C# Access 大数据量 批量 效率 快速 导入

在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个关键指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对

DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 特点：对字节流数组进行压缩后传递； 优点：当数据量大时，性能提高效果明显，压缩比例大； 缺点：相比第三方组件，压缩比例

C#编写的用于性能测试的程序，产生大量数据的文件，然后可以把数据文件load到oracle数据库中

当我们面对大数据量处理时，往往会陷入许多误区； 不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、 不充份的连接条件和不可优化的where子句。 在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！ 下面我将从

解决poi大数据量导出excel的代码，该代码中所用的jar包是poi3.9。在测试过程中单个sheet中导出20万数据没有问题。

Node.js结合sqlite3模块实现Sqlite数据库建表并实现大数据量的快速插入

Big data volume parallel processing based on Spring Batch

含示例数据库，DLINQ结合GridView控件和ObjectDataSource控件演示大数据量分页的实现，同时介绍延迟执行和日志记录

大并发大数据量请求的处理方法

使用Poi读取大数据量excel的方法支持2003和2007的版本