qq_42570967的博客

数据一致性方面，方法一在数据库内去重，可以利用数据库的事务和约束（如唯一索引）来保证数据一致性，但如果在去重过程中出现故障，可能需要回滚或修复。方法二如果在应用层去重，需要确保去重逻辑正确，否则可能导致数据重复，特别是多线程处理时需注意线程安全。方法二在入库时已经是去重后的数据，减少了数据库的写入压力，但需要应用层处理去重，可能消耗更多应用服务器资源。资源消耗方面，方法一可能对数据库资源消耗更大，因为需要在数据库内进行去重操作，尤其是处理200万数据时，可能占用大量CPU和内存。另外，是否需要实时性。

优化去重逻辑的时间取决于多个因素，包括数据量、数据结构、硬件性能（CPU、内存）、去重算法的实现方式等。

内存去重：使用高效的数据结构（如HashSet或HashMap）在内存中去重，避免重复数据进入数据库。分批去重：如果内存不足，可以将数据分批次去重，减少内存压力。并行去重：使用多线程并行处理去重任务。