Advertisement

在C#中利用ProtoBuf提升百万级别数据存取效率

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了如何运用ProtoBuf在C#环境中优化大数据量（达百万级）的存储与读取性能，旨在为开发者提供高效的数据处理方案。 1. 使用20个浮点类型字段、1百万条记录作为测试数据。 2. 对比二进制与ProtoBuf的序列化、反序列化以及显示速度的耗时，并对比两者占用的空间大小。 3. 在增加压缩功能后，再次进行序列化、反序列化及显示速度的耗时比较和空间占用量分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在C#中利用ProtoBuf提升百万级别数据存取效率
    优质
    本文探讨了如何运用ProtoBuf在C#环境中优化大数据量（达百万级）的存储与读取性能，旨在为开发者提供高效的数据处理方案。 1. 使用20个浮点类型字段、1百万条记录作为测试数据。 2. 对比二进制与ProtoBuf的序列化、反序列化以及显示速度的耗时，并对比两者占用的空间大小。 3. 在增加压缩功能后，再次进行序列化、反序列化及显示速度的耗时比较和空间占用量分析。
     
  • MySQL高效导入百万至千万级别数据.zip
    优质
    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。
     
  • Java代码读取百万级别xlsx文件数据
    优质
    本项目演示如何使用Java高效读取包含百万行数据的xlsx文件，采用Apache POI库优化内存消耗与加载速度，适用于大数据量的数据处理场景。 文件包含了一个可以运行的项目。下载并解压后引入该项目即可查看结果。该代码能够处理100万数据量的Excel文件。由于xlsx格式的数据量过大，使用普通读取方法会导致内存溢出错误，因此采用了官方推荐的方法逐条读取大Excel文件。在这个例子中，从单行数据开始构建列表，并根据需求对列表进行操作，即实现单行读取和处理功能。下载后找到endRow(int rowNum)函数，在该函数末尾有一个注释掉的list数组打印语句，这个list包含了当前行的数据（列顺序与Excel中的相同），可以直接对其进行操作。
     
  • 提升百万级以上大数据查询速度的方法
    优质
    本文章将详细介绍如何提高大规模数据环境中的查询效率，特别是针对需要处理超过一百万条记录以上的场景。通过优化算法、使用索引和调整硬件配置等策略，可以显著加快查询响应时间，帮助用户有效解决实际工作中的性能瓶颈问题。 处理百万级别以上数据以提高查询速度的方法包括：优化数据库设计、使用索引、分区表以及缓存机制。此外，还可以考虑采用分布式存储系统或内存数据库来进一步提升性能。选择合适的数据结构和算法也非常重要，这有助于减少计算复杂度并加快响应时间。
     
  • 提升内存利用率的Shell脚本
    优质
    这个Shell脚本旨在优化系统性能，通过精简不必要的后台进程和临时文件，有效提高内存使用效率。适合需要精细控制资源分配的技术用户。 提高内存使用率的脚本可以帮助优化计算机性能，通过清理不必要的缓存文件、管理后台运行的应用程序以及释放临时文件来提升系统的响应速度和稳定性。这样的脚本能有效减少卡顿现象，并延长电池寿命（对于笔记本电脑而言）。编写此类脚本时需注意不要影响到系统正常功能或删除重要数据。
     
  • 利用3dmax快捷键，提升绘图效率
    优质
    本教程专注于教授如何运用3DMax软件中的各种快捷键，帮助用户提高绘图速度和效率，轻松应对复杂的设计任务。 利用3D快捷键提高绘图效率 许多人在使用3DS MAX进行设计时可能会觉得快捷键难以掌握，因为它们种类繁多且看似无规律可循。今天介绍一种室内设计师专用的UI界面，它能够帮助用户提升绘制速度，在技术限制之外提供一些技巧上的优化。 首先需要下载并安装这款专为室内设计定制的UI插件（具体操作请参见软件官方文档或相关教程），然后将文件复制到3DS MAX相应目录下。接下来打开3D软件，并通过菜单栏中的“自定义”选项加载新界面方案。 在设置快捷键时，建议将其放置于左手容易触及的位置，这样可以实现左右手的合理分工：左手操作键盘上的快捷键，右手则负责鼠标控制。以下是一些常用的视图切换和编辑命令： - 视图快捷键： - F: 前视图 - L: 左视图 - T: 顶视图 - P: 透视图 - C: 摄像机视角 其他常用操作包括： - 线条绘制（Shift+W） - 矩形绘制（Shift+E） - 物体挤压变形（Shift+A） 此外，还有更多实用的快捷键组合用于隐藏与显示对象、切换工作模式等。掌握这些技巧有助于显著提高工作效率。 请参考相关教程进一步学习和实践以达到更好的使用效果。
     
  • 在Java中利用XPath提取XML数据
    优质
    本文章介绍了如何运用Java编程语言结合XPath技术来高效地解析和抽取复杂的XML文档中的特定信息，为开发者提供了一种处理结构化数据的新视角。 使用xpath读取xml中的数据。
     
  • BMap-MarkerCluster：提升百度地图十万级别打点聚合效率，优化官方方案性能不足问题
    优质
    BMap-MarkerCluster是一款针对百度地图开发的插件，专门解决大规模标记（十万级别）在地图上显示时遇到的性能瓶颈。通过采用更高效的算法和渲染策略，该工具显著提升了标记聚类的速度与美观度，弥补了官方方案在处理大数量级数据集方面的不足，为开发者提供了更加流畅的地图展示体验。 针对百度地图MarkerCluster在处理10万数量级数据的性能优化问题，我们正在开发一个解决方案，并已在dev分支上进行测试以验证效果。以下是我们在优化过程中的一些关键经验分享： 首先，在聚合计算完成后才执行DOM操作，而非每次计算后立即更新DOM。这种方式避免了频繁的页面重绘和渲染开销。 其次，为了提高距离计算效率，我们放弃了使用`Map.getDistance()`方法来判断点间的接近程度。这种原生方式在处理大量数据时性能较差，在10万级别的聚类中需要花费超过3秒的时间进行计算。通过将坐标转换为平面坐标系（墨卡托投影）并在此基础上执行距离测量，大大提高了效率，使整个过程缩短至大约360毫秒内完成。 最后，我们利用了WebAssembly技术来进一步提升性能表现。这可以通过重写关键算法部分实现显著的加速效果。
     
  • C#将数据导出至Excel（百万级别3秒内）
    优质
    本教程介绍高效利用C#编程语言快速将大规模数据（百万级）导出到Excel的方法与技巧，实现三秒内的闪电般处理速度。 C# datatable可以直接导出数据到Excel，并且对于百万级别的数据量只需3秒即可完成。
     
  • 利用Apache POI实现百万级别大数据量的Excel导出方案
    优质
    本文章介绍了如何使用Apache POI库进行高效的大规模数据（如百万行）Excel文件导出的方法和技巧，旨在帮助开发者解决在处理大容量数据时可能遇到的问题。 【作品名称】：基于Apache POI导出大数据量（百万级）Excel的实现 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：使用POI导出大数据量Excel Demo 该项目分别模拟了10万，100万和1048576（xlsx最大支持行数）条数据进行一次性Excel导出。 测试结果如下： - 模拟10万条数据时，一次性导出用时约为3秒； - 模拟100万条数据时，一次性导出用时约为26秒； - 模拟1048576（xlsx最大支持行数）条数据时，一次性导出用时约27秒。 测试所使用的环境如下： 系统：Windows 7 处理器：Intel(R) Core(TM) i5-4590 CPU @ 3.30GHz 内存：16 GB 开发工具：IntelliJ IDEA