(转载)http://www.111cn.net/database/mysql/42453.htm 100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段.对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: mysql>delimiter $ mysql$$ mysql> create procedure test() begin ) ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

百万数据测试 ,; 受影响的行: 时间: .080ms ,; 受影响的行: 时间: .291ms ,; 受影响的行: 时间: .557ms ,; 受影响的行: 时间: .821ms ,; 受影响的行: 时间: .130ms ,,,) , 耗时:5835ms 优化方案: ,  

使用JDBC连接数据库时,如果插入的数据量大,一条一条地插入数据会变得非常缓慢.此时,我们需要用到预处理. 查阅Java开发文档,我们可以看到: 接口 PreparedStatement 表示预编译的 SQL 语句的对象. SQL 语句被预编译并存储在 PreparedStatement 对象中.然后可以使用此对象多次高效地执行该语句. 我的理解是,preparedstatement对象相当于sql语句执行前的一个加工站,对sql语句进行具体的数据填充. 大概的使用流程是: 1:使用Buffer

运行环境: Windows10 和 Deepin15.7, MySQL14.4, Java1.8.0_181使用工具: poi,JDBC数据规模: 35万条,5个文件夹,146个Excel文件(.xls,.xlsx) 一开始在win10里运行,需要3个小时,把我吓到了,当时也没多想,导完数据就做处理去了.后来到deepin里导(电脑装的双系统),同样的数据,同样的代码,只需要100秒左右,又把我吓到了,这差距咋这么大呢.虽然deepin装在固态里,但也不至于直接差了整整一百倍吧. 然后我就又回到

import random as r import pymysql first=('张','王','李','赵','金','艾','单','龚','钱','周','吴','郑','孔','曺','严','华','吕','徐','何') middle=('芳','军','建','明','辉','芬','红','丽','功') last=('明','芳','','民','敏','丽','辰','楷','龙','雪','凡','锋','芝','') name=[] passwd1=(') for i

自己得一点总结: 1.BulkCopy采用的是插入方式,不是覆盖方式(原数据不动,在原数据的后面复制上dataTable中的内容) 2.自增的字段不用赋值 3.数据库字段名和dataTable列名可以不一样,对应关系用bulkcopy.ColumnMappings.Add("author", "author"); 关联 public void SaveTable(DataTable dtTable) { SqlBulkCopy sbc = new SqlBulkCo

上一篇随笔中,介绍了,基本的使用没什么问题了,那么开始数据的插入. 一 问题--无法容忍的插入效率 代码写入基本完成,然后开始测试.起初,插入数据的时候基本上是插入每次插入9组数据,看不出来数据插入的速度. 然后,当我每次插入600组数据的时候,我的天,这个速度真的无法容忍啊. 插入数据的方式是使用for循环,每次插入一组数据. ; i < DataArray.GetCount(); i ++) { progressDlg->ProGress.SetPos(i); szQuery.Format

假如我现在有一个Excel数据表格,需要将其数据插入MySQL数据库中.数据如下: 对应的Python实现代码如下: #导入需要使用到的数据模块 import pandas as pd import pymysql #读入数据 filepath = 'E:\_DataSet\catering_sale.xls' data = pd.read_excel(filepath) #建立数据库连接 db = pymysql.connect(','python_analysis') #获取游标对象 cur

一个工作遇到的问题,将excel文件的内容插入到mysql数据库中. 总体思路是 excel文件-->转换成csv文件-->csv文件读取-->读取数据插入mysql数据库 用到python的两个库csv和MySQLdb 下面是具体的code: 代码中数据库部分没啥好记录的,特别记录一下csv库的用法: # Insert data from csv file.csv_file = file('3D_PTlabs.csv', 'rb')csv_reader = csv.reader(csv

实现读取TXT文件中的内容然后存到内存,然后将内存中的数据和mysql 数据库里面某张表数据的字段做一个比较,如果比较内存中的数据在mysql 里存在则不做处理,如果不存在则将该数据插入mysql数据库中 思路:先将数据存储在mysql 新建的一张临时表中,然后在将临时表中的数据和数据库中的数据做比较,然后在删除临时表中的数据

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

本文目录: 1.insert和replace插入数据 1.1 insert into values() 1.2 insert into set 1.3 insert into select_statement 1.4 create table select 1.5 处理键值重复的问题 1.6 完整的insert语法 2.导出.导入数据 2.1 select into outfile导出数据 2.2 load data infile导入数据 2.3 mysqldump导出数据 2.4 mysqli

插入记录时,影响插入速度的主要是索引.唯一性校验.一次插入记录条数等.根据这些情况,可以分别进行优化,本节将介绍优化插入记录速度的几种方法. 一.对于MyISAM引擎表常见的优化方法如下:     1.禁用索引.对于非空表插入记录时,MySQL会根据表的索引对插入记录建立索引.如果插入大量数据,建立索引会降低插入记录的速度.为了解决这种情况可以在插入记录之前禁用索引,数据插入完毕后在开启索引.禁用索引的语句为: ALTER TABLE tb_name DISABLE KEYS;  重新开启索引的

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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:     se

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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

作业要求 构建一个关系模式和课本中的关系movies(title,year,length,movietype,studioname,producerC)一样的关系,名称自定,在这个关系中插入1000万条记录. 注:关系movies的主键为(title,year). 要求如下: 在尽可能短的时间内完成: 只允许使用原生的SQL,不允许将SQL作为嵌入语言,也不允许使用其他语言如C#.Python等来完成: 提交你的详细解决方案和结果. 分析 查资料得知 可以将多条insert语句合并为一句,即一条

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

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

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

web开发中,我们经常需要将一个表的数据插入到另外一个表,有时还需要指定导入字段,设置只需要导入目标表中不存在的记录,虽然这些都可以在程序中拆分成简单sql来实现,但是用一个sql的话,会节省大量代码.下面我以mysql数据库为例分情况一一说明: 1.如果2张表的字段一致,并且希望插入全部数据,可以用这种方法: INSERT INTO 目标表 SELECT * FROM 来源表; insert into insertTest select * from insertTest2; 2.如果只希望导