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mysql一次性获取几十万数据会怎么样
服务内存溢出。根据资料显示，mysql连接数据库的时候，需要从表中拖数据，如果数据量过大会导致服务内存溢出。会提示java，lang，OutOfMemoryError，Java，heap，space错误。
一次查询处理的数据量过大，超过几千条甚至上万条，就会因为内存不足而导致MySQL服务崩溃，称为内存溢出。当在MySQL中执行一条SQL语句时，这条SQL语句返回的数据行数超过了MySQL服务器的netbufferlength设置值，这些数据就会被全部加载到内存中。netbufferlength是一个全局变量，默认值为16KB。
MySQL 采用的是边算边发的逻辑，因此对于数据量很大的查询结果来说，不会在server端保存完整的结果集。 所以，如果客户端读结果不及时，会堵住MySQL的查询过程，但是不会把内存打爆。如果您的查询结果集很大，可以考虑分批查询数据，使用多线程去查询数据。
oracle与mysql的区别?
Oracle是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。 Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP最好的工具。
尺寸和市场占有率：Oracle是一款大型数据库系统，而MySQL则更适合中小型应用。据市场调研，Oracle的市场占有率大约为40%，相比之下，MySQL仅占20%左右。此外，MySQL是一款开源软件，可以免费使用，而Oracle则需要支付高昂的许可费用。
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，其源代码是公开的，这意味着开发者可以自由地访问、修改和分发其代码。而Oracle是一个专有数据库系统，其源代码是不公开的，并且拥有完善的版权保护。Oracle公司提供了一系列数据库产品和服务，包括数据库软件、技术支持和培训等。
hdf5和mysql比较怎么样
1、HDF5更适用于单机大规模数据应用，比如神经网络训练、股票回测、CFD计算、大数据体处理等等；而MySQL这类关系型数据库更适用于网络环境和一般场景的数据应用。HDF5在多维数据应用比关系型数据库有较大优势；在查询上肯定没有SQL语句方便。
2、HDF5被认为是最优选择之一。它支持Java、Python和C，具备强大的分类功能，自动实现数据管理。对于存储需求，HDF5文件的大小远小于传统数据库格式，尤其在处理大量分钟级别数据时，10年数据仅需100-200G空间，且支持单个股票独立存储。
3、计算结果对比**：通过存储和验证 Python + HDF5 与 DolphinDB 的计算结果，确保两者计算结果的一致性，最终结果显示两者结果完全相同，验证了 DolphinDB 一体化因子计算方案的准确性。
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