对比在android中批量插入数据的3中方式对比(各插入1W条数据所花费的时间): 1. 一个一个插入 public static boolean insert(SQLiteOpenHelper openHelper, RemoteAppInfo appInfo) { if (null == appInfo) { returntrue; } SQLiteDatabase db = null; try { db = openHelper.getWritableDatabase(); Content…

mysql总结 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 存储引擎: 常见存储引擎: Myisam:5.5之前默认引擎,支持表锁,不支持外键和事务,查询插入性能很高 InnoDB:支持事务,外键,支持行级锁,5.5之后默认存储引擎,5.6之后支持全文索引 Memory:所有数据置于内存中,拥有极高的效率,但是重启数据会丢失 Archive:拥有很快的插入速度,但是查询相对差劲 Federated:将不同的mysql服务器…

需要了解的知识 1.触发器 2.sqlbulkcopy 我的用途 开发数据库同步的工具,需要大批量数据插入和数据更新. 方式 使用SqlBulkCopy类对数据进行数据批量复制,将需要同步数据的表新建一个结构相同的临时表.然后在临时表编写触发器用于对更新数据的表进行数据插入和更新: 触发器要点 1.触发器(trigger)是一种特殊的存储过程,当你对一个表进行Insert.Delete或Update时进行触发: 2.触发器触发时自动在系统创建inserted和deleted表,触发器执行完成后自…

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab…

作为一合格的测试人员对数据库的单表查询.多表查询.分组查询.子查询等等这些基本查询方法还是要会的.不然到企业中,容易被一些人鄙视,或者说如果数据库学不好,表查不明白,那么对自己能力来说也是一种侮辱,因为你可以证明自己,你是可以的,尤其是你在面试的时候面对面试官的给你出的一道sql语句题目,你能马上用你的套路把这道题做出了,那么恭喜你过了第一个小关卡.ok,我们今天学习一下数据库中的第一个查询,也是最简单,容易入门的查看----表的一些操作. 我们在上一篇中创建了一个classinfo和stude…

当一个线程对一个表执行一个DELAYED语句时,如果不存在这样的处理程序,一个处理器线程被创建以处理对于该表的所有DELAYED语句.通常来说,在MyISAM里读写操作是串行的,但当对同一个表进行查询和插入操作时,为了降低锁竞争的频率,根据concurrent_insert的设置,MyISAM是可以并行处理查询和插入的: 当concurrent_insert=0时,不允许并发插入功能.当concurrent_insert=1时,允许对没有洞洞的表使用并发插入,新数据位于数据文件结尾(缺省).当c…

PS:之前写过一遍,那个方法没有彻底解决,现找到真正的解决方法 环境:redis 3.2.100 windows版(注意!!!这是关键),win10,redis客户端spring boot 2.0.7,以及配对的spring data redis 某功能会频繁地大批量地往redis写入数据,数据量大概10秒内超过10000条 插入时可能会报错,报错时间点不定,大概都是运行一段时间后报错,错误信息如下: nested exception is io.lettuce.core.RedisComman…

一,配置参数 exec sp_configure reconfigure exec sp_configure RECONFIGURE 若不配置参数会出现,提示这个错误: SQL Server 阻止了对组件 'Ad Hoc Distributed Queries' 的 STATEMENT'OpenRowset/OpenDatasource' 的访问,因为此组件已作为此服务器安全配置的一部分而被关闭.系统管理员可以通过使用 sp_configure 启用 'Ad Hoc Distributed Qu…

背景 团队目前在做一个用户数据看板(下面简称看板),基本覆盖用户的所有行为数据,并生成分析报表,用户行为由多个数据来源组成(餐饮.生活日用.充值消费.交通出行.通讯物流.交通出行.医疗保健.住房物业.运动健康...), 基于大量数据的组合.排序和统计.根据最新的统计报告,每天将近100W+的行为数据产生,所以这个数据基数是非常大的. 而这个数据中心,对接很多的业务团队,这些团队根据自己的需要,对某些维度进行筛选,然后直接从我们的中心上下载数据(excel)文档进行分析.所以下个几十万上百万行的数…

package com.example.datebasetest; import android.content.ContentValues;import android.database.Cursor;import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;import android.support.v7.app.AppCompatActivity;import android.os.Bundle;import android.util.Log;impor…