表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一，所需处理的数据量也较大，通常是万级、甚至百万级。此时，完全依赖平台自带的表格工具，往往无法加载如此大的数据量，或者加载得很慢影响程序执行。...介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid，这是一个轻量级的、快速灵活的和可扩展的控件，包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中。...FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表格数据处理功能，比如过滤、分组、排序和分页，可帮助您创建友好界面，用于展示、变更、修改格式、组织、总结和打印各种数据。...一、卓越的性能表现 -- 百万数据立即呈现，无需等待 FlexGrid 提供完备的表格控件数据处理能力，无论是绑定数据源、非绑定模式还是树形业务数据模式，您都可以体验到卓越性能带来的优质体验。...三、挖掘数据隐藏下的趋势 -- 过滤、排序、分组、汇总直到打印和导出 大数据时代的问题已经不是数据信息不足，而是如何从数据中挖掘出未来的趋势和机会。
之前做数据导出一般都是导出 csv 文件，或者使用 PHPexcel 扩展，导出 Excel 常见的问题就是，数据量大、内存消耗高。今天的这个扩展就很好的解决了这个问题。...基于几组数据做对别： // 使用 xlswrite 扩展 public function xlsExport() { $fileName = time() . '.xlsx'; $config
一、写在开头 今天终于更新新专栏 《EfficientFarm》 的第二篇博文啦，本文主要来记录一下对于EasyExcel的高效应用，包括对MySQL数据库百万级数据量的导入与导出操作，以及性能的优化（...争取做到秒级性能！）。...三、应用场景模拟 假设我们在开发中接到了一个需求要求我们做一个功能： 1、导出商城中所有的用户信息，由于用户规模达到了百万级，导出等待时间不可太长 2、允许通过规定的excel模板进行百万级用户信息的初始化...在这里插入图片描述 7.3 导出数据 1️⃣ 在EasyExcellController类中增加导出数据的请求处理方法； /** * 导出百万excel文件 * @param response...在这里插入图片描述 八、总结 以上就是SpringBoot项目下，通过阿里开源的EasyExcel技术进行百万级数据的导入与导出，不过针对百万数据量的导入，时间在分钟级别，这很明显不够优秀，但考虑到本文的篇幅已经很长了
腾讯面试：Kafka如何处理百万级消息队列？在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。...但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用 Kafka，确保数据的快速、准确传输，成为了许多开发者和架构师思考的问题。...本文将深入探讨 Kafka 的高级应用，通过10个实用技巧，帮助你掌握处理百万级消息队列的艺术。引言在一个秒杀系统中，瞬时的流量可能达到百万级别，这对数据处理系统提出了极高的要求。...总结Kafka 在处理百万级消息队列方面拥有无与伦比的能力，但要充分发挥其性能，需要深入理解其工作原理并合理配置。...通过本文介绍的10个实用技巧及其代码示例，相信你已经有了处理百万级消息队列的信心和能力。
场景 进行SQL优化或查询性能测试时,我们需要大量数据测试来模拟,这个时候引出一个问题:数据的创建 如何快速创建大量数据 创建数据无非几种操作下面一一列举; ~ 1 手动输入 (可忽略) ~ 2 使用编写好的存储过程和函数执行...(下面会有介绍) ~ 3 编写代码,通过代码插入数据 (例:使用mybatis的foreach循环插入..步骤多,速度慢) ~ 4 临时数据表方式执行 (强烈推荐,速度快,简单) 准备操作前提 首先...`idx_user_id` (`c_user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 使用存储过程和内存表 我们先利用函数和存储过程在内存表中生成数据...-> $$ Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 调用存储过程 mysql> CALL add_t_user_memory(1000000); //添加的数据量...table 't_user_memory' is full PS:出现ERROR 1114 (HY000): The table 't_user_memory' is full错误,表示内存已满 处理方式
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL，CDB）。...背景 在进行查询等操作的验证时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。 构建数据 这里我们快速构建一份测试数据，用来模拟实际生产中量级在100万的一张数据表。...创建内存表 利用 MySQL 内存表插入速度快的特点，我们先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。...创建存储过程 创建插入数据的存储过程 MySQL [dts_demo]> CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `add_user_memory`(IN n int)...min 50.74 sec) 生产100万测试数据用时50秒，还是比较效率的。
