项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径. ​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口. 抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能. 参数说明 { "className": "ValideData", //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注

在平时的项目中,将数据导出到Excel的需求是很常见的,在此对一些常见的方法做以总结,并提供一种大数据量导出的实现. OLEDB   使用OLEDB可以很方便导出Excel,思路很简单,处理时将Excel当做Access处理,利用SQL建表.插入数据.不多说了,直接看代码  使用OLEDB导出Excel 生成的Excel是2003还是2007,就是通过连接字符串来控制的(代码中的connString ),同时传递的文件名也要一致(xls or xlsx),不然会出现运行不成功或者生成的文件打不开

使用POI或JXLS导出大数据量(百万级)Excel报表常常面临两个问题: 1. 服务器内存溢出: 2. 一次从数据库查询出这么大数据,查询缓慢. 当然也可以分页查询出数据,分别生成多个Excel打包下载,但这种生成还是很缓慢. 大数据量导入请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(一)导入 那么如何解决呢? 我们可以借助XML格式利用模板替换,分页查询出数据从磁盘写入XML,最终会以Excel多sheet形式生成.亲测2400万行数据,生成Excel文件4.5G,总耗时1.5

最近业务方有一个需求,需要一次导入超过100万数据到系统数据库.可能大家首先会想,这么大的数据,干嘛通过程序去实现导入,为什么不直接通过SQL导入到数据库. 大数据量报表导出请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 一.为什么一定要在代码实现 说说为什么不能通过SQL直接导入到数据库,而是通过程序实现: 1. 首先,这个导入功能开始提供页面导入,只是开始业务方保证的一次只有<3W的数据导入: 2. 其次,业务方导入的内容需要做校验,比如门店号,商品号等是否系统存在,需

参考资料:http://bbs.51cto.com/thread-1074293-1-1.html                 http://bbs.51cto.com/viewthread.php?tid=1074293&extra=&page=1 目前java框架中能够生成excel文件的的确不少,但是,能够生成大数据量的excel框架,我倒是没发现,一般数据量大了都会出现内存溢出,所以,生成大数据量的excel文件要返璞归真,用java的基础技术,IO流来实现.   如果想用IO

有次面试时,老板问我大批量数据一次性导出会有什么问题 感谢度娘提供,感谢原博主提供 https://www.cnblogs.com/zou90512/p/3989450.html

前面一篇文章介绍大数据量导出实现: Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 这篇文章在Excel列较少时,按以上实际验证能很快实现生成.但如果列较多时用StringTemplate写入时会出现内存溢出.那么我的解决方案如下: 将数据列表分成多份,如果从数据库查询就是分页查询出多页数据进行分批在磁盘插入. 1. 创建模板 举例Excel截图如下(有27列): 模板分三部分(head,body及foot),分别如下: operation_data_head.st <?xml v

oracle 快速删除大批量数据方法(全部删除,条件删除,删除大量重复记录) 分类: ORACLE 数据库 2011-05-24 16:39 8427人阅读 评论(2) 收藏 举报 oracledeletetablesqllogginginsert 全部删除 如果是删除某个表的所有数据,并且不需要回滚,使用 TRUNCATE 就ok了.关于Trancate 参见这里http://blog.csdn.net/gnolhh168/archive/2011/05/24/6442561.aspx SQL

项目中在同步数据的时候,需要把获得的数据DataTable,写入oracle数据库 因为System.Data.OracleClient写入方式写入大批量数据特别慢,改用Oracle.DataAccess写入方式(上代码): ODP工具类: 需要引入命名空间: using Oracle.DataAccess;using Oracle.DataAccess.Client;using Oracle.DataAccess.Types; ODP_Inserter { /// <summary> ///

最近着手处理大批量数据的任务. 现状是这样的,一个数据采集程序承载大批量数据的存储和检索.后期可能需要对大批量数据进行统计. 数据分布情况 13个点定时生成采集结果到4个文件(小文件生成周期是5分钟) 名称 大小(b) gather_1_2014-02-27-14-50-0.txt 568497 gather_1_2014-02-27-14-50-1.txt 568665 gather_1_2014-02-27-14-50-2.txt 568172 gather_1_2014-02-27-14-

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

网上找的库文件,同样做了修改.在导出的时候,有时候数据第一列和最后一列可能是复选框和操作按钮,这个是我们不需要的,加了这个的过滤 //table2excel.js /* * jQuery table2excel - v1.1.1 * jQuery plugin to export an .xls file in browser from an HTML table * https://github.com/rainabba/jquery-table2excel * * Made by raina

方法五:使用PLSQL的数据生成器 首先测试环境建立:dept表 CREATE TABLE dept(deptno NUMBER(6),dname VARCHAR2(20),loc VARCHAR2(20)); 以下实验就是像dept表中插入大量的数据. 数据生成器允许创建演示和测试数据.对于测试应用程序和查看它们怎样执行大量的数据,这很有帮助的.可以在PL/SQL Developer的工具菜单的下面找到数据生成器:Data Generator.基本上,定义由一个或多个表.要生成的记录数量和字段

处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables

© 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 最近同事碰到大批量数据导入问题,因此也关注了一下.大批量数据导入主要存在两点问题:内存溢出和导入速率慢. 内存溢出:将文件中的数据全部取出放在集合中,当数据过多时就出现Java内存溢出,此时可通过调大JVM的最大可用内存(Xmx)解决, 但终究不是王道.    MySQL支持一条SQL语句插入多条记录的操作,并且效率比单条插入快的不是一点点:但是MySQL一次可接受的数据包大小 也是有限制的,当一次插入过多时也可能造成数据包内存溢出,此时可通过调

\copy 表名 to 路径 with csv 比如: \copy dataset to /home/backup/dataset.csv with csv \copy dataset to /home/backup/dataset.csv with csv header      带字段名 导入CSV COPY mytable FROM '/myfile.csv'  WITH CSV  HEADER postgres=# COPY vender(sid,vender_id,vender_nam

记一次大批量数据的多进程同步 背景:因为公司的用户标识不完整,所以需要从集团同步一次用户标记数据,用户数据来源是微信,数量级为一百五十万,集团用户数量级为六百万 方案确定下来是集团开了一个查询接口,访问没有频率并发限制,数量级在那呢,我们遍历公司的用户,去查询这些用户的标识来更新 项目使用了laravel,就写了一个命令行脚本,开15个进程去跑 由于时间关系使用了PHP的pcntl_fork实现多进程 核心代码如下: 主要流程是: 首先主进程分配userid给各个子进程,这里使用了redis队列

事情的原因是:我执行了一个load into语句的SQL将一个很大的文件导入到我的MySQL数据库中,执行了一段时间后报错"The total number of locks exceeds the lock table size". 首先使用命令 show variables like '%storage_engine%' 查看MySQL的存储引擎: mysql> show variables like '%storage_engine%'; +----------------

背景: 想要往sqlserver数据库中导入大批量数据,使得数据库的备份文件大于几个G. 注意: 导入的数据不能太规范,数据表最好不一致,否则会自动压缩. 解决办法: 1)通过excel导入,可以参考另一个帖子.但是经常会很卡. 2)通过循环脚本自动insert. 下面我们来说说第2个方法. 先创建表,列为:( id,v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9,v10),每列的数据类型为bigint(为了占更大的空间) 通过自动化命令循环写入,生成随机数插入到表中.命令如下: USE

用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92

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