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JDBC读取常见关系型数据库中大数据
需要对大量数据进行处理时，全部读取放入内存会导致内存溢出。针对这种处理大数据出现的常见问题，可以采用流式读取数据的方法。对于不同的关系型数据库，流式读取数据的方式略有不同，下面对常见的关系型数据库流式读取数据的方式做一点个人总结。 前提：使用JDBC方式读取 MySQL MySQ性能优化 | 实现万行级数据读取优化
业务场景： 基于导出的功能上，要求一次性查询10w条数据。但是这个10w的开始值和结束值不固定（比如：startNum = 123; endNum = 100123;） 难点一： dubbox时间超时规定为1s，服务调用图如下： 难点二： 数据封装转换性能消耗较高，目前使用的BeanUtils 难点三： 并发能力很弱，在分割查询的Sqoop解决宽表内存溢出OutOfMemoryError
oracle里面导入一张大款表，字段数非常多，而且有很多长文本，这些文本都需要用到，导入的时候报错OutOfMemoryError,内存溢出错误。 解决办法之一是增加内存，目前情况来说不显示，于是我采用另一种方法：减小 cache到内存的记录条数，即使用–fetch-size选项调整fetchSize。fetchSize默认实现万行级数据读取优化
xl_echo编辑整理，欢迎转载，转载请声明文章来源。欢迎添加echo微信(微信号：t2421499075)交流学习。 百战不败，依不自称常胜，百败不颓，依能奋力前行。——这才是真正的堪称强大！！ 业务场景： 基于导出的功能上，要求一次性查询10w条数据。但是这个10w的开始值和结束值不固定（比如：startNum