因此，对于一些研究工作，我需要分析大量的原始运动数据（目前几乎是数据并且不断增长）并吐出定量信息和图表。
我使用Groovy编写了大部分内容（使用JFreeChart进行制图），当性能成为问题时，我用Java重写了核心部分。
问题是分析和绘图需要大约一分钟，而加载所有数据大约需要5-10分钟。正如你可以想象的那样，当我想对绘图做一些小改动并看到输出时，这真的很烦人。
我有几个想法来解决这个问题：
将所有数据加载到SQLite数据库中 优点：它会很快。如果需要，我将能够运行SQL来获取聚合数据。
缺点：我必须编写所有代码。此外，对于某些图，我需要访问每个数据点，因此加载几十万个文件，某些部分可能仍然很慢。
Java RMI返回对象。所有数据都被加载到一个根对象中，当序列化时，该对象大约为200兆。我不确定通过RMI传输200meg对象需要多长时间。 （同一客户）。
我必须运行服务器并加载所有数据，但这不是什么大问题。
主要职业：这应该花费最少的时间来写
运行一个加载数据的服务器，并在服务器vm内的命令上执行groovy脚本。总的来说，这似乎是最好的想法（实施时间与性能以及其他长期效益）
我想知道的是还有其他人解决了这个问题吗？
后期分析（2011年3月29日）：在写完这个问题几个月后，我最终不得不学习 R 来运行一些统计数据。使用 R 进行数据分析和聚合比我正在做的更容易，更快捷，更快捷。
最终，我最终使用Java运行初步聚合，然后在 R 中运行其他所有内容。 R 制作漂亮的图表比使用JFreeChart更容易。
答案 0 :(得分：5)
如果要获得大量数据，数据库的可扩展性非常高。在MS SQL中，我们目前在4分钟内对大约30GB的数据进行分组/求和/过滤（我认为大约有1700万条记录）。
如果数据不会增长很多，那么我会尝试方法＃2。您可以创建一个简单的测试应用程序，使用随机数据创建一个200-400mb的对象，并在决定是否要使用该路径之前测试传输它的性能。
答案 1 :(得分：2)
在做出决定之前，可能需要了解JVM的运行情况以及物理系统资源。
有几个因素可以在这里发挥作用：
如果您不熟悉VM的设置，还应该查看http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/vmoptions.jsp。
答案 2 :(得分：1)
如果您的数据具有关系属性，那么没有什么比将其存储在某个SQL数据库中更自然的了。在那里，你可以解决你最大的问题 - 性能，花费“只是”来编写适当的SQL代码。
对我来说非常明白。
答案 3 :(得分：1)
我会研究使用R的分析。它是一种具有图形功能的统计语言。它可以让你领先，特别是如果那是你打算做的那种分析。为什么要编写所有代码？
答案 4 :(得分：0)
答案 5 :(得分：-4)
啊，是的：Java中的大型数据结构。祝你好运，幸存"death by garbage collection"。 java似乎做得最好的是围绕其他处理引擎包装UI，尽管它可以从大多数内存管理任务中解放开发人员 - 只需付出代价。如果是我，我很可能会在Perl中进行繁重的处理（由于性能原因，我不得不在perl中重新编写几个批处理系统的块而不是java），然后将结果吐回到现有的图形代码中
但是，根据您的建议选择，您可能希望使用SQL DB路由。只需确保一些示例查询确实更快，查看查询计划数据以及所有这些（假设您的系统将记录或以交互方式显示此类详细信息）
编辑，（对Jim Ferrans）回复：java big-N比perl更快（下面的评论）：你引用的基准测试主要是很少的“算术”循环，而不是几百MB的IO并存储它在Map /％hash / Dictionary / associative-array中，以便以后重新访问。 Java I / O可能会变得更好，但我怀疑所有的抽象性仍然会使它变得比较慢，而且我知道GC是一个杀手。我最近没有检查过，我不像以前那样每天处理多GB数据文件。
喂养巨魔（12/21）：我measured Perl to be faster than Java for doing a bunch of sequential string processing。实际上，根据我使用的机器，Perl比这种工作（批处理+字符串）的Java快3到25倍。当然，我放在一起的特定捶打测试不涉及任何数字工作，我怀疑Java会做得更好，也不涉及在Map / hash中缓存大量数据，我怀疑Perl会有做得好一点。请注意，Java在使用大量线程方面做得更好。