本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/80455216 在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互...仔细查看，会发现上图中Mon的数据为1，但是渲染出来的为0。究其原因，是因为log轴的问题~ ? 通过数学图例可知，我们不能指定logBase为1。...同时，x不能<=1；这里需要说明的是，echarts最新版本[v4.1.0]中，对于0<x<10<x<10<x<1做了处理，会按照原始值渲染；但是对于x=0(负无穷)x=0(负无穷...关于存在数据为0的情况，Math.log(0)为 -Infinity，官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的数字，比如0.01 Issue3161 综上所述，我们不能使用log轴处理，只能使用value...问题：和原有的tooltip功能冲突，需要有一定的取舍。
在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互（比如，点击事件等） option = { xAxis: { type: '...Issue#6767 仔细查看，会发现上图中Mon的数据为1，但是渲染出来的为0。究其原因，是因为log轴的问题~ 通过数学图例可知，我们不能指定logBase为1。...< 1 0<x<1 0<x<1做了处理...关于存在数据为0的情况，Math.log(0)为 -Infinity，官方Issue中给出的建议是修改为一个很小的数字，比如0.01 Issue3161 综上所述，我们不能使用log轴处理，只能使用value...问题：和原有的tooltip功能冲突，需要有一定的取舍。
好多程序最开始跑的是没有问题得，当数据达到一定数据量比如百万级别以后，可能特别慢，或者更不好的情况下，直接崩溃了。...我们搜索一个自定义表，目前数据量有30万条，因为他是100万条以内，所以如果使用了标准的索引，阈值 = 300000 * 30% = 90000条，也就是说当查询的SQL返回的数据如果使用标准索引只要返回的数量在...使用Query Plan Tool用于SOQL运行缓慢的检测以及优化建议，所以不是所有的场景都需要了解他，当你的数据量特别大，当前SOQL运行特别缓慢，使用它。否则了解这个概念和工具就好。...怎么样，项目上使用的是不是很常见？数据量少的时候OK，当真正数据量达到一定程度，你会发现这两种都是灾难性的。因为这两个默认的都是不带索引的！！！...总结：当我们运行得SOQL随着数据量增加而变缓慢或者超时等错误情况下，我们可以使用 Query Plan Tool去查看是否有优化得解决方案。
python遍历的数据库数据量很大时，解决办法 参考链接，流式游标 https://blog.csdn.net/weixin_41287692/article/details/83545891 https...article/details/83545891 ---- 悲伤的夏洛特
随着使用的年限增加，数据会慢慢增多，比如针对 sales cloud的 account / opportunity。 针对service cloud中的 account / case。...当我们的数据达到百万或者千万级别。运行 report / listview 会非常的慢，运行report偶尔也会出现超时情况。...如果是这些表以外的，比如 External Object以及其他的标准 Object，则无法创建 Skinny Table。...Salesforce可以创建skinny table来包含经常使用的字段，并避免join操作。这可以提高某些只读操作的性能。...当源表被修改时，skinny table与它们的源表保持同步，所以我们也不需要考虑和源表的同步问题。因为 Skinny Table 的数据是只读的，所以针对大数据量的Report性能会有显著的提高。
一,运用场景: 解析EXCEL的时候,数据量可能比较大;我们数据库中表结构,不需要把原始的EXCEL数据全都保存下来;这时候可能有一部分数据，又恰巧要给别处调用一下;我们需要借用一下mysql...数据库的临时表来,提高执行效率.
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。...批量插入操作：利用JDBC的BatchUpdate功能或JPA的批量保存方法进行大批量数据插入，同时配合线程池技术如`ThreadPoolTaskExecutor`分批处理，分散数据库压力。 4....系统优化：包括但不限于数据库索引优化、精细化事务管理、资源有效回收以及考虑硬件扩容等手段，以提升整体系统处理大规模数据的能力。...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。
前言前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。...因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。...本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比比对逻辑因用户username是唯一的，因此我们可以利用用户username来进行比对匹配比对实现1、方案一：两层嵌套循环比对即： 将接口的全量数据和我们数据库的全量数据进行循环比对示例...addUsers.add(user); } } }用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对耗时350毫秒左右总结这三种方案，两层循环效率是最低，而且随着数据量增大会有...OOM的风险。
Buffered Query 和 Unbuffered Query： http://www.php.net/manual/zh/mysqlinfo.concepts.buffering.php 对于结果集小的查询...，一般就 Buffered Query 一次取回； 对于结果集很大的查询，可以使用 Unbuffered Query 来遍历一条条 fetch，避免撑爆客户端内存； 对于超大结果集，fetch 会持续不断的进行...，如果频次高，且持续时间非常长的情况下，有可能耗尽数据库服务器网络带宽。...高频投递（依赖进程数），少量处理（每批次数据） - 高频次的分页查询，做到了保证处理效率的情况下减少数据库服务器压力。 2....while (($serv->atomic->get() + $this->blockNum) < $deliverNo) { echo "正在执行的任务数 {$this->blockNum},
python中处理时间的模块有三个，datetime, time,calendar，融汇贯通三个模块，才能随心所欲地用python处理时间。...方便用户依据不同的使用目的选用趁手的模块。...calendar.timegm和time. mktime string f和string p 格式化时间靠哥俩 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数...4、以上三个对象的操作和timedelta类 在实际使用中，我们有一大块需求就是对日期进行比较和加减运算。...无总结，不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用，而是想通过一个概览的形式，让大家抓住time和datetime模块的设计结构，从而能够清楚这些模块提供了哪些能力，在需要的时候能够想起来去用
