android.os下的StatFs类主要用来获取文件系统的状态，能够获取sd卡的大小和剩余空间，获取系统内部空间也就是/system的大小和剩余空间等等。 ...:"+ blockSize+",block数目:"+ blockCount+",总大小:"+blockSize*blockCount/1024+"KB"); Log.d("", "可用的block...：:"+ availCount+",可用大小:"+ availCount*blockSize/1024+"KB"); } StatFs获取的都是以block为单位的，这里我解释一下..."，大小不一，可以用工具查看 3.没有文件系统的分区的block size，也叫“block size”，大小指的是1024 byte 4.Kernel buffer cache 的block size...这样就可以知道手机的内部存储空间和sd卡存储空间的总大小和可用大小了。
此外，它也使我们能够仅仅通过快速浏览重点而不是下载和浏览整个文档来估计结果。 因为Ambar是一个文档搜索系统，我说的文档也是指文件，所以它必须处理非常大的文件(就全文搜索而言)，大小大于100Mb。...因此，现在你可以猜到为什么ES可以开箱即用地对大文档中的检索关键字高亮显示。对于每次命中检索整个文档并重新分析它的性能非常昂贵，尤其是对于大于1Mb的文档。...由于我们绝对不能使用普通的高亮显示方式，我们测试了Postings和FVH。...我们提交不同的查询以搜索和高亮显示，Search获取默认查询，高亮显示通过修改源短语中所有单词位置的变化而构建查询。...总结 ES实际上可以处理大型文档，并且仍然能够提供相当好的性能，重要的是正确地设置索引并记住所有与ES相关的问题。
前言hello，大家好，我是 Lorin，不知道大家面试或者日常使用中是不是经常遇到这个问题，count(*)、count(1)、count(field) 执行结果集有什么区别？...`student_myisam` (`name`, `age`, `class_no`) VALUES ('小米9', 18, NULL);结果集的差异实际上可以理解 count(*)、count(1)...(2)...count(n)count(*) 和 count(1)、count(2)...count(n) 语义上略有区别，但它们的执行结果集一致。...实践// 总行数 10 行 预期返回 10SELECT COUNT(*) FROM student;SELECT COUNT(1) FROM student;性能上的差异上面我们聊完了结果集上的差异，下面我们来看看性能...总结上文中讨论了一些 count 函数的一些表现，并没有涉及 where 条件的使用，因为一旦引入 where 条件就会引入多个字段和多个字段的索引进行成本分析：上面的规则虽然看着很多，但实际上结合结果集和
如果List非常大，希望分多次批量提交，则可分段读取这个大List并暂存到一个小的List中，再将这个小的List通过BatchPreparedStatemetSetter批量保存到数据库中。...使用RowCallbackHandler处理结果集 Spring提供了org.springframework.jdbc.core.RowCallbackHandler回调接口，通过该接口可以定义如何从结果集中获取数据...---- 使用RowMapper处理结果集 Spring还提供了一个和RowCallbackHandler功能类似的RowMapper接口，它也可以使用RowMapper定义结果集映射逻辑，在结果集为多行记录时...10行数据），当通过ResultSet#next()游标流动结果集超过数据范围时，JDBC再获取一批数据。...这样以一种“批量化+串行化”的处理方式避免大结果集处理时JVM内存的过大开销。
利用记忆神经网络，中文分词性能刷新五大数据集 第一篇论文《Improving Chinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks》中，他们提出一个基于键...为了检验该模型的分词效果，论文进行了严格的标准实验和跨领域实验。 实验结果显示，该模型在5个数据集（MSR、PKU、AS、CityU、CTB6）上的表现，均达了最好的成绩（F值越高，性能越好）。 ?...这样一来，那些不准确的，对模型预测贡献小的上下文特征和句法知识就能被识别出来，并被分配小的权重，从而避免模型被这些有噪音的信息误导。 ?...CTB5（CTB5是使用最多的中文分词和词性标注的数据集）结果 而在跨领域的实验中，和斯坦福大学的 CoreNLP 工具相比，该模型也有近10个百分点的提升。 ?...创新工场的这两篇文章沿着这个路径，用记忆神经网络的方式记录对分词结果有影响的n元组，并引入对词性标注有影响的句法知识，将分词结果和自动获得的知识衔接起来，既发挥了神经网络的优势，也把知识的优势用上，实现了分词技术上小而有效的改进和突破
