메모리 고갈 없이 9천만 개의 데이터베이스 레코드를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?

ScrollableResults를 사용하여 대규모 데이터 세트 처리

대량 데이터 세트로 작업할 때는 데이터 검색 최적화가 중요합니다. 이 시나리오에서 Hibernate의 ScrollableResults를 사용하여 9천만 개의 데이터베이스 레코드를 읽으면 전체 데이터 세트를 RAM에 로드하려고 시도하여 메모리 소모가 발생할 수 있습니다.

이를 방지하기 위해 권장되는 접근 방식은 setFirstResult 및 setMaxResults 메소드를 활용하는 것입니다. . 결과를 반복하는 동안 이러한 방법을 사용하면 데이터 세트의 특정 부분을 한 번에 지정하여 메모리 병목 현상을 효과적으로 방지할 수 있습니다. 그러나 오프셋이 증가하면 성능이 저하될 수 있습니다.

대체 솔루션은 사용자 지정 SQL 쿼리 접근 방식을 사용하는 것입니다. 증가하는 오프셋을 기반으로 데이터의 하위 집합을 점진적으로 검색하면 메모리 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 다음 쿼리 템플릿은 이 전략을 보여줍니다.

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

이 쿼리는 추가 조건에 따라 필터링하여 지정된 오프셋보다 큰 ID를 가진 레코드 배치를 검색합니다. 이 접근 방식의 증분적 특성은 메모리 리소스를 과도하게 사용하지 않고도 효율적인 데이터 검색을 보장합니다.

또한 MySQL 쿼리 자체를 최적화하면 성능이 향상될 수 있습니다. 적절한 인덱스를 사용하고 최적화된 조건을 보장하면 처리 시간을 크게 줄일 수 있으므로 이 방법은 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 적합한 솔루션이 됩니다.

위 내용은 메모리 고갈 없이 9천만 개의 데이터베이스 레코드를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!