数据量第23页

Mysql_主键怎么选

对于数据量比较小，单机即可的服务，可以无脑考虑自增主键。当然这个前提是，数据量不会特别大，具体就是小于千万级别。也不用考虑网上说的自增主键用完怎么办。因为对于自增主键远远没到用完，就基本该考虑分表了。

tangguangyao·2024-01-11 20:21

mysql数据库建表分类字段--尽量少用字符串--原因探索

数据量少的时候不明显，但是数据量特别大，或者数据常加载到内存里差别就比较明显了。二是从安全性考虑，v

名白·2024-01-11 20:10

Java的常量及数据类型

而这个称为数据量（是否可变），而可变的就叫变量，不可变的就叫常量。常量：在程序当中固定不变的数值常数。Java强类型意味着常量有类型，常量类型的分类（宏观）分为：数值型、字符型、字符串型、布尔型。

鼬大大666·2024-01-11 19:43

2018-07-26

回想几个月前的业界专业预测，全国范围内终究通过存案的P2P渠道数据量不会超过800家——其时正常在运营的渠道总数是1800多家；那么想象一下，假如6月的存案

kenan806·2024-01-11 18:37

MySQL索引失效的场景

2.数据库表数据量过小如果表的数据量非常小，则MySQL可能不会使用索引，因为它认为全表扫描的代价更小。

t梧桐树t·2024-01-11 18:34

392.【跟着大领导】排除法，先找客户端问题，再找服务端问题

“先找客户端问题，再找服务端问题”前阵子做分布式数据库的运维工作，因为一些客观原因（客户现场无法远程），客户找我们解决一个：“大数据量时查询不全数据的问题”。

七镜·2024-01-11 18:13

KAFKA基本使用

kafka做消息队列使用注意应用于数据量非常大丢几个也无所谓的大数据处理不太适合用于业务处理。kafka优势高吞吐、可持久化、可水平拓展、支持流处理。2.kafka特性1.持

竺竺牧牧·2024-01-11 18:10

数据库的CRUD操作

一、mysql引擎MyISAM引擎：数据读取速度很快，适合读多写少的场景，不支持事务，不允许并发写入，串行的InnoDB引擎：支持事务，综合维护成本较低，单表数据量超过两千万，读单张表的数据的速度明显下降

迪卢克的现任·2024-01-11 17:18

vue的element ui使用el-table组件实现懒加载树、默认自动展开层级（一层，二层）、并且解决新增、删除、修改之后树节点不刷新问题

1.整体思路问题：数据量太大了，导致接口返回数据时间较长。解决:将ElementUi中Table组件加载改为懒加载（查看文档）。

小白_ysf·2024-01-11 16:28

GSEQ行为序列分析软件学习汇总

2、GSEQ软件前期需要在“记事本”中编写“程式码”需要将所有行为数据编码之后，将编码行为序列粘贴到GSEQ软件中去，如果数据量很大，这个过程就非常繁杂了，是否可以简化这个数据处理流程？

疋瓞·2024-01-11 15:25

“双十一、二” 业务高峰如何扛住？韵达快递选择 TDengine

小T导读：为了有效处理每日亿级的数据量，早在2021年，韵达就选择用TDengine替代了MySQL，并在三台服务器上成功部署和上线了TDengine2.0集群。

涛思数据（TDengine）·2024-01-11 15:16

记录Oracle使用group by的遇到的坑

背景:查询执行的特别慢,这个问题随着数据的增加越来越严重,直到数据量到100w,我们发现真的没办法用了,就开始找原因selecta.ZZZfromtable1a,table2bwherea.key=b.keyanda.XXX

Funky_oaNiu·2024-01-11 14:34

EasyExcel 轻松灵活读取Excel内容

utm_source=tag-newest写在前面Java后端程序员应该会遇到读取Excel信息到DB等相关需求，脑海中可能突然间想起ApachePOI这个技术解决方案，但是当Excel的数据量非常大的时候

NMSLM·2024-01-11 13:40

Mysql大数据量删除

Mysql大数据量删除在一些操作中，可能需要清理一下积压的数据，如果数据量小的话自然没有问题，但是如果是个大数据量的问题，那么就该考虑一个合适的办法了。

Artisan_w·2024-01-11 12:33

C#使用Flatbuffer数据格式传输大批量数据完整示例

和目前主流的Json相比，没有字段名等的重复数据，同样的数据可以极大的减少传输量，反序列化速度极快，非常适用于传输数据量大的数据。

满苑繁花·2024-01-11 12:53

数据库--知识进阶

1.2、索引的底层结构1.2.1、数据库规范1.3、死锁案例1.4、慢查询常见原因1.4.1、没有索引或者没有用到索引1.4.2、出现锁等待或者死锁1.4.3、查询出来的数据量过大1.4.4、网络抖动造成网速慢

张立权·2024-01-11 12:49

Linux多线程与多进程区别

/解锁的影响，极大提高性能，就算是线程运行的模块算法效率低也没关系每个子进程都有2GB地址空间和相关资源，总体能够达到的性能上限非常大多进程缺点：逻辑控制复杂，需要和主程序交互需要跨进程边界，如果有大数据量传送

