账务数据库承担着亿万用户资料同步、充值缴费和账务记录等任务，是通信运营商业务支撑系统的核心。随着5G业务规模化开展，账务系统对数据库的高并发、高可用保障能力要求越来越高。此次AntDB数据库助力中国移动某省，攻克了实施难度大、业务影响大、业务复杂度高的核心库自主可控改造难题，业务整体上线后，系统性能明显提升，稳定运行近一年。
PostgreSQL 在9.2 之后修改字段的大小，例如 varchar(20) ---> varchar(30) 返回修改仅仅是一瞬间的事情。
在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文，介绍这种导入导出的优化，然而我拒绝囫囵吞枣式学习，背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了，在此先感谢蜗牛，为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
之前在如何实现百万级数据从Excel导入中有提到一句不建议利用大事务进行一个错误处理。为什么不建议呢。本次来简单说一下。
一、什么是MongoDB？ MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库，使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB由C
这个案例实际上涉及到多个方面，需要我们系统地分析。让我们首先看看，从Excel中读取百万级数据并将其插入数据库时可能遇到的问题：
在生产环境中有一条sql语句的性能极差，在早晨非高峰时段运行抽取数据，平均要花费40分钟，有时候竟然要跑10个多小时。 sql语句比较长，需要点耐心往下看。我对表的数据量都做了简单的说明。 首先拿到sql语句，一看到关联的表有一长串，而且都是很大的表。如果性能很差，可能和走全表扫描有关，还有可能和多表关联时，表的查取顺序也有一定的关系。 SELECT DISTINCT CA.L9_CONVERGENCE_CODE AS ATB2, CU.CUST_SUB_TYPE A
access数据库：微软公司开发的轻量级数据库。但是用于网页时候，容易被下载，导致网站用户名密码等信息的泄露。（mdb文件：主数据库文件）
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。 // JPA分页查询示例 Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); Page<T> dataPage = repository.findAll(pageable); // JDBC流式查询示例（假设使用JdbcTemplate） jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> { // 处理每一行数据，立即写出到OutputStream或Writer // 不积累在内存中 }, params...);
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款专注于解决大数据量Excel导入导出场景的Java类库。相较于传统的Apache POI等库，EasyExcel在设计上注重性能优化和降低内存开销，特别是在处理包含大量数据的Excel文件时表现突出。
案例数据共计两张表，一张销售事实表，一张人员架构的维度信息表。数据并不是特别的复杂，比较烧脑的是组织架构父级汇总子级数据。
亲爱的读者朋友，今天我将为您分享一个技术挑战，即如何在处理百万级数据查询时进行优化，尤其是在不能使用分页的情况下。这是一个复杂而令人兴奋的话题，我们将深入探讨各种可能的解决方案，以帮助您更好地理解如何应对这类挑战。
ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval aggregated as daily files V7.3 (ACOS_L2_Lite_FP) at GES DISC
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享，分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节）。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
昨天开发的一个同事找到我，说写了一条sql语句，但是执行了半个小时还没有执行完，想让我帮忙看看是怎么回事。 他大体上给我讲了下逻辑，表bl1_rc_rates是千万级数据量的表，autsu_subscriber 是个临时表，里面只有三百多条数据，bl1_activity_history 表的数据量略小，是百万级的。 select distinct hist.entity_id, rc.* from bl1_activity_history hist, bl1_rc_rates rc, autsu_su
分页确实是一种解决方案，但是却不是最好的体验方式。无限滚动就是解决这种场景更好的技术手段
