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
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: '
本文将实战讲解MySQL在大数据量下的解决方案，包括索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和存储引擎选择等方面，并通过具体的SQL代码示例来展示这些策略的实际应用。...写本文的目的主要是，目前业务系统中的数据量越来越多，需要进行优化处理。索引优化首先第一个，当然是索引。索引是提高查询效率的关键。对于大数据量的表，应合理设计索引以加速查询速度。...分表分库另外一种方案就是，当单表数据量过大时，可以通过分表或分库来分散数据，提高查询和管理效率。包括两种分表，水平和垂直。...总结面对大数据量的挑战，MySQL提供了多种解决方案。通过索引优化、查询优化、分表分库、读写分离和合理选择存储引擎，可以有效提升数据库的性能和稳定性。
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.
解决方案 5.1 淘汰策略 存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。
五 解决方案 5.1 淘汰策略 存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。
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
2 大Key 如果一个Key的Value特别大，那么可能会对Redis产生巨大的性能影响，因为Redis是单线程模型，对大Key进行查询或删除等操作，可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。...应该如何查询Redis中的大Key，以及如何在设计上实现大Key的拆分呢？
使用SET GLOBAL分配值 解决方案： SET GLOBAL max_allowed_packet=16*1024*1024 ? 成功了。 第一种办法不行，就用第二种。第二种不行就用第一种。
西麦科技的SDN整体解决方案以SDN控制器为核心，以Openflow交换机和NFV网络功能虚拟化为支撑，提供丰富的SDN APP，为用户提供智能、动态、开放、自定义、快速创新的新一代网络。...这里是西麦科技SDN的十大落地解决方案。...10、SDN Fabric 数据中心第一代解决方案为vPC+VRRP+L3 OSPF+BGP。...第三代数据中心解决方案SDN Fabric以SDN控制器为核心，以SDN交换机为支撑，提供丰富的SDN APP，以高可靠服务为保障的全方位解决方案。...并且由于SDN控制器的集中管理，使用TOR集群替代传统大而笨重的核心交换机也已成为可能。
最近这些年，随着三大框架React、Vue、Angular版本逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎缓慢下来。...在过去的两年里，也是碾压三大框架的存在，还能与最新的 Solid 并驾齐驱（都是90%）。图片开发者兴趣度在开发者兴趣度方面，在过去的四年里，Svelte 一直蝉联了第一。
针对这样的问题，业界内的专家们提出了两种解决方案，但是这两种方案都不能够 完全的解决这种问题 ，只能说是对部分问题进行了覆盖。...第二种解决方案是通过 类似于 "提示词工程" 这样的方式来解决，也就是 "Prompt Engineering" ，通过上下文提示词的设计，引导大模型输出精确的答案。...同时，这种解决方案可以实现 实时信息的感知，操作外部系统，包括记忆增强、上下文窗口的扩张，最大的好处就是无需训练，也就是说不需要在大模型上进行再次训练的，成本是非常低的。...⭐ 解决方案的结果 各有不同的侧重所以我们可以看到，上述的两种方式都可以解决大模型出现的一些问题，但是适应的场景不同，各自擅长的点也不一样。很多时候呢，都是将两者结合起来使用，可能效果会比较好一些。...总结概括的话，大模型的这些问题，有两套的解决方案，每个方案呢都有自己的优劣点和适应场景。具体使用那种方案，还是得看我们整个项目的情况。
白交 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 造大模型的成本，又被打下来了！ 这次是数据量狂砍95%的那种。...最终在评估结果中，MMLU、TydiQA以及BBH的任务中，5%数据量给大模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比，LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点，这表明这一方法十分有效。...大模型的低成本训练和部署，改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。 还对真正增进对当前大模型功能和局限性理解的工作感兴趣，无论在经验上还是理论上。...前段时间，他们曾提出爆火的“羊驼剪毛”大法—— LLM-Shearing大模型剪枝法，只用3%的计算量、5%的成本取得SOTA，统治了1B-3B规模的开源大模型。...大模型科研的上半场是把参数搞上去实战涌现，下半场嘛，less is more，更小的参数，更好的效果，帮助大模型在更多领域更快落地。
Mysql 大数据量导入程序 网络上转载许多都有错误，请注意代码的规范和正确性。 经测试以下代码是正确无错的，转载请保留版权，尊重程序作者！
MySQL导出的SQL语句在导入时如果数据量较大时会非常非常慢，经历过导入仅3000万条，用了近30个小时。在导出时合理使用几个参数，可以大大加快导入的速度。...XXX TCP/IP和套接字通信缓冲区大小,创建长度达net_buffer_length的行 注意：max_allowed_packet和net_buffer_length不能比目标数据库的配置数值大，
2.2 解决方案 缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟，主要常用的有以下几种： bloom filter：类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据库查询之前会使用这个bitmap...在普通的缓存系统中一般例如redis、memcache等中，我们会给缓存设置一个失效时间，但是如果所有的缓存的失效时间相同，那么在同一时间失效时，所有系统的请求都会发送到数据库层，db可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃...2.4 解决方案 线程互斥：只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据才可以，每个时刻只有一个线程在执行请求，减轻了db的压力，但缺点也很明显，降低了系统的qps。...2.6 解决方案 二级缓存：对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。...这里参考了阿里双11万亿流量的缓存击穿解决方案，解决此问题的关键在于热点访问。
2009年的一次技术大会上，NoSQL一词被正式提出，到现在共有225种解决方案。...个推常用的几种NoSQL解决方案 个推Redis系统规模如下图。下面介绍一下运维过程遇到的几个问题。 ? 首先是技术架构演进过程。...后来我们对它进行功能性补充，便没有遇到大的问题。 下图是个推运维平台。 ? 第一个是IT硬件资源平台，主要维护主机维度的物理信息。...grafana监控系统聚合了多个IDC数据，我们运维每天只需看一下大屏就够了。 Slatstack，用于实现自动化发布，实现标准化并提高工作效率。...Redis3主从重置的概率比Redis2大大减少，Redis4支持节点重启以后也能增量同步，这是Redis本身进行了很多改进。 ? 我们现在主要使用的是2.8.20,属于比较容易能产生主从重置。
❞ Mysql 单表适合的最大数据量是多少？...我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决，不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。...这样的好处是简单，但是侵入性大，且不够灵活。 ? 进程内代理 进程外代理 进程外代理即将代理独立成服务，代理真实业务服务和数据库之间的请求。这样是比较复杂的，需要高可用的代理服务架构。...本地事务的定义就是一系列相关的数据库操作完成后要满足 ACID 四大特性，而分布式事务就是将同一进程的操作放到不同的微服务进程中，即不同微服务应用进程的数据库操作满足事务要求，或者对不同数据库的一系列操作需满足事务要求
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