不同程度的噪声、分批效应、人工误差、稀疏异质性。
在深度学习中，评估模型很重要的一点就是准确率，就是正例预测也是正例的数量占所有预测是正例的数量的比例，但在模型训练中，准确率有时候不是很高，我们就需要来提高准确率，让模型达到我们的要求，
今晨 Google 官方发布消息，称 TensorFlow 支持动态计算图。 原文如下： 在大部分的机器学习中，用来训练和分析的数据需要经过一个预处理过程，输入的大量内容（例如图像）需要先缩放到相同的维度并分批堆栈。这使得像TensorFlow 这样的高性能深度学习程序库对所有分批堆栈的输入内容运行相同的运算图谱。批处理能力需要现代 GPU 的单指令多数据（SIMD）运算能力和多核 CPU 进行加速。然而，当输入数据的大小和结构不同时，则会出现很多问题领域，例如自然语言理解中的解析树、源代码中的抽象语法树、
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出，导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而，使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
于是，他又做了一个所有程序员都会做的事：进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
学习 JAVA ，就离不开后端，而工作大部分时间我们都是在开发业务接口，那么其性能就尤为重要。如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？ 01 【善于使用异步编程】 利用多线程实现异步 比较推荐用自定义TreadPool来实现多线程，在Java 8及以上的版本，也可以使用CompletableFuture来实现。 使用Mq中间件实现异步 现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq、rabbitMq、kafka等，在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单，这里就不再赘
我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，仅有4个字段的情况下，导入数据库平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。
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博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
（点击进入专栏） 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库，执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库，执行查询操作，返回结果集并输出。 【4】JDBC实战 水果库存系统 [设计阶段] 【5】 水果库存系统 [功能实现①]（接口实现类FruitDAOImpl） 【6】 水果库存系统 [功能实现②] 功能完善+使用效果 【7】 水果库存系统 [代码优化] 【8】连接数据库，执行批处理操作。 【9】数据库连接池：德鲁伊druid的使用
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
针对客户收款并清账F-28时，存在2种选项： 部分支付清账 可以根据需要分批处理未清项；规范操作生成的明细账可以清晰地反映业务发生的过程，便于查询和对账使用。尤其适用于一笔借款分几次归还或一笔货款分多次收回的情况。 多用于分次付款, 这样可以清楚的显示每次付款的记录。部分清账时并不会更改发票未清项, 每一笔部分收款都会产生一个新的未清项,收款的基准日期也是收款凭证的凭证日期。 剩余支付清账 可以理解为每次清账后系统会把剩余的未清项金额计算出来，下次清账时再对该剩余金额进行未清项处理。优点是能随时反映某笔未清项剩余未清的金额。尤其在使 用客户信贷管理时很重要,但是生成的明细账无法真实反映未清项业务分批处理的痕迹，不便于查询使用，而且虚增了发生额。新生产的未清项凭证如果没有控制还 会影响账龄。 剩余清账生成新的应收款,可以设置不影响账期标识 支付条件都从 剩余项目的初始项目里传输。 需要在客户供应商容差组上勾选“货物的支付条款”才不会影响账龄。 设置步骤: 1)在OBA3客户容差组里定义; 2)容差组分配至客户主数据.
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | 编码砖家 来源 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html MySQL性能 最大数据量 最大并发数 查询耗时0.5秒 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做列运算 避免Select * 操作符<>优化 OR优化 IN优化 LIKE优化 JOIN优化 LIMIT优化 其他数据库 博主负责的项目主要采用
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
从数据库中取出一批数据，比如数据上限是20万，现在要对其进行处理，用多线程分批处理。
作为一个后端开发工程师，我们大部分时间都是在开发业务接口，作为一个资深开发，我们不仅仅是要保证能用就行，更重要的是要保证接口的性能。那么如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？
来源：blog.csdn.net/a18505947362/article/details/123667215 本文记录个人使用MySQL插入大数据总结较实用的方案，通过对常用插入大数据的4种方式进行测试，即for循环单条、拼接SQL、批量插入saveBatch()、循环 + 开启批处理模式，得出比较实用的方案心得。 一、前言 最近趁空闲之余，在对MySQL数据库进行插入数据测试，对于如何快速插入数据的操作无从下手，在仅1W数据量的情况下，竟花费接近47s，实在不忍直视！在不断摸索之后，整理出一些较实用的方
其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。
最近在压测一批接口，发现接口处理速度慢的有点超出预期，感觉很奇怪，后面定位发现是数据库批量保存这块很慢。
林冠宏 / 指尖下的幽灵 仅列举一些解决方法，事实的解决方案是非常多的。 这些问题都是面临着有如下的考虑： 内存不足以放下所有的数。 机器CPU的核数不够。 ... 问这些问题的意义： 如果能把这些问题答好，必然是综合计算机各方面的知识，从内存到数据结构甚至还涉及到硬件，方法面面。至此，我给它定位是，综合考量一个程序员计算机基础能力的面试题。 一，找出不重复的 在2.5亿个正整数中找出不重复的整数。 思路一： 分治法 + HashMap (HashMap 不要局限在 Java 语言) 将 2.5 亿个整数
在执行定时任务的时候，我们常常会有这样的需求，当数据量越来越大，可能你一次查询的数据就会导致内存溢出，所以我们后期往往又要再不断优化，比如分批处理，但分页以后代码量往往呈直线上升，且结构混乱更加复杂难懂，对此我就想写个封装方法，解决任何的分批数据库查询
MyBatis是一个优秀的持久层框架，可以与数据库进行交互。对于一些需要批量插入数据的场景，MyBatis也提供了支持。下面将介绍MyBatis的批量插入功能，并为Java小白提供一些例子和最佳实践。
最近很多朋友来交流关于数据分析中的SQL技能需求，昨天看了这篇文章，写的很好，给大家推荐一下，其中关于数据表设计、SQL优化部分需要重点阅读，第一部分「MySQL性能」了解即可，全文共5758字，阅读大概需要20分钟，建议收藏，以下是作者自诉。
来源：编码砖家 https://www.cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
MySQL8.0.30 ，隔离级别是默认的，也就是 REPEATABLE-READ
【新智元导读】谷歌官方博客最新发布TensorFlow Fold，通过为每个输入构建单独的计算图解决由于输入的大小和结构不同导致的问题。此外，通过动态批处理，实现了在 CPU上增速10倍以上，在GPU
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题。 你可能注意到了“动态”这两个字。 上个月，Facebook发布了开源深度学习框架PyTorch，让它广受赞誉的，便是“动态”这个特性。PyTorch采用动态计算图，比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导，使用者在修改神经网络，比如说新加一层时，不需要像在其他框
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