OutOfMemoryErrors를 방지하기 위해 Spring에서 대규모 MySQL 결과 세트를 효율적으로 스트리밍하려면 어떻게 해야 합니까?
대규모 MySQL 결과를 효율적으로 스트리밍
Spring 애플리케이션을 개발하는 과정에서 대규모 MySQL 테이블에서 데이터를 검색하는 것은 잠재적으로 엄청난 과제를 제기할 수 있습니다. OutOfMemoryExceptions로 이어집니다. 이는 MySQL JDBC 드라이버의 기본 동작이 전체 결과 세트를 메모리에 로드하는 것이기 때문입니다.
가져오기 크기 설정: 불충분한 측정
이 문제를 완화하려면 , 개발자는 종종statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE) 메소드를 사용하여 가져오기 크기를 설정합니다. 그러나 이것만으로는 포괄적인 해결책이 될 수 없습니다. Statement#setFetchSize() 문서에 명시된 대로 가져오기 크기는 단지 드라이버에 힌트를 제공할 뿐이며, 이는 적용되거나 적용되지 않을 수 있습니다.
MySQL JDBC 문서 재방문
MySQL JDBC 드라이버 문서를 자세히 살펴보면 대규모 결과 스트리밍에 대한 보다 미묘한 접근 방식을 알 수 있습니다. 스트리밍을 활성화하려면 다음과 같이 명령문을 작성해야 합니다.
stmt = conn.createStatement(java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
스트리밍 주의 사항
이 접근 방식을 구현하려면 다음과 같은 주의 사항이 필요합니다.
- 행 처리: 결과의 모든 행을 처리하는 것이 중요합니다. 즉시 설정하거나 닫으십시오. 그렇지 않으면 연결에 대한 후속 쿼리를 실행할 때 예외가 발생합니다.
- 트랜잭션 완료: 명령문이 트랜잭션에 속하는 경우 두 작업이 모두 수행될 때만 잠금이 해제됩니다. 거래 및 명세서가 완료되었습니다. 이는 모든 결과를 읽거나 결과 세트를 닫아야 함을 의미합니다.
메모리 할당을 다시 생각해 보세요
가져오기 크기를 설정하고 명령문 생성을 조정하는 경우에는 그렇지 않습니다. OutOfMemoryError를 해결하는 경우 근본 원인은 Java 메모리의 데이터 저장에 있을 수 있습니다. 전체 결과 집합을 캐싱하는 대신 결과 집합이 사용 가능해지면 즉시 처리하는 것이 좋습니다. 이를 위해서는 상당한 코드 수정이 필요할 수 있으며 잠재적으로 전체 재작성이 필요할 수도 있습니다.
위 내용은 OutOfMemoryErrors를 방지하기 위해 Spring에서 대규모 MySQL 결과 세트를 효율적으로 스트리밍하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
