1、我们先创建一个测试数据库：快速创建一些数据：连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：查看一下总的行数：我们来释放一个大的 update：然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。
2、数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
3、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
4、在Oracle数据库中，使用大量数据的视图来更新另一个表可能会导致性能问题。视图是一个虚拟表，它是从一个或多个基础表根据查询语句生成的。因此，当你查询一个包含百万级数据的视图时，实际上是在查询底层的表，这可能导致查询速度变慢，尤其是当涉及到多个大表和复杂的连接条件时。
1、先用数据透视表+切片器来实现吧。如果速度还不理想，用powerquery+powerpivot来处理就行了。当数据量达到几十万上百万级别，临时筛选肯定不是最佳解决办法。
2、删除多余的行：选中需要删除的行范围，可以使用快捷键Shift + Spacebar来选择整行，然后按下Ctrl + - （减号）键或右键点击选择删除，将多余的行删除。请注意，在删除行之前，确保已经保存了需要保留的数据。
3、选择要筛选的数据范围： 在Excel工作表中，选择包含您要筛选的数据的范围。这可以是一个单独的列、行或整个表格。 打开筛选功能： 在Excel的菜单栏中，找到“数据”选项卡，在下拉菜单中选择“筛选”选项。这将在您选择的数据范围上添加筛选按钮。
4、使用Excel的高级筛选器和排序器 Excel的高级筛选器和排序器提供了更高级的功能，以帮助您更好地处理和组织您的数据。选择数据区域，确保包含列名。从Excel功能区中选择“数据”选项卡。单击“高级”按钮，并选择“复杂筛选...”在“复杂筛选”对话框中，设置筛选条件。您可以设置多个条件来筛选数据。
5、打开Excel和数据文件。打开Excel，并在文件工具栏中下拉选择框，选择打开自己需要筛选数据的表格文件。了解数据文件需要进行的处理。打开数据表格文件之后，明确所要进行的处理。比如下图中需要筛选数据，并把合适数据的颜色改为红色。选择需要处理的列向单元格。
1、酷睿I5cpu处理器。酷睿I5cpu处理器足够跑几百万条数据的excel。动辄上万甚至上百万行的Excel运算、查询，建议考虑多核心多线程的CPU，比如酷睿I5cpu处理器。
2、这已经不是电脑配置的问题了，是Excel自身的局限，不适合处理大数据，微软也知道，所以推出了PowerBI，与Excel无缝对接，并且PowerBI desktop完全免费，处理Excel数据量大臃肿的问题都是小case。不仅知道如何处理数据，更要知道现在有哪些工具可以使用。
3、运算公式的使用是这样的：首先在表格里面选定合适的位置，然后输入：等于“=”开始执行计算数据类型，求和的话我们一般使用：“=SUM（G1：G7）”公式。，其中，SUM指的是求和命令，G指的是表格的纵向，1指的是表格的横向。
4、Java导出百万数据至Excel时，优化性能关键在于读写分离与流式查询。Excel 2007及以上版本最大单Sheet支持1048576行数据，处理百万数据需每百万行创建一个新Sheet。数据通常从数据库中批量获取，一次查询量过大可能导致内存溢出，因此推荐分页查询或流式查询。
5、现在你这个速度需要提升的话，直接上I7或者至强处理器。楼上所说显卡升级。没什么道理，不过奇怪的是，你为什么配个这么低的显卡，是旧显卡用来亮机的吗？固态硬盘能加速程序启动速度，但30M左右的文件读取，普通硬盘和固态硬盘差距不会很大。不到一秒吧。当然如果你有预算，升级固态硬盘是可取的。
1、总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。
2、Redis作为缓存层，大大提升了数据读取效率。利用Redis的键值对存储特性，快速响应用户访问，避免频繁查询MySQL，减轻数据库压力。同时，Redis支持数据持久化，保证数据在断电等异常情况下的安全。MySQL作为数据存储核心，负责保存PV、UV等关键数据。
3、我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
4、PHP语言开发高并发的网站，需要加缓存，复杂逻辑走消息队列异步处理，mysql查询必须走索引，还搞不定就加机器分流，mysql配置升高并且一主多从，使用codis集群，增加消息队列的消费者，如果还搞不定就随机拒绝请求，当然这是最后的退路。
选择数据库时，需要考虑许多因素，包括数据量、数据类型、数据访问模式、数据安全性、数据备份和恢复需求、系统资源限制以及预算等。以下是一些选择数据库的一般步骤： 理解需求：首先，你需要明确你的应用需要什么样的数据库。
知网选择数据库时，应根据研究需求和文献类型进行精准选择。首先，要明确自己的研究需求。这包括了解所需文献的主题、领域、发表时间等。知网提供了多种数据库类型，如期刊、学位论文、会议论文、报纸、专利等，每种数据库都涵盖了特定类型的文献资源。
如果有强大的技术团队，关系型和非关系型数据库都可选择。一般来讲，非关系型数据库需要更多管理维护的时间。如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。
SQLite：轻量级的嵌入式数据库，不需要独立的服务器，适合小型应用和移动设备应用。Microsoft SQL Server：商业数据库，适合在Windows环境下使用，具有强大的功能和高性能。Oracle：商业数据库，适合大型企业应用，功能非常强大，但价格昂贵。
QT6框架的高性能统计图框架在处理百万数据点的曲线图时表现出色。100万个数据点的运行结果显示，QT利用GPU硬件加速功能，尽管数据点数量大幅增加，但运行效果稳定。曲线图看似实心是由于大量数据点重叠。
Qt6是Qt框架的第六个主要版本，由The Qt Company开发并维护。这一版本在保持Qt一贯的跨平台特性的同时，引入了诸多新特性和改进，使得开发者能够更高效地进行应用程序开发。Qt6全面支持C++20标准，允许开发者利用现代C++的特性来编写更加高效、现代的Qt应用程序。
QT6 WebEngine简介Qt WebEngine提供了一个集成的浏览器引擎，它支持HTML、XHTML、SVG的渲染，CSS样式设置，以及JavaScript脚本编写。这对于在Qt应用中嵌入Web浏览功能非常实用。 架构与应用WebEngine基于Chromium项目，与Qt Network堆栈兼容，并支持自动同步设置。
QT6是Qt库的第六个主要版本。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架，广泛应用于开发图形界面程序，也可用于开发非图形界面程序。它由Qt Company开发并维护，提供了丰富的功能和工具，帮助开发者高效地创建高质量的应用程序。Qt6作为这个框架的最新版本，带来了诸多新特性和改进。
现场设二个永久性水准点，基础标高直接从水准点引测至施工层面。一层以上标高从建筑物对角外柱上，设二个+0.5m基准标高点，用30m钢卷尺引测至施工层，用水准仪操平。 结构施工期间，检查层间标高和全高标高，全高标高偏差控制在±10mm以内。
