回答:使用SQL处理数据时,数据会在数据库内直接进行处理,而且sql处理本身可以对sql语句做优化,按照最优的策略自动执行。使用Java处理时,需要把数据从数据库读入到Java程序内存,其中有网络处理和数据封装的操作,数据量比较大时,有一定的延迟,所以相对来说数据处理就慢一些。当然,这个只是大体示意图,实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同,有各自适合的业务领域,需要根据实际情况选用合适的方式。
海量数据处理的三个主要因素 越来越多的大企业的数据集以及创建需要的一切技术,包括存储、网络、分析、归档和检索等,这些被认为是海量数据。这些大量信息直接推动了存储、服务器以及安全的发展。同时也是...
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...与云服务之间的桥梁,让物联网用户可以更为便捷地实现海量IoT设备上云,可广泛应用于工业制造、物流仓储、智慧港口、智慧家居、智能安防、智慧农业、新零售、智慧医疗、智慧能源等行业,助力产业升级创新。 支持海...
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:鲁越,腾讯云数据库架构师团队负责人,主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis、Oracle等数据库售前架构、运维、调优等工作,曾就职于网易和尼比鲁。 腾...
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