Jedis jedis0 = new Jedis("localhost", 6379); jedis0.auth("123456"); Pipeli ...
前言 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。 传统命令的缺点 使用传统的redis c ...
2020-02-11 14:58 0 2849 推荐指数:
Jedis jedis0 = new Jedis("localhost", 6379); jedis0.auth("123456"); Pipeli ...
一.需求分析 最近接到一个需求,导入十万级,甚至可能百万数据量的记录了车辆黑名单的Excel文件,借此机会分析下编码过程; 首先将这个需求拆解,发现有三个比较复杂的问题: 问题一:Excel文件导入后首先要被解析为存放对象的列表,数据量大的情况下可能会导致内存溢出,解析时间 ...
背景 在平时的项目中,几乎都会用到比较两个字符串时候相等的问题,通常是用==或者equals()进行,这是在数据相对比较少的情况下是没问题的,当数据库中的数据达到几十万甚至是上百万千万的数据需要从中进行匹配的时候,传统的方法显示是不行的,影响匹配的效率,时间也会要很久,用户 ...
写一星期。 如何快速操作写进mysql呢? 附:.bat脚本代码 ...
1. 什么是表分区? 表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。 2. 表分区与分表的区别 分表:指的是通过一定规则,将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。 分表与分区的区别 ...
MYSQL百万级数据,如何优化 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度。但是,有些情况索引是不会起效的: 1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎 ...
1. 直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: 当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执 ...
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回 ...