读大数据量的XML文件的读取问题

而如果使用XMLReader的话,不需要缓存,读取速度很快,但是如果要查询就不那么方便了,不支持XPath,只能通过Reader()方法前向循环.为了避免以上两种方法的缺点,想出以下方案: 1.先使用XMLReader将XML文件的内容读取到一个链表中. 2.查询的时候查询链表就可以了(可以在定义链表的类中定义查询函数,要查询的时候直接调用函数就可以了,非常方便). 结果证明:速度和查询效果都很好.

我的设备上每秒将2000条数据插入数据库,2个设备总共4000条,当在程序里面直接用insert语句插入时,两个设备同时插入大概总共能插入约2800条左右,数据丢失约1200条左右,测试了很多方法,整理出了两种效果比较明显的解决办法: 方法一:使用Sql Server函数: 1.将数据组合成字串,使用函数将数据插入内存表,后将内存表数据复制到要插入的表. 2.组合成的字符换格式:'111|222|333|456,7894,7458|0|1|2014-01-01 12:15:16;1111|222

先给大家介绍下python pickle存储.读取大数据量列表.字典的数据 针对于数据量比较大的列表.字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb')

本文实例为大家分享了Java实现excel大数据量导入的具体代码,供大家参考,具体内容如下 情景分析: 通常我们通过poi读取excel文件时,若在用户模式下,由于数据量较大.Sheet较多,很容易出现内存溢出的情况 用户模式读取excel的典型代码如下: FileInputStream file = new FileInputStream("c:\\test.xlsx"); Workbook wb=new XSSFWorkbook(file); 而03版(xls)excel文件每个s

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎. 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维--读取训练集图片的时候把所有图读到内存中,然后分批训练. 其实这是有问题的,很容易导致OOM.现在内存一般16G,而训练集图片通常是上万张,而且RGB图,还很大,VGG16的图片一般是224x224x3,上万张图片,16G内存根本不够用.这时候又会想起--设置batch,但是那个batch的输入参数却又是图片,它只是把传进去的图片分批送到显卡,而我OOM的地方恰是那个"传进去&quo

前言 最近在工作中接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况.而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求. 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... ...

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明

如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

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