在使用MySQL的JDBC時,如果查詢結果集過大,使用一次查詢,可能會出現Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space問題,因為DB服務器端一次將查詢到的結果集全部發送到Java端保存在內存中而造成OOM。MySQL JDBC需要一條SQL從數據庫讀取大量 ...
一 場景與方案 場景:java端從數據庫讀取 W數據進行后台業務處理。 常規實現 :分頁讀取出來。缺點:需要排序后分頁讀取,性能低下。 常規實現 :一次性讀取出來。缺點:需要很大內存,一般計算機不行。 非常規實現:建立長連接,利用服務端游標,一條一條流式返回給java端。 非常規實現優化:jdbc中有個重要的參數fetchSize 它對業務實現無影響,即不會限制讀取條數等 ,優化后可顯著提升性能 ...
2019-10-29 22:11 0 1146 推薦指數:
在使用MySQL的JDBC時,如果查詢結果集過大,使用一次查詢,可能會出現Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space問題,因為DB服務器端一次將查詢到的結果集全部發送到Java端保存在內存中而造成OOM。MySQL JDBC需要一條SQL從數據庫讀取大量 ...
ps = null; ResultSet rs = null; //MySql的JDBC連接 ...
MySQL設置了useCursorFetch,FetchSize參數的影響 從MySQL中獲取大量的數據出來,如果不設置 useCursorFetch,mysql會把所有的數據從數據庫server端搬到client端后再做處理 ...
有一次在mybatis查6000條數據,發現就用了2秒多,實在是忍不了,在數據庫中執行只要400毫秒就可以了。后來設置了一下fetchSize=1000,用postman就從2秒變成了800毫秒,其中還是下載耗時。下面簡單介紹一下jabc fethSize的原理和作用。 jdbc沒設 ...
轉自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默認提供的jdbc方法時,在數據庫數據較大時經常發現任務 hang 住,其實是單線程任務過重導致,這時候需要提高讀取的並發度。 下文以 mysql ...
很多人在spark中使用默認提供的jdbc方法時,在數據庫數據較大時經常發現任務 hang 住,其實是單線程任務過重導致,這時候需要提高讀取的並發度。 下文以 mysql 為例進行說明。 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: 任務提交時加入 ...
JDBC批量插入數據優化,使用addBatch和executeBatch SQL的批量插入的問題,如果來個for循環,執行上萬次,肯定會很慢,那么,如何去優化呢? 解決方案:用 preparedStatement.addBatch()配合 ...
) 一. JDBC的批量插入 1.Mysql的驅動jar包選擇(重要) 使用MySQL的Batc ...