在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具 ...

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含 ...

1. 海量数据处理分析 （作者 北京迈思奇科技有限公司 戴子良） 原文地址： 转载自：http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂 ...

笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，海量数据是指数据量过大，数据格式复杂，数据中的随机情况多，不便于分类和处理的数据。对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务，原因有以下几个方面： 1. 数据量过大。数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处 理 ...

BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)这类涉及到大数据的公司面试的时候都喜欢问关于海量数据处理的问题，本文将对海量处理问题进行总结。 我买了July出的《编程之法》，对海量数据处理问题有总结。 问题介绍： 所谓海量数据处理，无非 ...

有这样一种场景:一台普通PC，2G内存，要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数，给出一个整数，问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中？ 问题思考： 40亿个int占（40亿*4）/1024/1024/1024 大概为14.9G ...

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行 ...

Web 前端如何优雅的处理海量数据 Q: 如何在 Web 页面上处理上亿条后端返回的数据，并且保证 UI 展示的流畅性 A: 思路: 时间分片， 批处理，Buffer 缓存，虚拟滚动，Web Worker 后台进程， refs ©xgqfrms ...