说说高档欧美一线品牌男装专柜品质的批发市场在哪里

来源：me84668 更新时间：2025-09-04 08:52 发布时间：5年前浏览：172 次

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并且，要是你从一开端就干，最好是从最底层的作业开端，就会对这个职业有着不一样的认知。虽然自己做高X男装批发时刻并不长，但也算经历过，假如一位打版师不懂得做的话，到了必定的程度，就会有硬伤，这就好像你没上过大学，一辈子会有一个心结，哪怕你今后不论混成什么样，都回不到最青春的年纪去在大学里找回了。

很多人好奇为什么现在还有那么多人买高X，受众都是屌丝吗？经常看到的原单是真的吗？价格差那么多，质量肯定是云泥之别吧！首先，买不买高X和有没有钱没有关系，多数人认为有钱人是不会买高X的，实情是有钱人自己也不清楚身上穿的是不是真货，而且正因为他们是有钱人，穿上什么外人第一印象就是真的。以我认识的一个老板为例，家里保险箱藏着几只上百万的劳力士，平时出来吹牛戴的却是网上淘来的几百块同款高X货

一、前言

程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。

其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询，允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中，可以有效避免OOM；本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。

二、JDBC实现流式查询

使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或者使用方法 Statement.enableStreamingResults() 可以实现流式查询，在执行 ResultSet.next() 方法时，会通过数据库连接一条一条的返回，这样也不会大量占用客户端的内存。

public int execute(String sql, boolean isStreamQuery) throws SQLException {    Connection conn = null;    PreparedStatement stmt = null;    ResultSet rs = null; int count = 0; try { //获取数据库连接 conn = getConnection(); if (isStreamQuery) { //设置流式查询参数 stmt = conn.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);            stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);        } else { //普通查询 stmt = conn.prepareStatement(sql);        } //执行查询获取结果 rs = stmt.executeQuery(); //遍历结果 while(rs.next()){            System.out.println(rs.getString(1));            count++;        }    } catch (SQLException e) {        e.printStackTrace();    } finally {        close(stmt, rs, conn);    } return count;}

PS：上面的例子中通过参数 isStreamQuery 来切换流式查询与普通查询，用于下面做测试对比。

三、性能测试

创建了一张测试表 my_test 进行测试，总数据量为 27w 条，分别使用以下4个测试用例进行测试：

大数据量普通查询(27w条)
大数据量流式查询(27w条)
小数据量普通查询(10条)
小数据量流式查询(10条)

3.1. 测试大数据量普通查询

@Test public void testCommonBigData() throws SQLException {    String sql = "select * from my_test";    testExecute(sql, false);}

3.1.1. 查询耗时

27w 数据量用时 38 秒

3.1.2. 内存占用情况

使用将近 1G 内存

3.2. 测试大数据量流式查询

@Test public void testStreamBigData() throws SQLException {    String sql = "select * from my_test";    testExecute(sql, true);}

3.2.1. 查询耗时

27w 数据量用时 37 秒

3.2.2. 内存占用情况

由于是分批获取，所以内存在30-270m波动

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