我真蚌！·2024-01-11 12:45

Oracle-expdp备份变慢问题分析

问题背景：应用有一个每日跑批之前的备份作业，通过expdp备份应用的用户数据，数据量大概为600G左右，正常情况下可以在20分钟内跑完，但最近expdp备份完成时间却突然猛涨到要2小时32分才能备份完，

牛牛的笔记·2024-01-11 10:18

【机器学习一百问 01】迁移学习和小样本学习的本质不同是什么？

迁移学习的核心在于“知识转移”，它不特定于数据量的多少。小样本学习：其核心挑战是如何在非常少量的数据（即小样本）上实现有效的学习。小样本学习特别关注于如

坚果仙人·2024-01-11 10:43

MonogoDB 在Windows下安装

1、MongoDB的好处MongoDB存储方便，数据量大，检索快速，MongoDB将数据存储为一个文档，以键值对key=>value组成，类似于json对象，存储数据十分方便。

张童瑶·2024-01-11 09:29

软件评测师写作专栏之安全测试的基础知识26

例题：以下不属于安全测试方法的是（）A、安全功能验证B、安全漏洞扫描C、大数据量测试D、数据侦听【昊洋详解】：安全测试方法包括安全功能验证、安全漏洞扫描、模拟攻击实验和数据侦听。

昊洋_写作的匠心·2024-01-11 08:24

基于Flume、Kafka和Storm实现企业大数据平台的实时数据采集

尤其是面对数据量

皮皮杂谈·2024-01-11 07:26

序列模型（3）—— LLM的参数量和计算量

本文说明以下重要结论设模型参数量为NNN，训练数据量（Token）为DDD，LLM训练中计算量（FLOPs）C≈6NDC\approx6NDC≈6ND参考：模型训练计算量到底怎么算分析transformer

云端FFF·2024-01-11 07:38

序列模型（4）—— Scaling Laws

本文介绍LLM训练过程中重要的ScalingLaws，这是一个经验规律，指出了固定训练成本（总计算量FLOPs）CCC时，如何调配模型规模（参数量）NNN和训练Token数据量DDD，才能实现最高的效率

云端FFF·2024-01-11 07:26

性能优化技巧：预关联

如果数据量相对于内存并不是很大，可以事先全部加载到内存中，那么可以利用内存指针的机制，事先把关联关系建立好。这样做运算时就不必再做HASH与对

小黄鸭呀·2024-01-11 03:21

Neo4j 导入 Nebula Graph 的实践总结

本文首发于Nebula论坛：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/2044Neo4j导入NebulaGraph的实践总结1背景随着业务数据量不断增长，业务对图数据库在线数据实时更新写入和查询的效率要求也

NebulaGraph·2024-01-11 03:01

数据库千万级数据量查询的优化技巧及思路

w_l666·2024-01-11 03:57

Hadoop中的数据治理策略与实践

然而，随着数据量的不断增长，数据治理问题也日益凸显。在Hadoop环境中实施有效的数据治理策略，可以确保数据的准确性、一致性、安全性和可访问性，从而提高企业的决策效率和业务价值。

乌龙饼干·2024-01-11 01:15

什么是递归？

递归的实质就是在函数内调用它本身在上述代码中我们来求5的阶乘:调用jc函数将5传给a进入if判断，条件不成立进入else语句块在else中将a减1然后将a-1作为参数再次调用jc函数直到a等于1递归是一种思想，少用，特别是处理的数据量很大的情况下

天玄地号·2024-01-10 23:57

老生重谈：大模型的「幻觉」问题

大数据幻觉"指的是在处理大规模数据时，人们可能误认为数据量的增加自动意味着模型的性能将显著提高，或者认为大规模数据本身就足以解决问题，而忽视了其他重要因素。

沛沛老爹·2024-01-10 22:42

计算机图形学理论(4)：缓冲区

原因很简单，当数据量很大时，因为计算机无法同时处理整个数据，因此在处理当前数据集时需要额外的空间来存储其余数据。在计算机图形学中，缓冲区有多种定义方式。

'sky.·2024-01-10 21:22

01-分库分表介绍-分库分表概述.wmv__ev

第一章分库分表介绍1、分库分表概述分库分表本质上就是为了解决由于库表数据量过大而导致数据库性能降低的问题;核心操作：将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成;将原来的大表(存储近千万数据的表)拆分成若干个小表

敲代码的翠花·2024-01-10 20:07

《mybatis》--大数据量查询解决方案

阿丹-需求/场景：之前写百万以及千万的导出数据的时候，对于将数据写道csv文件并压缩这里没有什么大问题了，但是出现了其他问题为：1、我们需要将数据从数据库中拿出来，并且在进行装配的时候出现了一些问题。2、对于整体内存安全来说，如果直接将数据从数据库中拿出来百万级别以上的数据对于内存是非常不友好的。当问题出现比较大的时候会直接触发GC，造成瘫痪。目前开发以及项目测试的是更多的使用ｍｙｂａｔｉｓ来进行

