java操作elasticsearch实现批量添加主要使用了bulk 代码如下: //bulk批量操作(批量添加) @Test public void test7() throws IOException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application"

问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据速度:需要超过1W条每秒 遇到问题以及解决办法 而在验

如何把数据快速批量添加到Elasticsearch中 问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据

// 申明一个数组用来装遍历的元素 var li = []; //遍历元素并加载到标签中 for(var i = 0; i<navGroup.self_first_nav.length; i++){ var nav_li = '<li class=\'\' data-id='+ navGroup.self_first_nav[i].id +'><a href='+ navGroup.self_first_nav[i].view + '>'+navGroup.self_firs

前言 Redis使用的是客户端-服务器(CS)模型和请求/响应协议的TCP服务器.这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤: 使用Redis管道提升性能 (1)客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应. (2)服务端处理命令,并将结果返回给客户端. 客户端和服务端通过网络进行连接.这样的连接可能非常快(在一个回路网络中),也可能非常慢(在广域网上经过多个结点才能互通的两个主机). 但是无论是否存在网络延迟,数据包从客户端传输到服务端,以及客户端从服

1.前言 hi,大家好,我是三合.我是怎么想起写一篇关于数据库快速批量插入的博客的呢?事情起源于我们工作中的一个需求,简单来说,就是有一个定时任务,从数据库里获取大量数据,在应用层面经过处理后再把结果批量插入回到数据库里.这个任务每十分钟执行一次,但是有的时候数据量太大,循环插入数据库的时候会超时,导致任务失败,所以这个时候我就开始研究怎么快速批量插入数据库,因为我们用的数据库是Oracle,所以我首先研究了Oracle的快速批量插入,后面我一想那其他类型的数据库肯定也有这样的需求,于是我在找了

//EF批量添加数据性能慢的问题的解决方案 public ActionResult BatchAdd() { using (var db = new ToneRoad.CEA.DbContext.DbContext()) { //**********************第一种解决方案 直接使用sql********************** string sqls = ""; ; i < ; i++) { sqls += "sql" + i; } db.

EmployeeDao.java //批处理添加数据 public int saveEmploeeBatch(){ int row = 0; try{ con = DBCon.getConn(); String sql = "insert into tb_employee(name,age,sex,duty)values(?,?,?,?)"; pstmt = (PreparedStatement) con.prepareStatement(sql); Random random = n

在.Net中经常会遇到批量添加数据,如将Excel中的数据导入数据库,直接在DataGridView控件中添加数据再保存到数据库等等. 方法一:一条一条循环添加 通常我们的第一反应是采用for或foreach循环一条一条的添加.这样的方法可想而知,效率肯定很低,可以慢到操作人员无法接受的那种.经过测试(局域网),1W条数据将会耗时3分42秒842毫秒 ; i < dgv.Rows.Count; i++) { string sql = "insert into ....."; Sq

批量添加数据 // 批量添加数据 $User = M('users'); $dataList[] = array('name'=>'thinkphp','email'=>'thinkphp@gamil.com'); $dataList[] = array('name'=>'onethink','email'=>'onethink@gamil.com'); $User->addAll($dataList); $string = M('users')->where(arra