我希望得到您关于如何对大文件(数百万行或数百万行)进行子集化的建议/帮助。例如，(1)我有大文件(数百万行，制表符分隔)。我想要此文件的一个子集，其中只有从10000到100000的行。(2)我有大文件(数百万列，制表符分隔)。我想要此文件的一个子集，其中只有从10000到100000的列。我知道有head、tail、cut、split和awk或sed等工具。我可以用它们做简单的子集化。但是，我不知道该怎么做。您能给点建议吗？提前致谢。 最佳答案 过滤行很容易，例如使用AWK:catlargefile|awk'NR>=10000&&
我正在尝试使用Hibernate(JPA)在5秒内在MYSQL表中插入100,000行。我已经尝试了hibernate提供的每一个技巧，但仍然不能超过35秒。第一个优化:我从IDENTITY序列生成器开始，插入需要60秒。后来我放弃了序列生成器并开始分配@Id通过阅读MAX(id)并使用AtomicInteger.incrementAndGet()自己分配字段。这将插入时间减少到35秒。第二次优化:我通过添加启用批量插入30truethreadtrue到配置。我震惊地发现批量插入完全没有减少插入时间。还是35秒!现在，我正在考虑尝试使用多个线程进行插入。有人有任何指示吗？我应该选择Mo
我正在尝试使用Hibernate(JPA)在5秒内在MYSQL表中插入100,000行。我已经尝试了hibernate提供的每一个技巧，但仍然不能超过35秒。第一个优化:我从IDENTITY序列生成器开始，插入需要60秒。后来我放弃了序列生成器并开始分配@Id通过阅读MAX(id)并使用AtomicInteger.incrementAndGet()自己分配字段。这将插入时间减少到35秒。第二次优化:我通过添加启用批量插入30truethreadtrue到配置。我震惊地发现批量插入完全没有减少插入时间。还是35秒!现在，我正在考虑尝试使用多个线程进行插入。有人有任何指示吗？我应该选择Mo
在逐block构建大型数据帧时，我对Pandas的性能感到困惑。在Numpy中，我们(几乎)总是通过预分配一个大的空数组然后填充值来获得更好的性能。据我了解，这是由于Numpy一次抓取了它需要的所有内存，而不是每次append操作都必须重新分配内存。在Pandas中，我似乎通过使用df=df.append(temp)模式获得了更好的性能。这是一个计时示例。Timer类的定义如下。正如你所见，我发现预分配比使用append慢大约10倍!使用适当dtype的np.empty值预分配数据帧有很大帮助，但append方法仍然是最快的。importnumpyasnpfromnumpy.rando
在逐block构建大型数据帧时，我对Pandas的性能感到困惑。在Numpy中，我们(几乎)总是通过预分配一个大的空数组然后填充值来获得更好的性能。据我了解，这是由于Numpy一次抓取了它需要的所有内存，而不是每次append操作都必须重新分配内存。在Pandas中，我似乎通过使用df=df.append(temp)模式获得了更好的性能。这是一个计时示例。Timer类的定义如下。正如你所见，我发现预分配比使用append慢大约10倍!使用适当dtype的np.empty值预分配数据帧有很大帮助，但append方法仍然是最快的。importnumpyasnpfromnumpy.rando
我正在尝试使用游标在ListView中显示来自预填充数据库(超过100000行)的所有项目。它可以工作，但应用程序启动并显示ListView需要几分钟时间。有没有更快的方法？我读过一些关于FTS3表的资料，有帮助吗？我正在使用ArrayList>使用SimpleAdapter和自定义2行布局。代码:Cursorcursor=sDictionary.query("FTSgesla",newString[]{PodatkovnaBaza.KEY_WORD,PodatkovnaBaza.KEY_DEFINITION},null,null,null,null,PodatkovnaBaza.KE
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我需要在一些Redis实例上对此进行测试。有办法吗？
我想将信息从redis传输到mysql。一开始是从redis中获取user_id和score。info=$redis.zrevrange("some_info",0,limit-1,withscores:withscores)然后我需要处理这些日期:total_info=info.each_slice(2).to_a.inject([])do|sum,e|sumtotal_info是一个大小为100000+的数组。然后我需要将total_info的记录插入到mysql中。我尝试创建一个循环来插入，但我认为这不是一个好主意。如何制作？最快的方法是什么？ 最佳答
同时创建100000(即十万)个整体时，它崩溃了。我的数据库是这样的:EmbDoc(EmbeddedDocument):id=StringField(required=True,primary_key=True)field_one=StringField()...MyDoc(Document):emb_doc_list=EmbeddedDcoumentListField(EmbDoc)total_emb_doc=IntField()...现在我希望每个MyDoc最多有100个EmbDoc，如果达到100，我创建另一个MyDoc。(我的实际数据存在于EmbDoc中)。为此，我查询MyDo
某软件公司在2000年计划用C语言开发一个在Pentium4CPU的PC机上运行的应用程序，估计程序代码行数为100000行。如果每人每天可开发出100行代码，请问：（1）弄好这个应用程序要用多少人日？（2）假设程序员的月平均工资为4000元，每月按20个工作日算，这个软件的成本的是多少元？（3）2000年Pentium4CPU的PC机硬件价格约为10000元，在这年软件的成本在总成本中多大比例？（4）19年后，一台远超Pentium4的PC机价格为4000元，这时软件开发生产率已提高到每人每天200行，而程序员的工资也涨到8000元，如果再开发上述软件，则软件的成本在总体成本中多大比例？解：
