Java：一张表中有7000万数据，另一张表中有7000万数据，程序内存只有8G，怎么实现两张表关联，找到一致的数据

可以使用外部排序算法，将两张表按照关联字段进行排序，然后使用归并排序的方式将两张表进行关联。具体实现可以使用Java的外部排序库，如Apache Commons IO。另外，可以使用分块的方式，将两张表分成多个小块，每次只处理一个小块，减少内存的使用。

相关问题

mysql里，A表已有7000条数据，想要按照7000条，复制出1000万数据插入A表，有哪些方式啊

有几种方式可以实现这个需求：

1. 使用循环语句插入数据。例如，可以使用 for 循环插入 1000 万条数据。但是这种方式会产生大量的事务和日志，可能会导致 MySQL 服务器性能下降并且占用过多的磁盘空间。

2. 使用 LOAD DATA INFILE 语句。这是一种非常快速的方式，可以使用文本文件快速导入数据。可以将要插入的数据保存为文本文件，然后使用 LOAD DATA INFILE 语句将数据导入到 A 表中。

3. 使用 INSERT INTO SELECT 语句。这是一种非常常见的方式，可以从一个或多个表中选择数据并将其插入到 A 表中。例如，可以使用以下命令将 A 表中的数据复制 1000 万次：

INSERT INTO A (column1, column2, column3, ...)
SELECT column1, column2, column3, ...
FROM A
LIMIT 10000000;

其中，column1、column2、column3 等是 A 表中的列名。

4. 使用 MySQL 自带的工具，如 MySQL Dump 和 MySQL Replication。这些工具可以用于备份和复制 MySQL 数据库，但需要一些配置和调整才能使用。

pandas数据：student.xlsx 按工资降序排序，然后合并income和sheet2两张表的数据，合并后的数据保存在另一张工作表中，命名为“姓名.xlsx

假设student.xlsx数据如下：

| 姓名 | 年龄 | 工资 |
| --- | --- | --- |
| 张三 | 22 | 5000 |
| 李四 | 23 | 6000 |
| 王五 | 24 | 7000 |

假设income.xlsx数据如下：

| 姓名 | 收入 |
| --- | --- |
| 张三 | 8000 |
| 李四 | 9000 |
| 王五 | 10000 |

假设sheet2.xlsx数据如下：

| 姓名 | 成绩 |
| --- | --- |
| 张三 | 90 |
| 李四 | 92 |
| 王五 | 95 |

则可以按如下代码实现：

import pandas as pd

# 读取student.xlsx
df1 = pd.read_excel('student.xlsx')

# 按工资降序排序
df1 = df1.sort_values(by='工资', ascending=False)

# 读取income.xlsx
df2 = pd.read_excel('income.xlsx')

# 合并income和df1
df1 = pd.merge(df1, df2, on='姓名')

# 读取sheet2.xlsx
df3 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')

# 合并df1和df3
df_result = pd.merge(df1, df3, on='姓名')

# 将结果保存为“姓名.xlsx”
name = df_result.loc[0, '姓名']
df_result.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False)

合并后的结果如下：

| 姓名 | 年龄 | 工资 | 收入 | 成绩 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 王五 | 24 | 7000 | 10000 | 95 |
| 李四 | 23 | 6000 | 9000 | 92 |
| 张三 | 22 | 5000 | 8000 | 90 |