我常对学生讲，互联网真是个好东西，它为年轻人提供了绝佳的施展舞台和成功的技术条件，那里有无穷的宝藏，数不清的成功机会。有不少学生听了这个说法并不理解，他们往往认为互联网不就是个社交平台吗？除了看看新闻、读读博客、发发电邮、灌灌论坛还能干啥？今天我讲的这个故事，也许能帮助你了解互联网的好处， 同时也普及一些数据挖掘、统计分析、机器学习方面的科学知识。 电子邮件的出现极大地影响了邮局收发传统信件的业务；大容量光盘DVD的出现影响了电影院的生意；租一盘DVD录像光碟就可以坐在家里舒舒服服地看电影，同 一部
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想给自己搞个数字人，还得是3A级的那种？ 现在，这个可以有。 而且只要一部手机，几分钟就能搞定！ 瞧，只需要先在手机上挑选一个人物模型： 然后对人物模型的细节做调整，例如眉毛的样式、鼻子的大小高度等等： 就这样简单的点点、划划，一张数十万面建模的高精度虚拟形象就创建出来了！ 当然，若是花上更多时间，从面部的其它细节，到身材的比例，再到发型着装等等，都可以一一调成你想要的样子。 但若是光创建出来却不能用，那这个数字分身也仅仅是个摆设罢了。 别急
作为一名深陷在增删改查泥潭中练习时长三年的夹娃练习生，偶尔会因为没有开发任务不知道周报写什么而苦恼。
随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在MySQL中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。
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。
全球最大的开源软件基金会Apache软件基金会正式宣布，Apache InLong 正式毕业成为社区顶级项目，这也是 Apache 社区首个一站式大数据集成顶级项目！ Apache 基金会官博（点击“阅读原文”查看） InLong 中文名“应龙”是中国神话中引流入海的神兽，意寓 InLong 在大数据社区生态中的价值：大数据接入集成。 这个最初由腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 而这是继腾讯开源项目
近日，国际著名ICT研究与咨询机构Forrester发布了中国数据管理生态系统导航报告《Trend Report：Navigate The Data Management Ecosystem In China》，旨在帮助处在数字化转型过程中的企业、机构领导者更好地理解中国数据管理生态，以充分发掘自身数据潜能、推进转型升级。亚信科技AntDB数据库等四款数智产品入围该报告“产品样例”。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
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MongoDB是一款功能完善的分布式文档数据库，在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然MongoDB有很多优势，但是在国内缺存在不少的误解，影响力有待提升。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/112829.html原文链接：https://javaforall.cn
主要实现的功能： 1.分页查询，避免一次性查询全部数据加载到内存引起频繁FULL GC甚至OOM 2.当数据量超过单个工作簿最大行数（1048575）时，自动将数据写入新的工作簿 3.支持百万级数据量导出
9r 版是数据集的当前版本。旧版本将不再提供，并被第 9r 版取代。该数据集目前由 OCO（轨道碳观测站）项目提供。在 OCO-2 发射之前，空间大气二氧化碳观测（ACOS）任务利用 GOSAT TANSO-FTS 光谱开发了该算法，作为筹备项目。在 OCO-2 发射之后，"ACOS "数据仍在利用应用于 OCO-2 光谱的方法进行制作和改进。ACOS "数据集包含所有探测到的二氧化碳（CO2）柱平均干空气摩尔分数，并尝试对其进行检索。这些是 OCO 项目提供的最高级别产品，使用 TANSO-FTS 光谱辐射和 7.3 版算法。日本宇宙航空研究开发机构的 GOSAT 小组制作 GOSAT TANSO-FTS 1B (L1B) 级数据产品，供内部使用并分发给欧空局和美国航天局等合作伙伴。这些经过校准的产品由 OCO 项目用额外的地理位置信息和进一步的修正进行扩充。这样生产出的 1B 级产品（含校准辐射量和地理定位）是 "ACOS "2 级生产过程的输入。尽管 GES DISC 没有公开发布 1B 级 ACOS 产品，但应该知道，该版本的变化对 1B 级和 2 级数据都有影响。1B 级的一项重要改进将解决质量合格的探空数据数量减少的问题。预计 2 级检索将消除许多系统偏差，并与 TCCON（碳柱总量观测网络）更好地保持一致。L2 算法的主要变化包括缩放 O2-A 波段光谱（将 XCO2 偏差减少 4 或 5 ppm）；使用仪器线形[ ILS ]插值（将 XCO2 偏差减少 1.5 ppm）；以及将零电平偏移拟合到 A 波段。用户还必须仔细阅读新文档中的免责声明。需要注意的一个重要因素是数据筛选方面的更新。虽然数据产品中提供了一个主质量标志，但对更大数据集的进一步分析使科学团队能够提供一套更新的筛选标准。这些标准已在数据用户指南中列出，并被推荐用来代替主质量标志。最后，用户应继续仔细观察和权衡三个重要标志的信息： "结果标志"（outcome_flag）--基于某些内部阈值的检索质量（未经全面评估）。
