百万级数据选择数据库时，需考虑数据访问模式和系统需求。对于侧重OLTP的百万级数据，MySQL是理想的解决方案，其设计旨在支持高并发和大量事务处理。当数据量达到过亿级别时，数据库选择应根据具体场景进行考量。若场景侧重于OLTP，MySQL仍可胜任。对于侧重于OLAP或特定计算需求，需考虑其他选项。在实时计算场...
面试官:如何通过 MyBatis 查询千万数据并保证内存不溢出? 面对大数据量操作，如在 Java Web 程序中处理百万级别的数据，如需从 MySQL 中读取 500万数据，有几种策略：常规查询：默认情况下，查询结果会被全量加载到内存中，这在小数据量时效率高，但对大数据可能导致内存溢出。通常采用分页策略，但可能导致服务器压力大或延迟。流式查询：当内存不足时，驱动...
C#如何在海量数据下的高效读取写入MySQL 然后写原生的SQL语句。分析：【重武器】在我们这里肯定直接被PASS， 他们应该被用在大型项目中。 【轻武器】Dapper,PetaPoco 看过源码你会发现用到了反射，虽然使用IL和缓存技术，但是还是会影响读取效率，PASS好吧那就只有使用匕首，原生SQL走起，...
✅真电商实现百万级数据从Excel导入到数据库的方式 首先，为避免内存溢出，采用流式读取策略，将大数据量分批处理。EasyExcel是一个理想选择，它优化了大数据文件解析，按行逐个从磁盘读取数据，而不是一次性加载到内存中。性能提升是关键，针对百万级数据，采用多线程处理，利用生产者-消费者模式，实现文件读取和数据插入的并发。多线程读取和插入可以显著加快...
百万数据excel导出功能如何实现? 首先，面对百万级别数据的导出，传统的同步处理方式极易导致接口超时，因此推荐采用异步处理方案。异步处理可以通过开启线程、使用线程池、Job调度系统或者消息队列（MQ）等方法实现。使用Job方案时，需注意防止任务重复执行，可通过增加任务状态机制解决。Job方案虽然不是即时执行，但能有效防止服务重启时数据丢失...
