Realm 是由Y Combinator孵化的创业团队开源出来的一款可以用于iOS(同样适用于Swift&Objective-C)和Android的跨平台移动数据库。目前最新版是Realm 2.0.2，支持的平台包括Java，Objective-C，Swift，React Native，Xamarin。
今天给大家带来的讨论主题是通过实战经验来对百亿数据量下的多表数据查询进行优化，俗话说的好，一切脱离业务的架构都是耍流氓，接下来我就整理一下今天早上微信群里石头哥给大家分享的百亿数据量多表查询架构以及优化思路。由于本文内容整理自微信群，爬楼不易，整理更不易，如果有遗漏，欢迎大家在评论区留言。
rownum是oracle才有的写法，rownum在oracle中可以用于取第一条数据，或者批量写数据时限定批量写的数量等
关于SQL和ORM的争论，永远都不会终止，我也一直在思考这个问题。最近温习了一遍SSH框架，发了动弹，和广大猿友进行了深刻的探讨，被喷的五体投地，感慨万千，于是就有了今天这篇文章。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
💖✨MySQL一万字深度总结，基础+进阶(一) 📷 👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。微信搜索公众号Java学术趴联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：太阳请不要晒黑我的皮肤，请晒黑我爸爸妈妈的头发。 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴，今天继续给大家分
很多时候，因为数据统计，我们需要将数据库的数据导出到Excel等文件中，以供数据人员进行查看，如果数据集不大，其实很容易；但是如果对于大数集的导出，将要考虑各种性能的问题，这里以导出数据库一百万条数据为例，导出时间不过20秒，值得学习的一种大数据导出方式。
现代的开发语言除了C++以外，大部分都对内存管理做好了封装，一般的开发者根本都接触不到内存的底层操作。更何况现在各种优秀的开源组件应用越来越多，例如mysql、redis等，这些甚至都不需要大家动手开发，直接拿来用就好了。所以有些同学也会觉得作为应用层开发的同学没有学习的必要去学习底层。
在创建表的时候，可以不用指定主键，sqlite默认会有一个隐藏的rowid字段存在，只需要在select的时候在字段中将rowid as成一个字段名称就可以使用了
别慌，福利来了，GitHub上一位名为“huwenxing”（胡文星）的用户上传了一个项目，里面包含了7个基于Pytorch的文本分类模型，并提供了一个样本数据集，这对新手党来说，简直不要太方便！
2017 年 2 月至 5 月，被告人彭中正利用其在成都市知数科技有限公司（以下简称知数公司）从事技术工作的便利，非法获取公民个人信息数十万条，伙同被告人吕雷，通过 QQ 向被告人周敏、“123 哥”（身份不详）、“49 哥”（身份不详）等人出售，违法获利约 50 万元。被告人周敏以 0.35 元/条、0.4 元/条等价格，从彭中正、吕雷处持续购买约 40 万条公民个人信息用于转卖获利，通过支付宝向吕雷给付对价 161731 元。
在我们平时工作或学习的过程中，有时需要在数据库中生成大量的测试数据，这个时候，我们可以利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中。经过我的测试，这种方案插入数据是非常快的。
Elasticsearch自带reindex功能就是实现索引迁移的，当然自定义读写也可以实现。
scrapy 自带的重试中间件只支持请求重试，解析函数内异常或者数据入库异常不会重试，但爬虫在请求数据时，往往会有一些意想不到的页面返回来，若我们解析异常了，这条任务岂不是丢了。
from sklearn.model_selection import KFold
估计大家对 JS 数组的sort 方法已经不陌生了，之前也对它的用法做了详细的总结。那，它的内部是如何来实现的呢？如果说我们能够进入它的内部去看一看， 理解背后的设计，会使我们的思维和素养得到不错的提升
做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。
看到这个标题，疑问句。可能同学你会立马回答：是，当然要听，不然你自娱自乐？
1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/1322296552012821103039741/
在网页应用中我们经常会把数据导出到EXCEL表，之前我一直使用PHPEXCEL作为导出类库，因为它有丰富的EXCEL支持，可以随意调整表格样式。
读取JSON，转换成存表都没有问题，但如果微信那端有变更，比如部门增减了，那我们怎么保证两端一致呢，
时序数据库是近两年的热门话题，不断有新的时序数据库产品发布，但在我个人看来，目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案，帮助开发者认识各个产品的异同，为特定场景选择最适合的产品，各个数据库厂商基于自身优势和特点，设计发挥其产品最佳性能的场景，展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限，难免有不妥之处，还望大家提出宝贵意见，多多批评指正。
