首先，我要介绍的是一款由“勤学道人”开发的高性能一键合并工具——一键表格合并助手。这款工具非常适合小白用户，因为它有一个可视化界面，操作简单，只需选择表格文件后，一键转码即可完成合并任务。 优势： 可视化界面，操作简单 支持多线程快速合并，表越多优势越明显 Python处理大表，可处理千万条数据大表，表越大优势越明显 劣势： 需要下载安装，初次使用可能需要一定的学习时间 特色功能： 支持单表千万量级拆分 支持批量拆分 支持带表头拆分 高性能：Python应用，支持多线程

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我在前年遇到过过亿条的数据。以至于一个处理过程要几个小时的。后面慢慢优化，查找一些经验文章。才学到了一些基本方法。综合叙之，与君探讨之。

mysql快速导入百万级千万级数据，亲测有效，经过自己测试是有效的。没使用之前，导入200万条数据需要数十分钟，利用这个办法只需要不到2分钟。快了数百倍。

利用QT和C++实现数据的动态展示，数据量可达千万级别，仿真动态数据的实时生成和可视化

mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。 实验 1.直接使用用limit start, count分页语句： select * from order limit start, count 当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100， 1000， 10000开始分页的执行时间（每页取20条）， 如下： select * from order limit 10, 20 0.016秒 select * from order limit 100, 20 0.016秒 select * from order limit 1000, 20 0.047秒

B站我想大家都熟悉吧，其实 B 站的爬虫网上一搜一大堆。不过纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，我码故我在。

千万级数据分页查询存储过程SQLServer 有实例

116 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（1）.pdf