从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负责的模块connector就派上了用场.在楼主的努力下,线上数据同步代码经历了从最初的将近16个小时(并且还出现其他问题这些问题,等后面慢慢细说),到最终25分钟的性能优化. 打个广告,楼主自己造的轮子,感兴趣的请点https://github.com/haifeiWu/lightconf 代码直接Jenkins打包上线 楼主负责的con

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

package cn.linjun.demo; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class DemoBrach { private static Connection connection; private static Statement statement; public stat

创建一个存储过程 DELIMITER $$ -- 设置定界符为$$,与';'意思相同,防止相同符号产生冲突 USE `yunkc_base1`$$ -- 使用数据库 DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_test`$$ -- 如果存在insert_test存储过程名字,则删除 CREATE DEFINER=`ykcbase`@`%` PROCEDURE `insert_test`() -- 设置存储过程的权限 BEGIN -- 开始 DECLARE i INT; --

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

作者: Aicken(李鸣)  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-08 15:00  阅读: 4520 次  推荐: 0                   原文链接   [收藏] 摘要:实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008

转自:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html 我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can

转自:https://www.cnblogs.com/LenLi/p/3903641.html 结合博主实例,自己测试了一下,把数据改为3万行更明显!! 关于上一篇博客中提到的,在进行批量数据插入数据库的时候可以通过给存储过程传递一个类型为Table的参数进行相关操作,在这个过程中本人没有进行效率的测试.后来查找发现可以通过SqlBulkCopy类进行大数据插入操作,本文就来介绍一个这个类的作用并做了相关的效率测试(与Insert语句进行对比). SqlBulkCopy只能向SqlServer表

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

好多天没写博客了,刚刚毕业一个多月! 关于上一篇博客中提到的,在进行批量数据插入数据库的时候可以通过给存储过程传递一个类型为Table的参数进行相关操作,在这个过程中本人没有进行效率的测试.后来查找发现可以通过SqlBulkCopy类进行大数据插入操作,本文就来介绍一个这个类的作用并做了相关的效率测试(与Insert语句进行对比). SqlBulkCopy只能向SqlServer表写入数据,该表既可以是同一个服务器上的也可以是远程服务器上的.当然要写入的数据即数据源不单单是SqlServer,可

本周我们的目标是:B站(哔哩哔哩弹幕网 https://www.bilibili.com )视频评论数据. 我们都知道,B站有很多号称“镇站之宝”的视频,拥有着数量极其恐怖的评论和弹幕.所以这次我们的目标就是,爬取B站视频的评论数据,分析其为何会深受大家喜爱. 首先去调研一下,B站评论数量最多的视频是哪一个...好在已经有大佬已经统计过了,我们来看一哈! ​[B站大数据可视化]B站评论数最多的视频究竟是?来自 <https://www.bilibili.com/video/av34900167/

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

今天需要将一个含有1000万条数据的文本内容插入到数据库表中,最初自然想到的是使用Insertinto '表名'values(),(),()...这种插入方式,但是发现这种方式对1000万条数据量的情况,明显效率低下,于是选用了直接将文本内容导入数据表的方法: LOADDATA LOCAL INFILE '/home/xyw/result.txt' INTO TABLEdomainlib_tmp(domain); 这种方式可以将本地的数据文件'result.txt'直接导入到domainlib_

有一位同事跟大家说他在网上看到一道面试题:“如果后台传给前端几万条数据,前端怎么渲染到页面上?”,如何回答? 于是办公室沸腾了, 同事们讨论开了, 你一言我一语说出自己的方案. 有的说直接循环遍历生成html插到页面上:有的说应该用分页来处理:还有的说这个面试官是个白痴, 哪有后台传几万条数据给前端这种情况的:我仔细思考了一下,先不论后端到底会不会白痴到传几万条数据给前端,假如真碰到这种情况,那么如果前端获取到数据以后, 直接将数据转换成html字符串,通过DOM操作插入到页面,势必导致页面运行

又是一年双十一了,不知道从什么时候开始,双十一从“光棍节”变成了“双十一购物狂欢节”,最后一个属于单身狗的节日也成功被攻陷,成为了情侣们送礼物秀恩爱的节日. 翻着安静到死寂的聊天列表,我忽然惊醒,不行,我们不能这样下去,光羡慕别人有什么用,我们要行动起来,去找自己的幸福!!! 我也想“谈不分手的恋爱” !!!内牛满面!!! 注册登陆一气呵成~ 筛选条件,嗯...性别女,年龄...18到24岁,身高嘛,无所谓啦,就按默认155-170吧,地区...嗯北京好,北京近一点,照片?那肯定要啊,必须的!!

10万条数据采用存储过程分页实现(Mvc+Dapper+存储过程) 有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 1 USE [MvcPro

一.说明 本文主要讲述采集猫眼电影用户评论进行分析,相关爬虫采集程序可以爬取多个电影评论. 运行环境:Win10/Python3.5. 分析工具:jieba.wordcloud.pyecharts.matplotlib. 基本流程:下载内容 ---> 分析获取关键数据 ---> 保存本地文件 ---> 分析本地文件制作图表 注意:本文所有图文和源码仅供学习,请勿他用,转发请注明出处! 本文主要参考:https://mp.weixin.qq.com/s/mTxxkwRZPgBiKC3Sv-

一.EDG夺冠信息 11月6日,在英雄联盟总决赛中,EDG战队以3:2战胜韩国队,获得2021年英雄联盟全球总决赛冠军,这个比赛在全网各大平台也是备受瞩目: 1.微博热搜第一名,截止2021-11-10已有亿级观看量,微博粉丝数到达638.4万 2.哔哩哔哩已有几亿人气,总弹幕有22.3万,全站排行榜最高第2名,B站粉丝已有219.9万 3.腾讯.爱奇艺.优酷等视频平台800万人看过 4.虎牙等直播平台热度也是居高不下 5.央视新闻也发微博庆祝EDG夺冠 既然比赛热度这么高,那么本次我们就以bi

如何使QTreeView快速显示1000万条数据,并且内存占用量少呢?这个问题困扰我很久,在网上找了好多相关资料,都没有找到合理的解决方案,今天在这里把我的解决方案提供给朋友们,供大家相互学习. 我开始使用的QTreeWidget 控件来显示我的数据,发现该控件在显示10000行以下的数据还可以应付的过来,但超过10000条,就明显感觉到屏幕刷新就会有卡的现象,而且占据内存很大,虽然操作起来简单方便,但灵活性没有QTreeView强大.因为我要显示的数据量是非常大的,甚至过1000万,因此,采用

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本