「java大数据分页查询」java数据量大的分页查询

今天给各位分享java大数据分页查询的知识，其中也会对java数据量大的分页查询进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Java如何根据条件查询相应的数据并分页
• 2、Java 如何保证分页查询不丢失数据
• 3、java中数据库中实现分页的sql语句要求每页十条要查询的是第二页
• 4、java的jsp如何分页显示查询结果？
• 5、java怎么在数据超过百万后分页导出
• 6、(JAVA)从数据库查出所有数据再分页的方法

Java如何根据条件查询相应的数据并分页

首先分页可以用sql语句的实现，可以用的sql语句的regexp进行比对，但是不推荐，

Java 如何保证分页查询不丢失数据

需要consistency这个字段设置为true。java logstash在应用在正常被kill时会监听input quene 判断里面是否还有数据

java中数据库中实现分页的sql语句要求每页十条要查询的是第二页

1、首先preparedstatement是statement的子接口，属于预处理操作，与直接使用statement不同的是，preparedstatement在操作的时候，先在数据表中准备好了一条sql语句，但是sql语句的值暂时不设置，而是之后设置。

2、在使用statement的时候，要执行一条完整的失去了，在执行钱使用connection直接创建的。

3、如何获得preparedstatement，在connection接口中，通过preparedstatement(String sql)得到。

4、最后在日期输入的时候，正常情况都是使用java.util.date表示日期，在 preparedStatement中需要使用java.sql.date类型，如下图所示就完成了。

java的jsp如何分页显示查询结果？

分页显示一般有两种实现方式：业务层分页、数据库层分页（以下会用到两个参数，提前说明下 page：请求第几页，size：每页显示多少条）

业务层分页：从数据库取出所有数据，然后通过传过来的page和size对所有数据截取，比如一共查了100条数据，保存在list里面，要求查询第2页，每页显示10条，则可以通过list属性，取100条数据 中的第11条到第20条，可通过遍历实现。

数据库层分页：数据库都会有分页函数（mysql 是limit函数，sqlServer是row_number()函数，可自行百度下）该方法是通过传过来的page和size在查询数据库时就开始分页，以mysql为例，查询第2页，每页显示10条，则sql语句是 ”select * from XX limit 10,10“(第一个10表示从下标为10开始查，第二个10是共读取10条)

性能肯定是第二种分页方式好，只要搞懂分页原理，想实现分页其实很简单，只要搞清楚分页是将多条数据中的某几条挑出来

Java

Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。

java怎么在数据超过百万后分页导出

用过POI的人都知道，在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理，如果数据量过多还会常报OOM错误，

这时候调整JVM的配置参数

也不是一个好对策（注：

jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G，而在64位中没有限制，但是在64位的系统中，性能并不是太好

）,好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象，它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的，但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式，不支持.xls格式的Excel文件。

这里普及一下，在POI中使用HSSF对象时，excel 2003最多只允许存6553数据，一般用来处理较少的数据量，这时对于百万级别数据，Excel肯定

容纳不了，而且在计算机性能稍低的机器上测试，就很容易导致堆溢出。当我升级到XSSF对象时，它可以直接支持excel2007以上版本，因为它采用

ooxml格式。这时excel可以支持1048576条数据，单个sheet表就支持近104

万条数据了,虽然这时导出100万数据能满足要求，但使用XSSF测试后发现偶尔还是会发生堆溢出，所以也不适合百万数据的导出。现在我们知道excel2007及以上版本可以轻松实现存储百万级别的数据，但是系统中的大量数据是如何能够快速准确的导入到excel中这好像是个难题，对于一般的web系统，我们为了解决成本，基本都是使用的入门级web服务器tomcat，既然我们不推荐调整JVM的大小，那我们就要针对我们的代码来解决我们要解决的问题。在POI3.8之后新增加了一个类，

SXSSFWorkbook

，采用当数据加工时不是类似前面版本的对象，它可以控制excel数据占用的内存，他通过控制在内存中的行数来实现资源管理，即当创建对象超过了设定的行数，它会自动刷新内存，将数据写入文件，

这样导致打印时，占用的CPU，和内存很少。但有人会说了，我用过这个类啊，他好像并不能完全解决，当数据量超过一定量后还是会内存溢出的，而且时间还很长。对你只是用了这个类，但是你并没有针对你的需求进行相应的设计，仅仅是用了，所以接下来我要说的问题就是，如何通过SXSSFWorkbook以及相应的写入设计来实现百万级别的数据快速写入。

我先举个例子，以前我们[数据库

中存在大量的数据，我们要查询，怎么办？我们在没有经过设计的时候是这样来处理的，先写一个集合，然后执行jdbc，将返回的结果赋值给list，然后再返回到页面上，但是当数据量大的时候，就会出现数据无法返回，内存溢出的情况，于是我们在有限的时间和空间下，通过分页将数据一页一页的显示出来，这样可以避免了[大数据