上述报错是说索引现在的状态是只读模式（read-only），如果查看该索引此时的状态：
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的apply()用法：
用 tpcc-mysql 工具生成 50个仓库 的测试数据，表 order_line 共有 37970973 条记录。
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。
有一个接口，查的是es的数据，es里面数据有很多，前面翻页翻个1-2页验证基本功能没有问题，翻到第51页的时候，pageSize传200 去查数据的时候，查不到数据，实际上es里面满足条件的数据超过一万条。
美国杜克大学（Duke University）的研究人员表示，他们开发出了一种可快速进行机器人运动规划的定制处理器，使运动规划流程的速度提升了三个数量级，而使用的电量仅为之前的二十分之一。 机械臂的运动规划需要生成概率路图（PRM），检查机器人整个移动范围内存在的各种潜在碰撞。预先计算生成了包含15万条边的独立大型概率路图，代表着避免机械臂与静态物体及机器人其他部件发生碰撞的所有可能的机器人运动。但概率路图的大小受到了可放入现场可编程门阵列（FPGA）的电路数量的限制，因为每个碰撞检测电路都对应概率路图中的
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体，包含了具体的key/value消息
1·有1千万条有重复的短信，以文本文件的形式保存，一行一条，也有重复。请用5 分钟时间找出重复出现最多的前10 条短信。？ 正确解析如下... 解析: 对于本题来说，某些面试者想用数据库的办法实现，首先将文本导入数据库，再利用select 语句的方法得出前10 个短信。但实际上用数据库是绝对满足不了5分钟解决这个条件的。这是因为1千万条短信即使1秒钟导入1万条(这已经算是很快的数据导入了)，5分钟才3 百万条，即便真的能在5分钟内录完1千万条，也必须先建索引，否则SQL语句在5 分钟内肯定得不出结果。但对1
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页，在业务数据量不多的情况下，我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了，但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低，因为需要全表检索。所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案，而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数，所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。
假如你的公司做了一个问答网站，每天网站上会有超过一万条问题产生，但是在问题产生的7天时间里，只有25%的问题被回答。现在你接到一项任务，需要在3个月时间内，将7天内被回答问题的比例提升到50%以上。
我们在使用 Vue 或其他框架的日常开发中，或多或少的都会遇到一些性能问题，尽管 Vue 内部已经帮助我们做了许多优化，但是还是有些问题是需要我们主动去避免的。我在我的日常开中，以及网上各种大佬的文章中总结了一些容易产生性能问题的场景以及针对这些问题优化的技巧，这篇文章就来探讨下，希望对你有所帮助。
本来CLS日志服务可以直接触发云函数来快速处理的，不过这样触发次数就有点多了，比如说被处理的日志本来就是云函数生成的，那么函数触发次数就直接要翻番，如果日志不是需要及时处理的话，可以让它在CLS里面累计上几分钟，然后用定时器触发一个云函数，通过日志服务查询接口 SearchLog 来实现批量处理。
mysql批量insert数据的方法：1、循环插入；2、减少连接资源，拼接一条sql；3、使用存储过程；4、使用【MYSQL LOCAL_INFILE】。
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的，但是，当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力，并且需要对所有数据进行分页，问题就会出现，为了实现分页，每次收到分页请求时，数据库都需要进行低效的全表遍历。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
最后一页为10079，减500页应该是9579，然后你会发现9575页和9579页的数据是一模一样的。
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。
数据的世界无奇不有，常常会遇到一些超出常识之外的故障的发生。这就要求广大的DBA要深入了解数据库的内部机制，面对一些奇葩的故障或者问题能够拨开迷雾找到真相。今天我们一起来盘点一下Oracle数据库中，
在前面章节中，我们花费大量精力详细解析了神经网络的内在原理。神经网络由如下4个部分组成： 1，神经层，每层由多个神经元组合而成。 2，输入训练数据，已经数据对应的结果标签 3，设计损失函数，也就是用数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