9）HiveServer2中存在的性能问题 ? 10）FetchTask加速：预排序与逻辑优化 当查询完成后，本地会轮询结果文件，一直获取到LIMIT大小，然后返回。...在Fetch之前，对结果文件的大小进行预排序，可以有数百倍的性能提升。 示例：当前有200个文件。199个小文件一条记录a，1个大文件混合记录a与test共200条，大文件名index在小文件之后。...如果数据量小，但是文件数多，需要返回的条数多， 存在能大量筛掉结果数据的Filter条件。这时候串行读取输入文件，导致查询延迟大，反而没起到加速效果。...11）大表Desc Table优化 一个表有大量的子分区，它的DESC过程会与元数据交互，获取所有的分区。但最后返回的结果，只有跟表相关的信息。...与元数据交互的时候，延迟了整个DESC的查询，当元数据压力大的时候甚至无法返回结果。 针对于TABLE的DESC过程，直接去掉了跟元数据交互获取分区的过程，加速时间跟子分区数量成正比。
网络带宽不够，链路响应时间变长 CPU瓶颈，尤其在基础数据量大单机复杂SQL计算，SQL语句执行占用CPU使用率高，也有扫描行数大、锁冲突、锁等待等原因 第4集 走进Mysql数据库分库分表后带来的优点和缺点...也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 拆分原则一般是表中的字段较多，将不常用的或者数据较大，长度较长的拆分到“扩展表 如text类型字段 访问频次低、字段大的商品描述信息单独存放在一张表中; 访问频次较高的商品基本信息单独放在一张表中...Mysql【水平分表-水平分库】讲解 需求：当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间长，需要进行优化，缩短查询时间 都是大表拆小表 垂直分表：表结构拆分 水平分表：数据拆分 水平分表...>SQL改写–>结果归并 sharding-jdbc 基于jdbc驱动，不用额外的proxy，在本地应用层重写Jdbc原生的方法，实现数据库分片形式 是基于 JDBC 接口的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的...分布式ID生成器Snowflake里面的坑你是否知道 简介： 分布式ID生成器Snowflake里面的坑你是否知道 分布式ID生成器需求 性能强劲 全局唯一不能重复 防止恶意用户根据id的规则来获取数据
这个引擎的新 API 支持下载超过 200GB 的文件，速度是标准 JDBC API 的四倍。 Volatile 表 eBay 用户常常在开发个人数据集或测试新的数据管道时创建大量临时表。...查询加速 SQL 执行性能是这次迁移的一个重要组成部分。要求用户提供执行速度，以满足供应商系统性能。为达到这个目的，我们采用了多种查询加速的功能和技术。...所以，当用户希望存取生产数据集时，新的 SQL-on-Hadoop 引擎无法扫描共享集群的 HDFS，因为共享集群的不稳定会影响扫描性能。...当一个大表与一个小表进行 Join 时，从小表收集结果和统计数据，并用于扫描大表，以便在执行 Join 之前执行数据过滤器。这在某些情况下可以极大地减少 Join 记录。...扫描下方二维码获取更多活动信息！ 点个在看少个 bug
也可以使用useCursorFetch方式，但是这种方式测试结果性能要比StreamResult慢很多，为什么？在本文会阐述其大致的原理。...【先回顾一下简单的通信】： JDBC与数据库之间的通信是通过Socket完成的，因此我们可以把数据库当成一个SocketServer的提供方，因此当SocketServer返回数据的时候（类似于SQL结果集的返回...由于IO写入很大，如果是普通硬盘，此时可能会引起业务写入的抖动 （2）磁盘空间飙升，这块临时空间可能比原表更大，如果这个表在整个库内部占用相当大的比重有可能会导致数据库磁盘写满，空间会在结果集读取完成后或者客户端发起...对于JDBC客户端，数据获取的时候每次都在本地的内核缓冲区当中，就在小区的快递包裹箱拿回家一个距离，那么自然比起每次去大超市的时间要少得多。...，也就是生成RowData的数据一定会有一次拷贝，而且JDBC返回某些对象类型数据的时候（例如byte []数组），由于JDBC不希望你通过结果集修改返回结果中的byte []的内容（例如：byte[1
