數(shù)據(jù)庫查詢大數(shù)據(jù)內(nèi)存溢出解決辦法。怎么辦？嘗試設置-xmx768或1024。如果不起作用，可以檢查程序中是否存在內(nèi)存泄漏。或調(diào)試以找出哪個步驟導致內(nèi)存不足。如果沒有解決，建議您發(fā)布部分異常拋出代碼和完

數(shù)據(jù)庫查詢大數(shù)據(jù)內(nèi)存溢出解決辦法。怎么辦？

嘗試設置-xmx768或1024。如果不起作用，可以檢查程序中是否存在內(nèi)存泄漏?；蛘{(diào)試以找出哪個步驟導致內(nèi)存不足。如果沒有解決，建議您發(fā)布部分異常拋出代碼和完整的異常信息，這些應該不難解決。發(fā)現(xiàn)和解決問題是積累經(jīng)驗和進步的關鍵

來吧，仔細找原因，我相信你能解決的。

哪些操作會導致Python內(nèi)存溢出，怎么處理？

您好，謝謝您的提問。剛才，我也遇到了Python內(nèi)存溢出的問題。我和你分享我的例子，希望能對你有所幫助。

內(nèi)存溢出：使用malloc或new來申請內(nèi)存塊空間，但不使用free和delete來釋放內(nèi)存塊，導致程序失去對內(nèi)存塊的控制。

我的解決方案如下：

在本機編譯器中，如果定義如下

a=1000

B=1000

打印ID（a），ID（B）

，您會發(fā)現(xiàn)這兩個結果是不同的。ID（）用于查看對象的內(nèi)存地址。如果我們定義大量的int變量，就有可能出現(xiàn)內(nèi)存溢出。

檢查，python for small integer object，[-5257）是預先分配的內(nèi)存地址。如果超出此范圍，則使用常規(guī)緩沖池。對于大整數(shù)，pyintblock用作緩沖池。所以我們有上述現(xiàn)象。

對于相同的int變量值，如果使用a=b=1000，則ID（a）和ID（b）的內(nèi)存地址相同，可以在一定程度上降低溢出的可能性。

在非本機編譯器中，上述情況似乎已得到優(yōu)化。在eclipse中測試時，相同的值通常是相同的內(nèi)存地址。

數(shù)據(jù)庫占用內(nèi)存越來越高，怎么處理？

數(shù)據(jù)庫內(nèi)容越來越被占用。我們該怎么辦？

查找和檢查數(shù)據(jù)庫占用率高的原因和解決方案有很多

1。數(shù)據(jù)庫連接過多；請檢查數(shù)據(jù)庫服務鏈接，控制數(shù)據(jù)庫連接的最大數(shù)目

2。大量數(shù)據(jù)庫IO并發(fā)；使用任務隊列

3。SQL性能問題；SQL優(yōu)化或子表

4。大型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲；升級擴展或子數(shù)據(jù)庫

優(yōu)化優(yōu)先級：先代碼級，后硬件級