java快速插入千万级数据,亲测91秒插入1700万数据
时间: 2023-09-06 12:02:00 浏览: 104
在Java中,要快速插入千万级数据,可以采用以下几个方法:
1. 使用批量插入:通过使用JDBC的PreparedStatement和批处理功能,可以将多条数据一次性插入到数据库中,从而减少了与数据库的交互次数,提高了插入效率。
2. 调整数据库配置:可以通过调整数据库的参数配置,如调整缓冲池大小、调整锁的等级、调整日志刷写策略等,来提高数据库的写入性能。
3. 使用多线程并发插入:可以将数据插入任务分配给多个线程并发执行,每个线程负责插入一部分数据,从而加快插入速度。
4. 使用内存数据库:内存数据库的优点是数据存储在内存中,读写速度非常快,可以在插入大量数据时显著提高效率。
5. 考虑使用缓存:可以将数据先存储在缓存中,然后再定期将缓存中的数据一次性插入到数据库中,以减少对数据库的频繁访问。
亲测91秒插入1700万数据是通过采用上述方法中的一种或多种组合来实现的,具体采用哪种方法取决于实际情况和需求。同时还要考虑到硬件配置、网络状况和数据库本身的性能等因素对插入速度的影响。
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Java根据月数据计算累计同比
假设你有一个包含每个月数据的数组,例如:
```java
double[] monthlyData = {1000, 1200, 1300, 1100, 1500, 1400, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100};
```
要计算每个月的同比增长率,可以使用以下代码:
```java
double[] yearlyData = new double[monthlyData.length];
yearlyData[0] = monthlyData[0];
for (int i = 1; i < monthlyData.length; i++) {
yearlyData[i] = yearlyData[i-1] + monthlyData[i];
}
for (int i = 0; i < yearlyData.length; i++) {
double yearAgoData = i < 12 ? yearlyData[0] : yearlyData[i-12];
double growthRate = (yearlyData[i] - yearAgoData) / yearAgoData;
System.out.println("Month " + (i+1) + " growth rate: " + growthRate);
}
```
这个代码首先创建一个新数组 `yearlyData` 来存储每个月的累计数据。然后使用一个循环将每个月的数据累加到 `yearlyData` 中。最后再次循环 `yearlyData` 中的每个元素,计算该月的同比增长率并打印输出。如果该月是前 12 个月中的一个,则比较该月的累计数据与第一个月的累计数据(即去年同期的数据);否则,比较该月的累计数据与前一年同月的累计数据。
1700+ K-Pop Idols Dataset数据可以做knn吗,代码是什么
可以使用1700+ K-Pop Idols Dataset数据集进行KNN(K-Nearest Neighbors)算法的实验。以下是一个使用Python和scikit-learn库实现KNN的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据集
data = pd.read_csv("kpop_idols.csv")
# 将偶像的性别和组别进行标签编码
le = LabelEncoder()
data["gender"] = le.fit_transform(data["gender"])
data["group"] = le.fit_transform(data["group"])
# 将数据集划分为训练集和测试集
X = data.drop(columns=["name", "group"])
y = data["group"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 对特征进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 训练KNN模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在上面的代码中,我们首先读取了1700+ K-Pop Idols Dataset数据集,并将每个偶像的性别、身高、体重、出道时间等信息作为特征。接着,我们使用LabelEncoder对性别和组别进行标签编码,并使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。然后,对特征进行标准化处理,使用KNeighborsClassifier训练KNN模型,并在测试集上进行预测,最后计算模型的准确率。
需要注意的是,KNN算法需要计算每个测试样本与所有训练样本之间的距离,因此对于数据集较大的情况,计算量会非常大,而且随着数据集的增大,KNN算法的准确率会逐渐下降,因为训练集中与测试样本相似的样本会变得更加稀疏。因此,在实际应用中,需要综合考虑模型的准确率和计算效率,选择合适的算法和参数。
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