大数据导入数据库占内存嘛

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一、编程实现大数据量数据的导入导出工作，具体每个月大约有2400万条数据需要导出并且做一些初步的分析。在程序中通过一一调用数据库操作函数来插入数据是非常耗时的。您只需在程序中使用如下所示的SQL语句执行一次数据库操作。让数据库处理它会快得多。除了insertintotable2select*fromtable1where****之外，还可以selectintotable2*fromtable1where****
如果你想执行稍微复杂一点的事情，比如数据分析，你可以构建一个存储过程或者用户。如果您有复杂的分析结果，您可以在调用完成后创建一个表来存储结果。

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二、C#把大量基础数据存在内存中好还是用的时候每次访问数据库查询好？根据您所说的大量基础数据的含义，它应该是经常使用且不经常更改的数据。建议将这些数据保存在内存中。访问内存速度快，不需要频繁的数据库连接。

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三、抖音二面，内存只有2G，如何对100亿数据进行排序？

大数据时代的小内存排列问题
数据库排序：挑战与限制

首先，尝试将数据导入数据库并使用索引进行排序。该方法工作简单，但速度较慢，对数据库硬件要求较高。面对100亿条数据，即使是强大的数据库设备也可能由于内存限制而无法一次性处理全部数据。

分而治之：分离与合并的艺术

当面临记忆困难时，分而治之已成为一种流行的解决方案。将大文件分成许多小文件，每个小文件约38MB，可以保存在内存中以便组织。例如，将100亿数据通过哈希甚至分割分成1000个文件，然后使用快速排序、归并排序或堆排序等算法对每个小文件进行内部排序。

接下来，这些内部排序的小文件将被合并成一个大文件，此时堆排序将发挥作用。通过顶部小堆结构，每次从堆顶取出一个元素并记录其文件位置，然后根据位置填充对应文件的下一个元素，直到处理完所有文件。

位图方法：提高空间效率的好主意

位图方法提供了一个全新的想法。通过将十进制数映射为二进制位，只需1MB的空间即可处理超过800万级的数据。Java中的BitSet类就是这个想法的实现。底层使用一个长数组，每个元素表示是否出现64个数字。虽然读取起来比较困难，但位图方式在存储效率方面具有显着的优势。

位图方法的优缺点

虽然位图方法有很大的优点，但它也有局限性。例如，由于数据元素的数量已知，元素的可读性较差，存储空间大小受到限制。对于有符号类型，使用两倍的位数来表示，这在一定程度上影响了存储容量。

综上所述，面对抖音双方的内存挑战，数据库排序、分治法、位图法必须熟练使用。性别。在实际操作中，只有选择正确的方法，平衡内存、速度和效率，才能在2GB内存限制内顺利完成100亿数据的排序任务。