query_cache_type 值域为：0 -– 不启用查询缓存； 值域为：1 -– 启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集斗可以缓存起来，所有其他客户端共享使用； 值域为...，甚至增加服务器的负载，至于该如何设置，下面的章节讲述，推荐设置 为：64M； query_cache_limit 限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集，可以避免一个大的查询记录集占去大量的内存区域...，而且往往小查询记录集是最有效的缓存记录集，默认设置为1M，建议修改为16k~1024k之间的值域，不过最重要的是根据自己应用的实际情况进行分析、预估来设置； query_cache_min_res_unit...innodb_flush_log_at_trx_commit=2 # 索引缓存,根据内存大小而定,如果是独立的db服务器,可以设置高达80%的内存总量 # 指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能...在WHERE子句中使用UNION代替子查询 多表连接查询时，把结果集小的表（注意，这里是指过滤后的结果集，不一样是全表数据量小的）作为驱动表 LIMIT 1 如果sql语句返回只可能只有一条，一定要添加
处理结果集： 如果您执行了一个查询，您将获得一个结果集。您可以使用ResultSet对象来处理此结果集，并提取所需的数据。 关闭连接： 在您完成数据库操作后，务必关闭连接以释放资源。...如果存储过程返回结果集，您可以使用getResultSet方法来获取结果集。 处理结果集或输出参数： 如果存储过程返回了结果集或输出参数，您可以使用相应的方法来处理它们。...如果存储过程返回结果集，您可以使用getResultSet方法来获取结果集。 处理结果集或输出参数： 如果存储过程返回了结果集或输出参数，您可以使用相应的方法来处理它们。...因此，权衡读取和写入需求，确保达到适当的性能。 使用部分索引：对于大表，考虑使用部分索引，它们仅包含满足特定条件的行，从而减小索引的大小。...限制结果集大小：如果可能，限制查询结果集的大小。在数据库中，使用LIMIT或FETCH FIRST来限制返回的行数。这有助于避免传输大量数据。 使用合适的数据类型：确保查询中的数据类型匹配。
本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。...作用：执行 SQL 响应：OK 响应或者结果集 COM_STMT_FETCH 发送：statement 的 id ，期望获取的行数 作用：分批次获取执行后数据 响应：指定行数的结果集 注意：该协议可选...原理 prepare 阶段将语句暂存，不进行预编译 execute 阶段拼装参数和语句，将其下发，获得结果后转换为 PS 协议并返回 游标 游标 的优点 对于客户端较友好，不会因为大查询而 OOM 游标...执行 execute 此时是开启游标的，如果对结果集 resultSet 进行遍历，会按 fetchSize 的大小一次次地从 dble 取回数据。...execute 阶段把结果集存储到临时文件 fetch 阶段把结果集分批次取出来 相关参数 maxHeapTableSize heapTableBufferChunkSize 见文档 https://actiontech.github.io
之前我们学习了数据库的基本操作，JAVA的基本语法和一些常用的API。学习web开发，需要从数据库里动态的获取数据，需要现在我们来学习使用JAVA相关的知识来访问数据库。 ? ? ? ? ? ?...ps.setDate(3,new java.sql.Date(admissionDate.getTime())); ps.setString(4,remark); //5) 执行SQL语句得到结果集...由于JdbcTemplate支持对象和查询结果集字段的小驼峰匹配或者是完全匹配，建议domain类命名遵循和数据库字段的小驼峰匹配规则（首字母小写如果遇到下划线，则每一个下划线后第一个字母大写）。...com.pz.web.demo.domain; import java.util.Date; /** * * @author pangzi * 字段名和数据库字段命名规则 * 由于JdbcTemplate支持对象和查询结果集字段的小驼峰匹配或者是完全匹配...queryForMap():查询结果将结果集封装为map集合，将列名作为key，将值作为value，注意查询结果只能有一条记录 package com.pz.web.demo.jdbc; import
