100万条数据占用多少空间

最新推荐文章于 2025-06-18 14:41:00 发布
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分类专栏： 数据分析
本文通过具体实例，详细解析了如何估算数据库中不同数据类型所占用的空间大小，帮助读者理解数据库存储的基本原理。

比如你数据库某一张表有三个字段：一个long型，一个varchar（100） 型，一个date型。
long型占用8个字节（一个字节8位），data占用8字节。
那么一行占用：8+100+8=116Byte。
那么100万行，大约有110M。这是三列。如果你是10列，你就可以粗略估计出来了

几百万数据放入内存不会把系统撑爆吗？
weixin_43133353的博客
12-21 3868
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1万条数据大概占多大空间_MySQL 百万级数据量分页查询方法及其优化
weixin_39989668的博客
11-21 1938
点击上方“罗晓胜”，马上关注，您的支持对我帮助很大往期精品专栏互联网协议还不懂，看这篇还不懂你找我如何入门做软件开发为什么我不推荐再入行程序员做全栈开发很难吗来源：cnblogs.com//geningchao/p/6649907.html/ 前言 /这是一篇关于mysql百万级数据处理优化的文章，百万级数据库是一个分水岭，超过百万级的数据库处理会有多个方向的考量，本文基于多个...
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01-25 1177
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SQL优化
oracle快速生成一百万条测试数据
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02-13 1080
oracle快速生成一百万条测试数据，表t_fensi_value，字段phone[varchar2(32)]，fensivalue[varchar2(32)]。 insert into t_fensi_value --随机手机号 select '1390' || lpad(trunc(dbms_random.value(1, 1000000)), 7, '0') as phone, --
100万oracle多少G,请列举插入100w行整数最快的数据库
weixin_39777540的博客
04-14 440
这是我在我的几年前买的一个烂PC 上执行的:SQL> create table t ( a number);Table createdSQL>SQL> create or replace procedure sp_ins_test2as3 type t_targetis table of t%rowtype;4 l_target t_targe...
oracle 亿级数据存储方案
你被技术大爆炸干翻了吗
07-21 3193
转载自：https://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/p/10383644.html 大数据量的查询，不仅查询速度非常慢，而且还会导致数据库经常宕机（刚接到这个项目时候，数据库经常宕机o(╯□╰)o）。 那么，如何处理上亿级的数据量呢？如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查？仅以此篇文章作为处理的总结。 数据背景： 下面是存放历史数据表的数据量，数据量确实很大，3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已，因为客户端服务器上的数据可能远不止于此。 为什么说远不止于此呢？实际情况是这样的： 有一个实时
新来的同事把几百万数据存入了内存，系统立马爆了，我第一次见。。。
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点击上方[全栈开发者社区]→右上角[...]→[设为星标⭐]在公司有一个需求是要核对一批数据，之前的做法是直接用SQL各种复杂操作给怼出来的，不仅时间慢，而且后期也不好维护，就算原作者来...
【redis序列化与存100万数据内存多大】
qq_31532979的博客
04-13 868
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标题中的“100万条测试数据电商单店用户购买力数据.7z”表明这是一个包含100万个用户购买力记录的压缩文件，格式为7-Zip（.7z）。这种类型的文件通常用于存储大量数据，因为它具有较高的压缩比，可以有效地减少文件...
1万条数据大概占多大空间_Vue - Table表格渲染上千数据优化
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weixin_30487201的博客
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C语言复习-100 万的整形数据占多大
weixin_43972382的博客
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C语言复习-100 万的整形数据占多大 解题思路： 标准规定 sizeof(char)<sizeof(short)<=sizeof(int)<=sizeof(long)<=sizeof(l ong long) 其中 char 类型 1 字节,long long 类型 8 字节，那么 int 在 16 位平台 为 2 字节，在 32 位或者 64 位平台为 4 字节，而目前以 32 或者 64 位居多。 有几组数字是需要记住的 2^10 = 1K (1000),2^20=1M（100
java后端map能存100万条数据吗
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### Java 后端 Map 存储百万级数据的可行性和方法 #### 可行性分析 在现代计算机硬件环境下，在内存中使用 `HashMap` 或者其他类型的 `Map` 来存储一百万条记录通常是完全可行的。对于大多数服务器级别的机器来说，处理如此规模的数据量不会构成显著挑战[^1]。 然而，实际应用时需考虑几个因素： - **内存消耗**：每一条记录会占用一定的内存空间，包括键和值本身的大小以及内部开销。 - **垃圾回收影响**：大量的对象可能会增加 JVM 垃圾收集的压力，进而影响性能。 - **并发访问控制**：如果多线程环境中有多个读写操作，则需要合适的同步机制来保障一致性。 #### 方法建议 ##### 使用高效的数据结构 为了提高效率并减少不必要的资源浪费，可以选择更高效的实现方式如 `ConcurrentHashMap` 而不是普通的 `HashMap` 。前者提供了更好的并发支持，并能在高竞争场景下提供更高的吞吐量[^2]。 ```java import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class LargeDataStorage { private final ConcurrentHashMap<String, String> dataStore = new ConcurrentHashMap<>(); public void put(String key, String value){ this.dataStore.put(key,value); } public String get(String key){ return this.dataStore.getOrDefault(key,"Not Found"); } } ``` ##### 数据分片技术 当单个进程中难以承载全部数据时，可以通过水平分割的方式将大容量的数据集分布到不同的实例上去管理。这不仅有助于缓解单一节点上的压力，还能利用集群的优势提升整体系统的可扩展性和可靠性[^3]。 ##### 序列化与持久化策略 考虑到长时间运行的应用可能面临重启等情况，应该制定合理的序列化方案以便能够快速恢复状态；同时也可以借助外部数据库作为辅助存储手段，只保留最近使用的部分缓存在内存里以降低风险[^4]。
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