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    ES系列(五):获取单条数据get处理过程实现

    所以,虽然es是集群存储数据的,但此处都需要从某节点取得一条数据即可。所以,理论上,只要能够快速定位到数据在哪个es节点上,然后向其发起请求,即可获取到结果了。...return new GetResponse(result); } 以上,是 get 的处理框架,基本原理就是先看是否有路由配置,如果有按其规则来,如果没有直接向某个节点发起请求,即可获取到数据...它又是如何与lucene交互获取数据的呢?稍后见分晓。 路由是es的一个我特性,而shard则是一个核心概念。...PlainShardIterator(shardId, ordered); } 以上,是 get 的处理框架,基本原理就是先看是否有路由配置,如果有按其规则来,如果没有直接向某个节点发起请求,即可获取到数据...它又是如何与lucene交互获取数据的呢?稍后见分晓。   路由是es的一个我特性,而shard则是一个核心概念。

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    为什么PyMySQL获取一条数据会让内存爆炸

    有时候如果一张表里面的数据非常大,但是我们只需要读取一条数据,此时我们可能会想当然地使用cursor.fetchone()这个方法,以为这样就真的可以只读取一条数据: import pymysql...而后面的cursor.fetchall()或者cursor.fetchone()只不过是从内存中返回全部数据还是返回1条数据而已。 我们来看PyMySQL的源代码[1]。...注意代码第342行,此时已经把所有数据存放到了self._rows列表中。 现在我们来看cursor.fetchone()方法: ? 可以看到,这里不过是从列表里面根据下标读取一条数据出来而已。...而调用cursor.fetchall()时,跳过之前已经返回过的数据,直接返回剩下的全部数据即可。如果之前没有调用过cursor.fetchone(),那么直接返回全部数据。...where age > 10' cursor.execute(db) for row in cursor: print('对 cursor 直接进行迭代,每循环一次,从数据库读取一条数据

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    如何快速插入 100 条数据,用时最短

    答:在数据里做插入操作的时候,整体时间的分配是这样的: 链接耗时 (30%) 发送query到服务器 (20%) 解析query (20%) 插入操作 (10% * 词条数目) 插入index (10%...MySQL插入数据在写阶段是独占的,但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理,比如要给每一条记录分配自增id,校验主键唯一键属性,或者其他一些逻辑处理,都是需要计算的,所以说多线程能够提高效率...; for (int i = 0; i < m; i++) { //从池中获取连接 Connection conn = myBroker.getConnection(); PreparedStatement...SQL解析,能够插入多条数据。...tx.Rollback(); throw new Exception(E.Message); } } } } 10w条数据大概用时

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    每页500条数据的渲染优化

    前言 每页返回500条的数据,前端一次渲染用户体验很不好,有哪些方式可以友好的解决这个问题。 分批加载 虽然后端返回了500条数据,但是考虑到以下两点我们并不需要一次性展示500条。...ui上并无法展示500条数据,所以一次性渲染500条也没有必要,用户也许只需要看前面20条; 必要时加载,在我们大多数的数据请求以及交互请求中,都是必要时加载,懒加载。那么我们也是这样考虑的。...,那么我们需要两个方法,分别获取ui展示的数据,以及每个页面的数据,uiData作为累加值。...加载的时机 刚才讲到分批加载,那么作为分批加载时,一般情况是加载1.5屏或者两屏的数据,当我们发现我们的最后一条数据距离视口还有0.5或者0.3屏时会自动加载,这种是属于隐性无感知的加载;还有一种是明显感知的...要切实的保证,用户的所有加载好的数据展示部分拉到了底部,并且触发了操作,才请求数据,已经在请求数据的过程中不要重复请求。

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    使用 Python 分析 14 亿条数据

    挑战 1-gram 的数据集在硬盘上可以展开成为 27 Gb 的数据,这在读入 python 时是一个很大的数据量级。...总的来说,这 14 亿条数据(1,430,727,243)分散在 38 个源文件中,一共有 2 千 4 百万个(24,359,460)单词(和词性标注,见下方),计算自 1505 年至 2008 年。...当处理 10 亿行数据时,速度会很快变慢。并且原生 Python 并没有处理这方面数据的优化。幸运的是,numpy 真的很擅长处理大体量数据。...每一条数据包含下面几个字段: 1....使用一个简单的技巧,创建基于年份的数组,2008 个元素长度意味着每一年的索引等于年份的数字,因此,举个例子,1995 就只是获取 1995 年的元素的问题了。

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