1、Spark SQL性能 Spark SQL比hive快10-100倍，原因： 内存列存储( In- Memory Columnar Storage ) 基于Row的Java Object存储:内存开销大...基于Column的ByteBuf f er存储( Spark SQL ) :内存开销小,按列查询速度较快。 SparkSQL内存列式储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。...当然在实际的执行过程中,是按Operation-->Data Source-->Result的次序来进行的,和SQL语句的次序刚好相反;在执行过程有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果,比如重新运行刚运行过的...SQL语句,可能直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。...DF和RDD的区别：DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，带有Schema元信息，每一列都在有名称和类型，如下图所示。
特点 1.Mybatis通过参数映射方式，可以将参数灵活的配置在SQL语句中的配置文件中，避免在Java类中配置参数（JDBC） 2.Mybatis通过输出映射机制，将结果集的检索自动映射成相应的Java...性能 Mybatis基于原生JDBC，相比于对JDBC进行二次封装的Hibernate性能会更好一点。...黄小斜是一个斜杠青年，坚持学习和写作，相信终身学习的力量，希望和更多的程序员交朋友，一起进步和成长！...与JDBC相比： Mybatis通过参数映射方式，可以将参数灵活的配置在SQL语句中的配置文件中，避免在Java类中配置参数（JDBC） Mybatis通过输出映射机制，将结果集的检索自动映射成相应的Java...对象，避免对结果集手工检索（JDBC） Mybatis可以通过Xml配置文件对数据库连接进行管理。
下次有机会我们来介绍一下我的小师妹。 我们又来到「学习什么」系列了。这篇文章是对「硬刚Hive」的补充。...ThriftServers：提供JDBC和ODBC接入的能力，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。...Hive的工作流程步骤： ExecuteQuery（执行查询操作）：命令行或Web UI之类的Hive接口将查询发送给Driver（任何数据驱动程序，如JDBC、ODBC等）执行； GetPlan（获取计划任务...； FetchResult（拉取结果集）：执行引擎将从datanode上获取结果集； SendResults（发送结果集至driver）：执行引擎将这些结果值发送给Driver； SendResults...，可形成一个大的DAG作业。
避免了几乎素有的JDBC代码手动设置参数以及获取结果。 支持XML开发、也支持注解式开发。...-- 当存在复合词时，通常数据库使用“-”链接，Java使用“小驼峰”， 因而需要用as给结果集取别名，否则mybatis在结果集中匹配不到相应字段的值，导致返回值为null。...数据库连接池配置得好也能提高系统性能。
可在接下来的测试中，发现性能并不理想，在表中数据量小的时候，执行速度尚可接受，可是在进行大数据量压力测试的时候，发现代码往往要执行40分钟以上，这在实际生产环境上是万万不可接受的。...那接下来的问题就简单了，就是将这个属性调大。可是调整到多少合适呢？1K、2K？还是1W、2W？要知道 JDBC 每次读取的数据是会缓存在内存中的，如果这个属性设置大了，就会使程序出现 OOM。...在 SQL 语句解析后，语句所查询的列的数据类型就已经确定了，JDBC 会根据这些信息和 Fetch Size 一起计算出缓存的大小，并分配内存。...解析查询语句时，数据库会告知 JDBC 结果会包含三列，NUMBER(10)、VARCHAR2(40) 和 DATE，第一列大概需要22 bytes，第二列包含了40个字符，所以需要2 * 40bytes...如何正确设置Fetch Size 上面说了那么多无非就是想说明一个问题，就是 Fetch Size 的大小是要根据实际情况来设置，设置小了性能不好，设置大了内存会有问题。
在Java数据库编程中，经常需要执行SQL查询并处理查询结果。ResultSet（结果集）是Java JDBC中用于表示查询结果的关键类之一。...ResultSet是Java JDBC中的一个接口，用于表示查询数据库的结果集。它是一个数据表，包含了满足SQL查询条件的数据行。...遍历 ResultSet：使用循环结构（如while或for循环）和ResultSet的相关方法，逐行遍历查询结果。 获取数据：通过ResultSet提供的方法，获取每一行的数据。...性能考虑：在处理大量数据时，要注意性能问题。遍历大型ResultSet可能会占用大量内存和时间。可以考虑使用分页查询或限制结果集大小来优化性能。...在实际应用中，根据需求和性能考虑，可以选择不同的遍历方法和优化策略。希望本文能够帮助您更好地使用ResultSet处理数据库查询结果。
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