Wie kann ich 90 Millionen Datenbankeinträge effizient abrufen, ohne dass der Speicher erschöpft ist?

Verwendung von ScrollableResults zur Verarbeitung großer Datensätze

Bei der Arbeit mit riesigen Datensätzen ist die Optimierung des Datenabrufs von entscheidender Bedeutung. In diesem Szenario kann die Verwendung von ScrollableResults von Hibernate zum Lesen von 90 Millionen Datenbankdatensätzen zu einer Speichererschöpfung führen, da versucht wird, den gesamten Datensatz in den RAM zu laden.

Um dies zu vermeiden, wird empfohlen, die Methoden setFirstResult und setMaxResults zu verwenden . Während die Ergebnisse iteriert werden, ermöglichen diese Methoden den gleichzeitigen Abruf bestimmter Teile des Datensatzes, wodurch Speicherengpässe effektiv vermieden werden. Mit zunehmendem Offset kann sich jedoch die Leistung verschlechtern.

Eine alternative Lösung besteht darin, einen benutzerdefinierten SQL-Abfrageansatz zu verwenden. Durch das inkrementelle Abrufen von Teilmengen von Daten basierend auf einem zunehmenden Offset können Sie den Speicheraufwand reduzieren. Die folgende Abfragevorlage veranschaulicht diese Strategie:

SELECT * 
FROM person 
WHERE id > <offset> 
AND <other_conditions> 
ORDER BY id asc  
LIMIT <batch_size>

Diese Abfrage ruft einen Stapel von Datensätzen mit einer ID ab, die größer als ein angegebener Offset ist, und filtert auf der Grundlage zusätzlicher Bedingungen. Der inkrementelle Charakter dieses Ansatzes gewährleistet einen effizienten Datenabruf, ohne die Speicherressourcen zu überfordern.

Darüber hinaus kann die Optimierung der MySQL-Abfrage selbst die Leistung verbessern. Durch die Verwendung geeigneter Indizes und die Gewährleistung optimierter Bedingungen können die Verarbeitungszeiten erheblich verkürzt werden, was diese Methode zu einer praktikablen Lösung für die Verarbeitung großer Datenmengen macht.

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