需求：现有一个1000万行数据的日志文件，每行数据用TAB来分割，它们是userId,gameId,gameScore（用户ID，游戏ID（1--10），该用户在该游戏的这次得分），当数据库中的数据出现丢失，现在要根据该日志文件的记录来恢复数据库中的数据，也就是将该日志中的数据插入到数据库中。数据库中有四个字段：userId,gameId，maxScore，times,这个times是该玩家玩这个游戏的次数，maxScore是玩这个游戏的最高分。
数据库采用分库分表方式，4个表，在两个数据库中，DB1(Table0，Table1)，DB2(Table3,Table3)。表单元为：500万（Table0存放userId在0---500万的用户数据，Table1存放userId在500w---1000w的用户数据.....）
解决方案一：
定义一个hashmap，用来存放要插入到数据库中的数据。HashMap<Key,Value> hashmap;Key类的字段：userId,gameId;Value类的字段：maxScore,times;
接下来就是读取日志文件，对每行进行处理：
如果hashmap中有该gameId和userId，那么根据该行的gameScore和maxScore进行比较，来更新maxScore，同时times++;
否则：hashmap.put(key,value);
最后得到一个统计所有数据的hashmap，再把数据批量插入到数据库中。
这是基本思路，但是这样好吗？1000万行数据啊。。且不说爆不爆内存，速度也是非常慢的，也许你会说hashmap不是查找很快么，但是存在hash冲突啊。1000万行数据要冲突多少次，每个链表 有多长啊！！查找还会快么。
解决方案二：
将所有数据映射到4*10=40个文件中，4为表数，10个gameId的数量。1_1,1_2.....1_10,.......4_10;
读取日志文件String line=reader.readline();
对每行数据进行处理：String[] infos=line.split("
");info[0]-->userId,info[1]-->gameId,info[2]-->gameScore。
userId为n,gameId为m,那么映射的文件为：n/5000000_m。这样就把数据放入到40个文件中了。
开始读取文件：进行解决方案一的处理。每个文件生成一个hashmap。再将hashmap批量插入数据库中。然后读取下一个文件，依次这么处理。。。
每个hashmap也就是平均存放25万行数据。爆不了内存，同时查找速度也不慢。经测试，到了200多万时会变得特别慢。
现在功能是完成了，但是你会发现当所有数据插入到数据库需要1个多小时，我的是每个文件2分钟多。这是一个相当漫长的等待。。。呜呜呜。。。
优化：对于mysql数据库，采用批量插入的同时设置：rewriteBatchedStatements=true。现在7秒一个文件。整个处理过程在4分钟之内就完成了。
代码就不上传。。