Java高效插入千万级别数据-ITADN社区

Java高效插入千万级别数据

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本教程详细介绍如何使用Java语言实现千万级大数据量的高效批量插入数据库的技术与优化策略。 Java快速插入千万级数据，亲测91秒内可插入1700万条记录。

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本资料分享了如何使用MySQL数据库快速、有效地导入大规模数据（从百万级到千万级）的技术和策略，包括优化设置、批量插入技巧及性能监控等实用建议。如何快速导入百万级或千万级数据到MySQL数据库是一个常见的问题。可以采用以下几种方法来提高导入效率： 1. **禁用索引**：在执行大量插入操作之前，先禁用表的索引（包括主键、唯一键和普通索引），然后完成所有记录的批量加载后重新构建这些索引。 2. **使用LOAD DATA INFILE命令**: 这是MySQL提供的最快速的数据导入方法。它直接从文本段落件中读取数据，并以最快的方式将其插入到表中。 3. **启用bulk insert模式**：设置一些系统变量如`innodb_flush_log_at_trx_commit=0`和`sync_binlog=0`, 可以显著提高批量加载速度，但会牺牲一定的安全性。操作完成后应恢复这些参数的默认值。 4. **分批插入**: 如果单次导入的数据量非常大以至于可能引起内存不足或锁表问题，则可以考虑将数据拆分成较小的部分进行多次插入。 5. **优化服务器配置**：调整MySQL服务端的相关设置，如增加缓存大小、调整缓冲区参数等，也可以间接提升加载效率。

千万级别数据库的高效查询方案

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本文探讨了针对千万级大数据量设计的高效能数据库查询方案，旨在提升数据检索速度与系统性能。有五张表，它们的结构完全相同，但使用范围不同。如果将数据存入一张表中，在面对千万级的数据量时，无论是查询还是扩展都会遇到很大的问题（主要是速度跟不上）。为了缓解这个问题，可以将数据分散到五个不同的表里处理，这样每个表的信息量理想情况下会减少至原来的五分之一，从而使得访问速度提高3~5倍。然而这样一来又会产生新的问题：如果用户请求显示这五张表的并集内容，应该如何解决呢？

MySQL中千万级数据的循环插入

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本文探讨了在MySQL数据库中处理千万级别数据时采用循环插入方法可能遇到的问题及优化策略。通过分析性能瓶颈和内存使用情况，提供有效解决方案以提高数据导入速度与效率。 1. 创建测试表： ```sql CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5999001 DEFAULT CHARSET=utf8; ``` 2. 创建一个循环插入的存储过程： ```sql CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `test_two1`( ) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT ； ```

千万级别高并发架构

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本课程深入探讨了如何构建和优化能够处理每秒千万级请求的系统架构，涵盖分布式系统设计、负载均衡策略及容错机制等关键议题。本段落探讨了千万级高并发架构以及互联网核心技术，并详细描述了分布式系统的技术细节。

MySQL 删除大量数据（千万级别）的几种高效方法详解

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本文详细介绍了在处理大规模数据库时，如何有效地删除千万级别的记录。通过比较不同技术手段和策略，旨在帮助开发者选择最合适的方案以优化性能并减少对系统的影响。最近工作中遇到了一个性能瓶颈问题，在处理MySQL表的数据删除操作时发现效率极低。该表每天大约新增776万条记录，并且存储周期为7天，超过7天的旧数据需要在新纪录插入前被移除。经过连续运行9天后，我发现删除一天的数据耗时约3个半小时（环境配置：128G内存、32核CPU和4T硬盘），这种效率显然是无法接受的。如果要整个表清空的话，直接使用TRUNCATE TABLE命令会更加高效。最初采用的方法非常简单粗暴——通过SQL语句`delete from table_name where cnt_date <= target_date`来实现删除目标日期之前的记录。经过一番研究和优化后，最终找到了一种方法可以将770多万条数据的删除操作加速到接近1秒完成的速度（单张表总的数据量约为4600万）。这里简要概述一下整个优化的过程。

MySQL数据库导入千万级数据记录

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本教程详解如何高效地将千万级别的大量数据记录成功导入MySQL数据库，涵盖优化策略与实践技巧。第一步：创建数据库的SQL语句是 `CREATE DATABASE aaaa`。第二步：创建表的SQL语句如下： ```sql CREATE TABLE usertb ( id serial, uname varchar(20), ucreatetime datetime, age int(11) ) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci AUTO_INCREMENT=1 ROW_FORMAT=COMPACT; ``` 第三步：创建插入数据的存储过程SQL语句如下： ```sql DELIMITER $$ SET @OLD_AUTOCOMMIT = @@AUTOCOMMIT; SET AUTOCOMMIT = 0; START TRANSACTION; -- 存储过程主体代码（此处省略，因为原文中未给出具体的过程实现） COMMIT; SET AUTOCOMMIT = @OLD_AUTOCOMMIT; DELIMITER ; ``` 注意：在创建存储过程的示例中，“存储过程主体代码”部分根据实际情况编写具体的SQL语句。

SqlServer千万级别数据分页查询.sql

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本篇文章主要介绍在处理SqlServer中千万级别的大数据时，如何高效地进行分页查询。通过优化SQL语句来提高查询速度和数据库性能。 CREATE PROCEDURE SP_Pagination /****************************************************************** 千万数量级分页存储过程 ***************************************************************** 参数说明: 1. Tables : 表名称或视图名称。 2. PrimaryKey : 主关键字。 3. Sort : 排序语句，不带 Order By 关键字。例如：NewsID Desc,OrderRows Asc。 4. CurrentPage : 当前页码。 5. PageSize : 分页尺寸。 6. Fields : 显示的列。 7. Filter : 过滤条件，不带 Where 关键字。 8. Group : 分组语句，不带 Group By 关键字。

向MySQL中批量插入几千万条数据

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介绍如何高效地将数以千万计的数据记录批量导入到MySQL数据库中，涵盖优化策略和实战技巧。在编写Java代码进行测试时，为了向MySQL数据库循环插入千万条数据，可以使用以下步骤： 1. 确保已经正确配置了与MySQL服务器的连接。 2. 使用JDBC驱动程序创建一个到数据库的连接。 3. 编写SQL插入语句，并通过PreparedStatement对象来执行这些语句以提高效率和防止SQL注入攻击。 4. 在循环中填充必要的数据值并反复执行上述步骤，直到达到所需的数据条数。注意在处理大量数据时考虑性能优化措施如批量提交、使用事务管理等。

千万级别词库-Trigram

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千万级别词库-Trigram是一款基于三元组模型的大型语言处理工具，适用于文本分析、自然语言理解等多个领域，提供高效精准的服务。因工作需要，我最近在进行自然语言处理的研究，并且第一步是实现中文分词。市面上有许多开源的分词组件可供选择，但我使用的是某款特定的分词工具（例如：word）。这些开源组件中的词库相对较小，因此这段时间我在网上搜集了大量的词汇资源，并通过某一权威字典进行了校验和筛选，只保留了该字典收录的内容。（这花费了很多精力。）

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