在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计。

mysql版本号是5.7.28，表A有390W条记录，使用InnoDB引擎，其中varchar类型字段mac已建立索引，索引方法为B-tree。B表仅有5000+条记录。 有一条SQL指令是这样写的： SELECT * FROM A WHERE mac IN(aa:aa:aa:aa:aa:aa,bb:bb:bb:bb:bb:b,...此外省略900+条) 通过查询出来的结果耗时294.428s。没错，将近5分钟。 使用EXPLAIN分析下： 访问类型type是range，且已命中索引，rows行也只有587776，可为什么查询耗时要这么久？ mac的索引方法使用了B-tree，那

本资源为[小数据量法的基于混沌时间序列最大Lyapunov指数求解]，仅限用于学习交流。严禁商用！！！ 内容描述：Matlab源码=混沌时间序列最大Lyapunov指数求解[文件大小：264 MB] 01、计算混沌时间序列 Lyapunov 指数 - Henon 序列 02、计算混沌时间序列 Lyapunov 指数 - Logistic 序列 03、计算混沌时间序列 Lyapunov 指数 - Lorenz 吸引子 04、计算混沌时间序列 Lyapunov 指数 - Rossler 吸引子

ORACLE中对大数据量表的处理方法 (1).pdf

基于永久散射体的干涉测量技术可以克服卫星合成孔径雷达应用于区域地表形变探测所面临的时空失相关和大气影响。在永久散射体雷达差分干涉测量（PSInSAR） 算法流程中，PS 点的探测与识别是重要环节。本文在分析几种较常用PS 点目标提取方法的基础上，并改进了一套基于相关系数和振幅离差双阈值的PS点目标识别方法，并将这两种双重阈值串行的探测方法应用在唐山主城区的16 景SAR 影像中探测PS 点目标，通过实验分别比对了研究区域内各种方法在不同阈值组合情况下提取出来的PS 点效果，通过对实验结果分析可知，改进后的双重指数阈值法获取的PS候选点分布情况更合理，证明了改进方法的有效性和可靠性。

STM32F103C8T6 串口IAP的Bootloader 里面有上位机的使用说明，使用的是TCP协议，APP大小不受RAM限制，最大为44K，一键下载

java 使用 poi 解析导入大数据量（几万数据量+）时，报出OOM。这是使用POI 第二种处理方法，解决大数据量导入内存溢出问题，并提升效率

几万条【英文菜谱】，数据量非常大，建议进行分割再打开。用于给女朋友开发app时候采集下来的菜谱数据！！！

文件说明： ---------------------------------------------- Main_LargestLyapunov_Rosenstein1.m 程序主文件1,直接运行此文件即可,Logistic 序列 Main_LargestLyapunov_Rosenstein2.m 程序主文件2,直接运行此文件即可,Henon 序列 Main_LargestLyapunov_Rosenstein3.m 程序主文件3,直接运行此文件即可,Lorenz 吸引子 LorenzData.dll 产生 Lorenz 离散序列 PhaSpaRecon.m 相空间重构 Lyapunov_rosenstein_2.dll Lyapunov 计算主函数 buffer_run1.dll 计算缓存1 buffer_run2.dll 计算缓存2 buffer_run3.dll 计算缓存3

完整代码，思路清晰也不难，适合新手哦~最好的是还有注释~。~