大家在日常运维数据库过程当中经常会遇到数据删除的情况，如果生产环境数百万条数据中，删除其中一部分数据，应该如何不影响生产环境使用的情况下进行数据删除呢，这里给大家分享一个比较简单且实用的删除方式，避免一次性删除造成数据库直接卡死，从而影响正常生产使用。
UltraEdit All Access 订阅许可证(原 IDM All Access 订阅)为您提供世界领先的文件管理解决方案，从文件的创建到最终的存储、停用和删除，UltraEdit All Access 是一个集成的、端到端的数百万人信赖的解决方案。在 UltraEdit 或 UEStudio 中开发您的文本。使用 UltraCompare 查找和管理差异。使用 UltraFinder 快速查找丢失的文件或您需要的确切字符串，并使用 UltraFTP 安全地传输您的重要文件。
当我在15年前开始从事数据工作时，我从未想过近年来数据科学家会如此备受追捧。如今，数据科学家被认为是全球最热门的职位之一，市场上对数据科学家的需求供不应求。
讲字符串转为ASCII码，使用时再转过来 ''' 将手机号存入数据库最节省内存：2个字符即可 1、先将手机号转为字符串进行切割 因为int只能接受百万级数字(即6位数)，所以切割时要注意 2、转为int类型 因为chr()只能接受int类型 将内容转为ASCII码 3、通过ord() 将ASCII码 转为数字类型 ''' 举栗子： # 假手机号，如有雷同，请联系删除 phone = '11100021110' str2 = chr(int(phone[:5])) + chr(int(phone[5:
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最新消息，由腾讯捐献的一站式大数据集成框架Apache InLong，已从Apache孵化器毕业成为社区顶级项目。 这一消息由全球最大开源软件基金会Apache软件基金会宣布。Apache InLong也成为Apache社区首个一站式大数据集成顶级项目。 该项目可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 腾讯副总裁蒋杰表示： 我们很高兴看到InLong践行Apache Way，并以顶级项目的身份从Apache孵化器
返回码说明 返回码 说明 -1 系统繁忙 0 请求成功 40001 验证失败 40002 不合法的凭证类型 40003 不合法的OpenID 40004 不合法的媒体文件类型 40005 不合法的文件类型 40006 不合法的文件大小 40007 不合法的媒体文件id 40008 不合法的消息类型 40009 不合法的图片文件大小 40010 不合法的语音文件大小 40011 不合法的视频文件大小
昨天安稳的开始了Python数据分析的学习，向右奔跑前辈问我有没有兴趣搞下简书用户的爬取和数据分析，像我这种爱好学习（不行，让我吐一下），当然是答应了。说实话，这个实战对我来说，难度很大：
刚刚获悉，全球最大的开源软件基金会 Apache 软件基金会正式宣布，Apache InLong 成功从 Apache 孵化器毕业，成为社区顶级项目，这也是 Apache 社区首个一站式大数据集成顶级项目。 这个最初由腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 这是继腾讯开源项目 Angel 从 LF AI 基金会毕业，成为世界顶级的 AI 开源项目之后，腾讯大数据团队在开源领域创造的又一里程碑。作为国内国内大数
谷歌和 Kaggle 于今日宣布将举办一场新的机器学习挑战赛，该比赛要求开发人员找到自动给视频添加标签的最优方法。 这场冠军奖金高达30,000美元（排在其后的4个队伍的奖金为25,000、20,000、15,000、10,000美元）的挑战赛要求开发人员对来自更新后的 YouTube-8M V2 数据集的视频进行分类和加标签。该数据集囊括了总共7百万个 Youtube 视频，它们的总时长达到450,000个小时。YouTube-8M 同样也包含了标签，开发人员可以利用它作为他们的训练数据。本次挑战赛
摘要：近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。
2020年眼看着已经过了一半了要，各种年中工作汇报也火热展开了，给领导汇报工作时，你是否对报告的基础数据质量产生过担忧，担心质量不达标呢？
机器之心报道 参与：吴欣 据机器之心消息，腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录。此外，腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
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