id的范围来删除数据 比如要删除 110到220的id信息:delete id from 表名 where id between 110 and 220;

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

删除书包中的一条数据 查询 <esql module=help id=list> Select ID,Subject,Writer,DayTime From Messages </esql> 删除前循环输出 <table border=1> <tr><th>ID</th><th>主题</th><th>作者</th><th>时间</th></tr> &l

需求:在web页面操作,一次导出百万条数据并生成excel 分析: 1.异步生成Excel,非实时,完成后使用某种方式通知用户 2.生成多个excel文件,并打包成zip文件,因为一个excel容纳不了这么多数据,即使分别放在不同的sheet中也不行,文件太大,打开需要很长时间,用户体验不好 3.如果对数据格式没什么要求,可考虑导出csv文件,字符流,比excel快不少 4.后台可开多个线程,分别生成excel文件,然后再合并 5.可使用poi,但是poi是先将数据放在内存,然后再导出,所以建议

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 wh

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

1.首先复制一条sql 在复制前,需要确定该记录是否有主键 若无,则代码非常简单, "; 复制的表名↑                                   粘贴的表名↑                        ↑ 某个字段的值最好唯一 若有主键,一般是ID,则需要随机生成新的ID INSERT INTO tb_swing_card ( swing_card_number, swing_card_device_id, swing_card_serial, swing_card

MySQL CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '', `age` tinyint(3) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 测试数据 CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

第一种方法:效率最高 SELECT TOP 页大小 * FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS RowNumber,* FROM table1 ) as A ) --注解:首先利用Row_number()为table1表的每一行添加一个行号,给行号这一列取名'RowNumber' 在over()方法中将'RowNumber'做了升序排列 --然后将'RowNumber'列 与table1表的所有列 形成一个表A --重点在where条件.

错误: The number of sections contained in the table view after the update (1) must be equal to the number of sections contained in the table view before the update (2), plus or minus the number of sections inserted or deleted (0 inserted, 0 deleted). 功

Java读取大文本文件保存到数据库 1.追求效率 将文件读取到内存,效率比较高,经过测试读取1G左右的文本文件,机器内存消耗达到接近3个G,对内存消耗太大,不建议使用 2.通过调用第三方类库实现 通过开源的Apache Commons IO流类库提供的LineIterator对每行数据读取,底层通过jdk中提供的BufferedReader实现,对内存的开销不是很大 3.具体实现步骤 创建java项目引入pom依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

新手小白写的,我自己都不知道对不对,先写下来记着,以后掌握更多Python知识后,再来看下写的对不对. 题目:造一百万条大学生的基本信息(学校.专业.姓名.学号) 分析思路:利用Python的MySQL模块实现,首先导入MySQL模块,创建一个student表,再利用循环插入100万条学生记录.(我知道这里应该有优化,可是我还不知道怎么实现,哭------) 代码实现: import MySQLdb db=MySQLdb.connect('localhost','user','123','tes

一.条件字段为数值的情况   select * from tb where id=@id; --当前记录   select top 1 * from tb where id>@id order by id; --下一条记录   select top 1 * from tb where id<@id order by id desc --上一条记录     二.以排序的思路出发的一种方案   ;WITH TUsers AS  (     SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (

本人在做项目实施时,我们使用的是mysql数据库,在不到一个月的时间已经有了2千万条数据,查询的时候非常慢,就写了一个数据迁移的小项目,将这两千万条数据存放到MongoDB中看效率怎么样,再读取数据时老是出现内存溢出,查了好多资料才找到原因,解决方法: 在jdbc的URL上加两个参数就OK,成功解决内存溢出的问题.例如: "jdbc:mysql://10.20.100.86:3306/jsdb?useCursorFetch=true&defaultFetchSize=100";

利用mysql内存表插入速度快的特点,先存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中 一.创建内存表 CREATE TABLE `vote_record_memory` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, `pwd` ) NOT NULL, `create_time` datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET = utf8 二.创建普

需要向数据库添加100W条测试数据,直接在普通表中添加速度太慢,可以使用内存表添加,然后将内存表数据复制到普通表 创建表 # 内存表 DROP TABLE IF EXISTS `test_memory`; CREATE TABLE `test_page_memory` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFA

查看所有存储过程: show procedure status; 查看详细存储过程 ptest: show create procedure ptest; 存储过程插入数据: create table milli(id int auto_increment primary key, name varchar(20), num int); truncate table milli; delimiter $$ drop procedure if exists ptest; create proced

1.前言 因为负责基础服务,经常需要处理一些数据,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级数据需要处理,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来处理,文件一分为8同时开启8个线程并发处理,但是依然处理很慢,处理时长起码在1天+所以无法忍受这样的处理速度就采用python来处理,结果速度有了质的提升,大约处理时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大数据思想来处理,相关的会在后续继续更新. 2.安装python 第一步首先下载python软件,在官网可

(1)连接数据库 public static void BulkToDB(DataTable dt) { //数据库连接 SqlConnection sqlCon = new SqlConnection("data source=.;initial catalog=Blog;user id=sa;password=123456;multipleactiveresultsets=True;application name=EntityFramework"); SqlBulkCopy bu

functiongetZtree() { varsetting = { view: { expandSpeed: 100, selectedMulti: true, showLine: true, // 是否显示节点间的连线 fontCss: {}, }, async: { type: "GET", enable: true, url: getRootPath() + "/upload/queryByZtree?speciaity=" + $("#spec