因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。 MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ,但在流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是: 执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自己关闭。 必须先读取(或关闭)结果集中的所有行,然后...
1. 流式查询(Stream Query) 流式查询是一种基于Java 8 Stream API的查询方式,它允许你以流式的方式处理查询结果,特别适合处理大量数据。流式查询可以显著减少内存占用,因为它不需要一次性加载所有结果到内存中,而是可以边处理边读取。使用场景:当查询结果集非常大,一次性加载到内存可能导致内存溢出时。 需要对查询...
同样,se 日志显示从数据库中选择的带有参数和总行数的选择查询。 3. 流式查询 MyBatis-Plus 通过selectList()、selectByMap()和selectBatchIds()等方法提供对流式查询的支持,让我们能够处理大数据并满足性能目标。 例如,让我们检查一下通过ClientService接口提供的selectList()方法: clientService.getBaseMapper() ....
mybaties plus 大量数据流式查询 mybatisplus查询count太慢,一、引言分页查询每个人程序猿几乎都使用过,但是有部分同学不懂什么是物理分页和逻辑分页。物理分页:相当于执行了limit分页语句,返回部分数据。物理分页只返回部分数据占用内存小,能够获取数据库最新的状态,
所谓流式查询是指在一次connection中,不中断的从数据库拉取数据。 我说的这句话可能根别的up主或者播主说的不一样,这是因为不同的数据库对于流式查询实现方式和查询方式是不一样的。在使用的时候要注意,不是所有的数据库都建议使用这种方式。 数据导入–异步!!
在你的测试中,每次读取的数据量约为10万条,所以内存占用约为400MB。 流式查询:这种策略是逐步读取数据,并对每条数据进行处理,而不是一次性将所有数据加载到内存中。因此,流式查询的内存占用通常比多次分页查询要小。然而,在你的测试中,流式查询的内存占用却比多次分页查询要高,这可能是因为流式查询在处理每条...
OrganizationDao是数据源slave的接口,而像上面操作之后,我们每次读取的数据都是主数据源master的数据,而不是slave的数据。一般像这种情况,我们自己单独写一个service,将这种从数据库获取数据的操作放到单独一个service中,和flux和mono的流式操作完全隔离开,才能正确切换数据源。或者将流式操作丢到controller层也可以处理。
针对于大数据平台对于数据脱敏的需求,本文分析了数据泄露可能带来的风险,介绍了数据脱敏技术的理论基础与实现方式,同时简单分析了大数据平台的隐私数据脱敏技术方向。本文讨论的均是基于离线数据的数据脱敏,流式数据的脱敏技术无论是理论基础与具体实践大都还处在摸索的过程中,留待以后继续探索。
常规实现1:分页读取出来。缺点:需要排序后分页读取,性能低下。 常规实现2:一次性读取出来。缺点:需要很大内存,一般计算机不行。 非常规实现:建立长连接,利用服务端游标,一条一条流式返回给java端。 非常规实现优化:jdbc中有个重要的参数fetchSize(它对业务实现无影响,即不会限制读取条数等),优化后可显著提升性能...