下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結，當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題，但是這樣的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源於公司的面試筆試題目，方法不一定最優，如果你有更好的處理方法，歡迎與我討論。 1.Bloom filter 適用范圍 ...

bloom-filter 算法 場景：我說的大數據量處理是指同時需要對數據進行檢索查詢，同時有高並發的增刪改操作；記得以前在XX做電力時，幾百萬條數據，那時一個檢索查詢可以讓你等你分鍾； 現在我是想探討下對大數據量的處理，那時我就在想例如騰訊，盛大，動輒數以億計的帳號,怎么能 ...

本文旨在介紹一種對數據庫中的大數據量表格進行分頁查詢的實現方法，該方法對應用服務器、數據庫服務器、查詢客戶端的cpu和內存占用都較低，查詢速度較快，是一個較為理想的分頁查詢實現方案。 1．問題的提出 在軟件開發中，大數據量的查詢是一個常見的問題，經常會遇到對大量數據進行查詢的場景 ...

在實際應用中，我們經常碰到這種情況，即要統計某個對象或者事件獨立出現的次數。對於較小的數據量，這很容易解決，我們可以首先在內存中對序列進行排序，然后掃描有序序列統計獨立元素數目。其中排序時間復雜度為O(n*log(n))，掃描時間復雜度為O(n)，所以總的時間復雜度為O(n*log(n))。當內存 ...

bloom-filter 算法 場景：我說的大數據量處理是指同時需要對數據進行檢索查詢，同時有高並發的增刪改操作； 記得以前在XX做電力時，幾百萬條數據，那時一個檢索查詢可以讓你等你分鍾； 現在我是想探討下對大數據量的處理，那時我就在想例如騰訊，盛大，動輒數以億計的帳號,怎么能 ...

當處理數據量非常大的時候，我們使用存儲過程進行操作。 ...

本篇參考： https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.202.0.salesforce_large_data_volumes_bp.meta ...

當有些地方不便於分頁處理，但數據量較大時，頁面往往出現卡死或者用戶等待時間過長問題 解決： 調用： ...