1.首先我们先创建一张表 创建一张表以存放测试数据，该表包含四个字段：唯一自增量的主键id、姓名name、手机号mobile、身份证号idcode。...2.第一步先写简单的增加一条数据的存储过程 DROP PROCEDURE IF EXISTS proInsert; Create procedure proInsert() Begin Insert into...5.增加1000条后的数据。 编辑while i<=1000 do，则增加1000条测试数据。修改为10000则增加10000条数据。 ?...end j) 声明变量： declare变量名 类型(长度) default默认值; k) 给变量赋值： set 变量名=值; 以上就是简单的一个造测试数据的存储过程方法...，其实造测试数据的方法挺多的，比如使用excel的增量+ultraedit的列编辑造数据，使用Jmeter的random函数造数据等等，抛砖引玉，以期大家学会更多的方法。
该模块可以简单理解为一个前端的数据库，Data Manager负责与远端的数据中心进行通信，拉取远端的数据。在前端处理数据，例如数据表的定义，表间关系等。...同时Data Manager还负责处理数据的变形，例如分组，切片，排序，过滤等。...Calculation Engine定义不同的上下文计算层级，不同与SpreadJS中工作表（Work Sheet）基于单元格或者区域（Range）的计算层级，集算表（Table Sheet）的上下文层级是基于行级，...组级，数据级。...这样可以做到通过集算表对数据进行展示，同时通过工作表的功能，对展示的结果进行数据分析。 甚至可以直接引用集算表中的数据当做数据数据源，创建数据透视表。
背景 利用RabbitMQ集群横向扩展能力，均衡流量压力，让消息集群的秒级服务能力达到百万，Google曾做过此类实验；有货在某些推送场景下也做了类似尝试，在此对此前实践经验以及踩得坑做些总结工作。...如何构建百万级消息服务 上文讲述了RabbitMQ的一些基础概念，接下来首先分析Google的测试思想，然后介绍下我们在此基础上的一些其他想法，借此了解下如何构建能够支持百万级消息并发的RabbitMQ...差异主要在语义上：肯定确认假设一条消息已成功处理，而其负面对应方则表示传送未被处理但仍应被删除，可以批量手动确认以减少网络流量。...如果多个策略与队列名称匹配，则应用优先级最高的策略。当两个策略具有相同的优先级时，随机选择匹配的策略。...；或者将其中一台从集群中剔除后，加入另外一台slave，再消费完成剔除的节点中数据；（会出现重复消费，此时需要客户端做幂等处理保证唯一一次消费） 当然在高可用的场景下，队列的性能会受到一定的影响，此时可以借助上面提到的
试验发现，通过mysqldump导出百万级量的数据库成一个sql文件，大概耗时几分钟，导出的sql文件大小在1G左右，然后再把这个1G的sql文件通过scp命令复制到另一台服务器，大概也需要耗时几分钟。...第一种方式，在迁移目标服务器跑一个迁移脚本，远程连接源数据服务器的数据库，通过设置查询条件，分块读取源数据，并在读取完之后写入目标数据库。...源数据服务器可以作为数据生产者，在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列。...我最终选择了通过mysql的select data into outfile file.txt、load data infile file.txt into table的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移...province,city,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy); 按照这么几个步骤操作，几分钟内就完成了一个百万级数据表的跨服务器迁移工作
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...df = reader.get_chunk(100000000) except StopIteration: print "Iteration is stopped." | ----- | | | 1百万条...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非">5TB"数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
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)。...1.使用explain语法，对SQL进行解释，根据其结果进行调优： MySQL 表关联的算法是 Nest Loop Join，是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据...e.NestedLoopJoin实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。...如果还有第三个参与Join，则再通过前两个表的Join结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复 2.两表JOIN优化： a.当无order by条件时，根据实际情况...a中形成一张大表，再对a的全集进行过滤； 如果不能全使用left join，则需灵活使用STRAIGHT_JOIN及其它技巧，以时间排序为例： 1)数据入库按照平台时间入库，自然a
最近终于搞完了博士预答辩，大修后送盲审，祝我好运~ 随着单细胞相关研究成果的井喷式爆发，单细胞领域已进入百万级甚至千万级细胞量的时代。...本文基于一个百万级的单细胞测试数据，对多种互转软件进行测评并总结。希望能够帮助到大家~ 一....= TRUE) }) print(time.R2py) user system elapsed 577.649 32.573 611.104 使用SeuratDisk包进行Seurat转h5ad，百万级单细胞花了...sceasy.h5ad') }) print(time.R2py) user system elapsed 243.205 22.359 267.202 使用sceasy包进行Seurat转h5ad，百万级单细胞花了...总结 如果有需要对百万级细胞数量的单细胞数据进行Seurat和Anndata/h5ad数据互转，我非常推荐使用R包dior和Python包scDIOR，其优点是运行速度快，数据兼容性强；缺点是依赖包有版本限制