有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107...ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)； 操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段...MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。...我只能通过间接的方式来证实： InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间会遇到的问题。
作者:milter python中处理时间的模块有三个，datetime, time,calendar，融汇贯通三个模块，才能随心所欲地用python处理时间。...方便用户依据不同的使用目的选用趁手的模块。...和time. mktime string f和string p 格式化时间靠哥俩 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数...（4）以上三个对象的操作和timedelta类 在实际使用中，我们有一大块需求就是对日期进行比较和加减运算。...还可以取反，或者用abs函数获得绝对值 4.无总结，不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用，而是想通过一个概览的形式，让大家抓住time和datetime模块的设计结构
Pandas文本处理大全的3大秘诀 本文介绍Pandas中针对文本数据处理的方法。...文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。 首先需要清楚的是：Python中原生的字符串操作的相关的函数也是适用的。...，lower()函数就不能处理。...下面我们用德语中’ß’来区分二者，真实小写是’ss’： s = 'ß' s.lower() 'ß' 使用casefold函数能够实现： s.casefold() 'ss' 在对 Series 中每个元素处理时...AB CD EF ' 下面是chars选项为空的时候： 1、删除左右两边的空白符 s.strip() 'AB CD EF' 2、删除左边的空白符 s.lstrip() 'AB CD EF ' 3、删除右边的空白符
引言 我们在进行 ceph 的 osd 的增加和减少的维护的时候，会碰到迁移数据，但是我们平时会怎么去回答关于迁移数据量的问题，一般来说，都是说很多，或者说根据环境来看，有没有精确的一个说法，到底要迁移多少数据...这个我以前也有思考过这个问题，当时想是对比前后的pg的分布，然后进行计算，正好在翻一些资料的时候，看到有alram写的一篇博客，alram是Inktank的程序员，也就是sage所在的公司，程序是一个python...脚本，本篇会分析下这个对比的思路，以及运行效果 计算迁移量只需要一个修改后的crushmap就可以了，这个是离线计算的，所以不会对集群有什么影响 运行效果 准备修改后的crushmap 获取当前crushmap...1412 metadata 53 5825888280 1390 可以看到迁移的数据量...[4,3] 迁移2个 上面的统计的是这样的个数，所以不太好说是PG或者是OSD，可以理解为PG内数据的份数，因为单个PG可能需要迁移一份，也有可能迁移两份，或者多份 增加节点的计算 如果增加一个osd
多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的实现方式。...但对于这类的处理来说，需要考虑的问题还是比较多： 组件转换文本的准确性 组件转换的损失 大模型中Embedding组件将输入文本Embedding化时的损失 第一点不用叙述； 第二点，如果组件的处理不到位...Embedding化处理 利用某种Embedding模型，将输入的内容直接Embedding化，生成张量后，直接丢进大模型中。...在这里需要考虑两点： 大模型支持Embedding的输入 Embedding组件与大模型内置的Embedding组件要一致 大模型训练时，有自己的内置的Embedding组件，如果输入时的Embedding...输出 模型的输出虽然最终也是经过处理后，生成文本；但这就已经很满足绝大多数的需求。 而对于很多场景下，比如我们的场景需要再制定角色语音包，也是很好处理的。这个过程其实就是语音合成的过程。
大概需要4秒多 优化方法（1） select * from table where id>5000000 limit 10; 这样就非常快，0.02s左右，因为使用了id索引 但这样用有前提，id是连续的，...中间的数据不能删，否则id为5000000的并不是第5000000个记录 优化方法（2） 如果必须用limit offset查询，就用延迟关联 select id from table limit 5000000,10...from table t inner join (select id from table limit 5000000,10) as tmp on t.id=tmp.id; 通过内连接再获取分页后每条记录的详细信息
两者差距非常大，走磁盘和走systenfile cache的读取的性能差距可以说是秒级和毫秒级的差距了； 举个反例： 有个同学es节点有3台机器，每台机器，看起来内存很多，64G，总内存，64 *...，最佳的情况下，就是我们的机器的内存，至少可以容纳你的数据量的一半 二生产es的建议 1.尽量少存数据（存储搜索条件即可），让内存可以存储更多值 最佳的情况下，是仅仅在es中就存少量的数据，存储要用来搜索的那些索引...10%，此时数据量很少，几乎全都保留在filesystem cache里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。...条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第100页的10条数据。...你翻页的时候，翻的越深，每个shard返回的数据就越多，而且协调节点处理的时间越长。非常坑爹。所以用es做分页的时候，你会发现越翻到后面，就越是慢。
题目描述 给定一个包含从0到n-1各一次的数组，若使用冒泡排序将其排为升序，问其中需要进行多少次交换 输入 测试数据有多组， 每组由两行组成：第一行包含正整数n（n <= 5000）; 下一行包含从0到...n-1的n个整数的序列。
一：介绍 生活中经常会遇到求TopK的问题，在小数据量的情况下可以先将所有数据排序，最后进行遍历。...但是在大数据量情况下，这种的时间复杂度最低的也就是O(NlogN)此处的N可能为10亿这么大的数字，时间复杂度过高，那么什么方法可以减少时间复杂度呢，以下几种方式，与大家分享。...时间复杂度：每次对K个元素进行建堆，时间复杂度为：O(KlogK)，加上N-K次的循环，则总时间复杂度为O((K+(N-K))logK)，即O(NlogK)，其中K为想要获取的TopK的数量N为总数据量...则所有份数为：O(NlogK)，但是分治法我们会使用多核多机的资源，比如我们有S个线程同时处理。则时间复杂度为：O((N/S)logK)。...比如：数据集中有许多重复的数据并且我们需要的是前TopK个不同的数，我们可以先进行去重之后再获取前TopK。如何进行大数据量的去重操作呢，简单的说一下： 采用bitmap来进行去重。
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