一单成·2024-01-10 17:05

Redis 简介

1、数据库架构发展随着互联网+和大数据时代的来临，传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量，这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力，来解决系统性能上的瓶颈

HuaLuLemon·2024-01-10 15:20

企业常用的几种实用的加速FTP传输方式

然而，随着数据量的增加和对传输速度、稳定性、安全性等要求的提高，FTP传输面临一系列挑战，给企业的业务效率和数据安全带来了困扰。本文将介绍一些常见而实用的加速FTP传输的方法，以助企业应对上述问题。

镭速·2024-01-10 14:07

MySQL批量插入技巧

关于MySQL批量插入的一些问题MySQL一直是我们互联网行业比较常用的数据，当我们使用半ORM框架进行MySQL大批量插入操作时，你是否考虑过这些问题:进行大数据量插入时，是否需要进行分批次插入，一次插入多少合适

_江屿_·2024-01-10 14:44

计算机视觉：从数据量、数据质量、数据复杂度、数据隐私介绍图片数据处理难度

本文将从数据量、数据质量、数据复杂度等方面，详细介绍图片数据处理的难点。一、数据量在计算机视觉领域中，图片数据的数量通常非常庞大，这就给数据的处理带来了很大的挑战。一方面，大量的数据

幻风_huanfeng·2024-01-10 13:46

5.MapReduce之Combiner-预聚合

通常在Reducer端合并，shuffle的数据量比在Mapper端要大，根据业务情况及数据量极大时，将大幅度降低效率；且预聚合这种方式也是有其缺点，不能改变业务最终的逻辑，否则会出现，计算结果不正确的情况

流月up·2024-01-10 12:49

4.MapReduce 序列化

Serializable非Serializablehadoop序例化实践分片/InputFormat&InputSplit日志结束概述序列化是分布式计算中很重要的一环境，好的序列化方式，可以大大减少分布式计算中，网络传输的数据量

流月up·2024-01-10 12:46

《数据结构、算法与应用C++语言描述》-红黑树的C++实现-百万级数据量测试通过

红黑树完整可编译运行代码见仓库：GitHub-Jasmine-up/Data-Structures-Algorithms-and-Applications/_35Redblacktree。如有问题请在评论区指出。另外，Github仓库会根据我的学习情况持续更新，欢迎大家点star，谢谢。基本概念红-黑树（red-blacktree）：树中每一个节点的颜色或者是黑色或者是红色。每一个空指针用一个外部

Jasmine-Lily·2024-01-10 10:38

Java实现LeetCode447.回旋镖的数量

思路首先，看到数据量，判断应该可以暴力+模拟，似乎也没有什么别的好方法。先开始想的是数据结构是Map>，其中key为点之间的距离distance，val结构是list，放具体两

想吃烤肉·2024-01-10 07:06

深度迁移学习

计算平台无法满足大数据量的训练，需要依靠模型的迁移。在同一个模型下无法满足所有人的个性化需求，难以做到模型的适配。在进行

道亦无名·2024-01-10 06:45

EasyExcel快速导出 100W 数据

一.简介导出是后台管理系统的常用功能，当数据量特别大的时候会内存溢出和卡顿页面，曾经自己封装过一个导出，采用了分批查询数据来避免内存溢出和使用SXSSFWorkbook方式缓存数据到文件上以解决下载大文件

高级盘丝洞·2024-01-10 06:22

laravel下数据分段导出

貌似流程很完美，没有问题，但是数据量过大的时候，就会出现内存不够用的情况。这种情况只能把数据分段取出处理。laravel已经给我们提供了这样的功能，下面我们来实现吧。

攻城狮的梦·2024-01-10 06:19

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

※总结最经典的一句话：希望模型学习的更稳健当数据量不足时候：人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。

帅翰GG·2024-01-10 06:43

卷积神经网络全过程

卷积神经网络一般包含：卷积神经网络一般包含：卷积层单层卷积网络池化层全连接层卷积层计算机视觉中为什么要使用卷积操作：假设我们输入的图像大小为64*64的RGB小图片，数据量就是64*64*3，计算得到数据量大小为

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

VPC网络架构下的网络上数据采集

因此有很多系统基于此设计了很多点对点IP直连的访问，比如中心控制服务器S会主动访问物理机上的Agent从而拉取信息或下发配置，假设调用频率很高，数据量很大。

xzchaoo·2024-01-10 04:17

ShardingSphere-JDBC初探

数据量太大单表放不下，并且公司不希望切换产品，可选的方案不多，ShardingSphere就是不错的选择。

有梦想的年轻人6174·2024-01-10 03:25

基于SSM的高校共享单车管理系统的设计与实现

设计开发高校共享单车管理系统不仅会节约人力和管理成本，还会安全保存庞大的数据量，对于高校单车租赁信息的维护和检索也不需要花费很多时间，非常的便利。高

我真的在拉扯QAQ·2024-01-09 23:18

了解一下InternLM2

大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素。这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

羞儿·2024-01-09 23:51

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