量数据对内存的占用，也提高了用户的体验，在我们要导出的百万数据也是一个道理，内存突发性占用，我们可以限制导出数据所占用的内存，

这里我先建立一个list容器，list中开辟10000行的存储空间，每次存储10000行，用完了将内容清空，然后重复利用

，这样就可以有效控制内存，所以我们的设计思路就基本形成了，所以分页数据导出共有以下3个步骤：

1、求数据库中待导出数据的行数

2、根据行数求数据提取次数

3、按次数将数据写入文件

(JAVA)从数据库查出所有数据再分页的方法

给你一个非缓存分页类的简单例子吧（Page类可以视作javabean）：

/**

* @author Administrator

*

*

* TODO 要更改此生成的类型注释的模板，请转至

* 窗口 － 首选项 － Java － 代码样式 － 代码模板

*/

import java.util.*;

public class Pager {

private String PageUrl;

private boolean hasNext;

private boolean hasPrevious;

private String previousPage;

private String nextPage;

private int offset;

private int size;

private int length;

private int pagenumber;

public Pager(int offset,int length, int size, String url){

this.offset=offset;

this.length=length;

this.size=size;

int index=url.indexOf("pager.offset");

if (index-1){

this.PageUrl=url.substring(0,index);

}else{

this.PageUrl=url;

}

}

public void setoffset(int offset){

this.offset=offset;

}

public void setPagerUrl(String PagerUrl){

this.PageUrl=PagerUrl;

}

public void setsize(int size){

this.size=size;

}

public void setlength(int length){

this.length=length;

}

public int getoffset(){

return this.offset;

}

public String getPageUrl(){

return this.PageUrl;

}

public boolean gethasNext(){

if((offset+1)*length=size){

hasNext=false;

}else{

hasNext=true;

}

return hasNext;

}

public boolean gethasPrevious(){

if(offset=1){

this.hasPrevious=true;

}else{

this.hasPrevious=false;

}

return hasPrevious;

}

public String getpreviousPage(){

this.previousPage="";

if (this.gethasPrevious()){

this.previousPage=this.PageUrl+"pager.offset="+(offset-1);

}

return previousPage;

}

public String getnextPage(){

this.nextPage="";

if(this.gethasNext()){

this.nextPage=this.PageUrl+"pager.offset="+(offset+1);

}

return this.nextPage;

}

public int getpagenumber(){

float temppn=(float)size/(float)length;

pagenumber=new Float(temppn).intValue();

if (temppnpagenumber){

this.pagenumber++;

}

return this.pagenumber;

}

public static ArrayList FindPageList(int offset,int length,List list){

ArrayList alist=new ArrayList();

for(int i=offset*length; i(offset*length+length)ilist.size();i++){

alist.add(list.get(i));

}

return alist;

}

}

具体使用：

1、在servlet初始化这个page

List list=DataUtil.getSpecifiedList();//得到整个数据列表

int offset=0;//便宜量

int length=10;//每页数据记录数

String pageOffset=request.getParameter("pager.offset");

if(pageOffset==null||pageOffset.equals("")){

offset=0;

}else{

offset=Integer.parseInt(pageOffset);

}

String Url=request.getRequestURL().toString()+"?"+request.getQueryString();

Pager pager=new Pager(offset,length,list.size(),Url);

List RsList=Pager.FindPageList(offset,length,list);

request.setAttribute("Pager",pager);

request.setAttribute("List",RsList);

RequestDispatcher dispatcher= request.getRequestDispatcher("/UI/someModule/list_display.jsp");

dispatcher.forward(request,response);

2、具体jsp中得到分页结果，并显示，并附页面跳转部分：

页面中得到分页结果

%

List RpList=(List)request.getAttribute("List");

Pager pager=(Pager)request.getAttribute("Pager");

%

%--用for循环把RpList显示--%

!--页面跳转代码，这只是个形式，简化和改变方式的余地很大--

form name="pageForm"%if(pager.gethasPrevious()){%a href="%= pager.getpreviousPage()%"prev/a

%}%

%if( pager.gethasNext()){%a href="%=pager.getnextPage()%"next/a%}%%if(pager.getpagenumber()1) {%第select name="pager" onchange="window.location='%=pager.getPageUrl()%pager.offset='+document.pageForm.pager.selectedIndex;"%for(int i=0;ipager.getpagenumber();i++){%option value=%=i% %if(pager.getoffset()==i){ %selected%}%%=(i+1)%/option%}%/select页%}% 共%=pager.getpagenumber()%页/form

ps：1、2两部分可以都放在页面类，不过你好像要MVC,所以给你这个代码。

是否可以解决您的问题？

java大数据分页查询的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java数据量大的分页查询、java大数据分页查询的信息别忘了在本站进行查找喔。