springBoo通过多线程查询mysql百万数据量demo代码

时间: 2023-12-28 13:05:36 浏览: 29
下面是一个基于 Spring Boot 和 MyBatis 实现多线程查询 MySQL 百万数据量的示例代码: ```java @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @Autowired private ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor; public List<User> getUsers() throws InterruptedException, ExecutionException { int threadCount = 10; int pageSize = 1000; List<Future<List<User>>> futures = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { final int offset = i * pageSize; Future<List<User>> future = taskExecutor.submit(() -> { return userMapper.getUsers(offset, pageSize); }); futures.add(future); } List<User> result = new ArrayList<>(); for (Future<List<User>> future : futures) { result.addAll(future.get()); } return result; } } @Repository public interface UserMapper { List<User> getUsers(@Param("offset") int offset, @Param("pageSize") int pageSize); } ``` 在上面的示例代码中,我们通过 `ThreadPoolTaskExecutor` 来创建线程池,使用 `submit()` 方法提交多个查询任务,每个任务通过 `UserMapper` 的 `getUsers()` 方法查询指定页码和每页数量的用户数据,并将查询结果存储在 `List<User>` 中。最后,我们将所有线程的查询结果合并为一个最终的结果集。 注意在这个示例代码中,我们使用了 `@Param` 注解来指定 MyBatis mapper 方法的参数名称,这样可以避免在 SQL 语句中使用 `#{0}`、`#{1}` 等方式来指定参数位置。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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