MyBatis中使用流式查询避免数据量过大导致OOM（流式查询）
https://www.jianshu.com/p/0339c6fe8b61 https://blog.csdn.net/weixin_43221845/article/details/848713 ...
原文：mybatis使用流式查询避免查询大批量数据导致OOM内存溢出
Mybatis提供了一般查询和流式查询模式，先说一下怎么配置 一般查询 流式查询 测试场景 mysql中循环插入 , 条数据 IDEA运行时堆内存设置为初始分配堆内存 m，最大堆内存 m。如下 先使用一般查询测试： 可以发现这里GC占用大量时间为了释放很小的空间，这是一种保护机制。由于堆内存太小，导致需要频繁的GC垃圾回收。官方给出的解释：超过 的时间用来做GC并且回收了不到 的堆内存时抛出的异常 ...
2020-12-19 10:03 0 2423 推荐指数：
相关推荐
Mysql中使用JDBC流式查询避免数据量过大导致OOM
一、前言 java 中MySQL JDBC 封装了流式查询操作，通过设置几个参数，就可以避免一次返回数据过大导致 OOM。 二、如何使用 2.1 之前查询 2.2 现在流式查询 可知只是prepareStatement时候改变了参数，并且设置 ...
sqlserver 同时查询大批量数据的方法
sqlserver 查询根据索引字段查询记录时，如果要查询的记录非常多，需要将要查询的值转为xml，并导入临时表中进行查询。 写法：1 写法：2 ...
Spark 中在处理大批量数据排序问题时，如何避免OOM
，就是Iterable 在内存中是一个指针，不占内存，而list是一个容器，占用内存，如果Iterable ...
elasticsearch获取大批量数据时 深度分页(from&size) VS scroll游标查询
在公司的操作es进行查询数据时，es默认分页且只返回十条数据，并且size最大只能传10000，这种查询方式称之为深度分页的方式也就是用 from 和 size 参数分页查询。由于我们当时开发任务紧急，所以在需要获取全量数据时就直接更改了这一限制，改为了10000000（一千万）条 ...
存储过程写入大批量数据，用于测试mysql查询优化
---恢复内容开始--- 最近仔细研究了一下mysql优化索引的知识，当然开始玩之前还是要插入大量数据的 下面是表结构 Ps:这个插入是我看韩老师的mysq优化章节 然后我们创建存储过程 先：delimiter $$ 先创建随机部门号函数 ...
大批量数据读写
需求 大约200W条数据，批量从mysql中读取，然后根据主键再从hbase读数据进行关联，最后再update到数据库中 同步解决方案 同步解决方案，也是最接近人脑思考顺序的方案是，分页mysql读取id集合，每页1k条数据，然后拿着idList批量从nosql的hbase中进行数据的获取 ...
使用临时表大批量插入数据
有时候做压力测试时需要数据翻倍，使用游标进行循环是效率最低的方法。此处推荐用一个物理表进行插入。 1.创建一个表temp,只包含一列,row即可。填充数据1,2,3,4,5....10000。 2.例如现在要翻倍的数据表A(id int,name varchar(255)，则可以这样做 ...