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...)try: df = reader.get_chunk(100000000)except StopIteration: print "Iteration is stopped." 1百万条...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
，最简单的就是消息提醒 请求成功：前端拿到数据后更新界面 但是，现有的 Axios 库对于异常结果没有提供较好的封装，Axios Promise catch 里包含各种类型的错误，而且没有提供错误码来识别请求失败的原因...理想情况下，使用者希望 then 返回有效的数据，catch 返回各种错误情况：请求被取消、网络异常、网络超时、服务端异常、服务端数据格式错误、业务异常。...取消 Axios validateStatus 的配置选项，默认所有大于 0 的状态码都是正确的状态码，然后在 Axios 拦截器 then 中进行数据解析（非 200 的可能也是 JSON，所以要复用...保持一致： eaxios 请求配置的 transformResponse 传参和处理时机发生了变化 假设服务端返回的数据结构为 { code: 0, message: 'success', data:...eaxios 的请求处理函数 then 只会接收到 transformResponse 转换后的数据，对于网络、超时、服务端异常和业务异常等问题，会在 catch 接收一个 EaxiosError 类型的错误对象
Spring Boot 处理百万级别的数据量时，常见的挑战包括内存溢出（OOM）、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要： 1....导出百万级数据 - 分页查询 + 流式处理： - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询，逐页读取数据，避免一次性加载所有数据到内存。...return values.length; } }); // JPA批量插入示例 List entities = ... // 构建百万级实体列表...分页与流式处理：通过分页查询避免一次性加载大量数据至内存，采用流式API逐条处理数据，比如JPA分页查询或JDBC ResultSet流式处理。 2....总之，在面对百万级别数据处理时，关键在于采取合理的分页、流式、异步和批量处理策略，并对系统进行全面优化以提高性能和效率。
并发量：同时处理的查询请求的数量。 如果只是针对数据库服务器，例如只针对MySQL数据库开展基准测试，一般可以使用专门的工具进行，例如mysqlslap、sysbench等。...通过sysbench工具对数据库开展基准测试最大的亮点在于：可以自动帮你在数据库里构造出来大量的数据，你想要多少数据，就自动给你构造出来多少条数据。...7. sysbench使用实践（一键构建百万级数据） 接下来，给大家演示一下，如何使用sysbench来对MySQL开展基准测试，以及如何利用sysbench一条命令来构建百万级测试数据。...--table_size：指定生成表中生成的数据量，上述例子，表明每张表生成100条测试数据，实际可以根据需要调整引值，比如调整为：1000000，即代表生成一百万条测试数据。...] 可以看到，已经自动生成了100条测试数据了，如果需要一键成生成百万条测试数据，只需要将--table_size=100 修改为 --table_size=1000000即可。
并发量：同时处理的查询请求的数量。 如果只是针对数据库服务器，例如只针对MySQL数据库开展基准测试，一般可以使用专门的工具进行，例如mysqlslap、sysbench等。...通过sysbench工具对数据库开展基准测试最大的亮点在于：可以自动帮你在数据库里构造出来大量的数据，你想要多少数据，就自动给你构造出来多少条数据。...7. sysbench使用实践（一键构建百万级数据） 接下来，给大家演示一下，如何使用sysbench来对MySQL开展基准测试，以及如何利用sysbench一条命令来构建百万级测试数据。...--table_size：指定生成表中生成的数据量，上述例子，表明每张表生成100条测试数据，实际可以根据需要调整引值，比如调整为：1000000，即代表生成一百万条测试数据。...可以看到，已经自动生成了100条测试数据了，如果需要一键成生成百万条测试数据，只需要将--table_size=100 修改为 --table_size=1000000即可。
前言 我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。...这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志，流水等不需要修改的数据，像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右，在这些不是非常重要的数据上耗太多时间我个人是觉得有点浪费...适用于： 大多数是读请求 每次写入大于1000行的数据（不适用于单条插入） 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列...较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行...） 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每一个查询除了一个大表外都很小 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 应用场景 公交轨迹（我自己的应用场景
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