原文地址:https://download.csdn.net/download/mic_gary/10154869 public class SQLiteHelper { //数据库连接字符串 public static string connectionString; public SQLiteHelper() { } #region 公用方法 public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) { string str

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

一.xml层 <!--批量入库--> <insert id="addSecCodeList" parameterClass="java.util.HashMap"> <![CDATA[ BEGIN ]]> <iterate property="secCodeList"> INSERT INTO A_TABLE A ( A.ID, A.SECURITYNO,A.BATCHNO, A.ISDELETE

批量入库 INSERT INTO M_Signal (Signal_Id, Signal_Name) VALUES(,,'water') , , , , 'water') ON DUPLICATE KEY UPDATE Signal_Id=values(Signal_Id),Signal_Name=values(Signal_Name);

近期在做社区,首选discuz,数据需要用scrapy爬虫批量入库,就写了一个php入库接口. <?php define('PW', 'abc123456');//一定要修改 if($_REQUEST['pw'] !== PW){ exit('密码错误'); } error_reporting(E_ERROR | E_WARNING | E_PARSE); define('APPTYPEID', 2); define('CURSCRIPT', 'forum'); define('JK_CHARS

java 操作Oracle 批量入库的问题 先说下我运行的环境: Windows7 64位操作系统 (四核)Intel i5-2300 CPU @2.80GHz 内存4G 硬盘1T Jdk1.6+MyEclipse8.6 for Spring+ojdbc14.jar Oracle10.2.0+PLSQL7.1.4.1390 情况是这样的,今天一个朋友说用了我说的Oracle的Table类型批量入库过后,感觉慢了点.为此我在不考虑多线程的情况下,分别用“Oracle的 自定义类型定义表类型”.“O

java中往数据库批量插入数据Demo java代码: //入库数据是需要批量入库的List int len =入库数据.size(); //每次循环10条 int incremnet = 10; //计算需要寻得次数 int con = len % 10 ==0 ? len /10 : len / 10 +1; for (int i =0; i < con; i++) { //当前条数 int curr = i * incremnet ; //空集合 List<实体> list = n

批量入库 因为maccms自带的采集采集起来很慢,而且很多资源站的采集接口不能对内容排序,导致最旧的数据最后入库.用java写个采集程序,采集完入库的时候发现不能一次性入库多个数据,导致入库也很慢,所以就在入库控制器写了个方法批量入库. Receive.php public function foo() { $info = $this->_param; if (!array_key_exists("vods", $info) || empty($info["vods&q

原地址 :http://www.cnblogs.com/wangmars/p/3914090.html SQLite,是一款轻型的数据库,被广泛的运用到很多嵌入式的产品中,因为占用的资源非常少,二其中的操作方式几乎和我们接触的数据库不多,甚至只有几百K的他自然会被需求者青睐,下面讲一下在这样的轻型数据库中怎么对他进行一些读写操作. 之前做选择联系人的时候出现如果一个手机里联系人超过2000的话,往数据库里面插入会非常耗时,不同的手机存储的条数不同,这个存储的数量和手机的内存有很大的关系,往往取决

转自 http://hi.baidu.com/hfutonline/blog/item/62b1e4de8bdf4b2e5882dd28.html 最近在做android项目的时候遇到一个问题,应用程序初始化时需要批量的向sqlite中插入大量数,导致应用启动过慢. android使用的是sqlite数据库,sqlite是比较轻量级的数据库,在Google了之后发现,sqlite事务处理的问题,在sqlite插入数据的时候默认一条语句就是一个事务,有多少条数据就有多少次磁盘操作.我的应用初始50

使用SQLite存储数据时发现插入速度太慢,程序跑了将近五分钟才插入了不到三千条.上网查资料才发现,SQLite这种文件数据库与MySql机制不一样,每条事务都有打开和关闭文件的步骤,SQLite默认将每条语句看成单独的事务.当我逐条插入数据时,就会出现大量的文件IO操作,效率自然不高.需要将多个插入操作放到一个事务中,就可以显著提升插入效率. QT中使用事务的方法如下: QSqlDatabase app_database;// 设置数据库参数// ...app_database.transac

SQLite的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  sqlite3_exec(db, “insert into name values ‘lxkxf', ‘24'; ”, 0, 0, &zErrMsg);  将会重复的打开关闭数据库文件100万次,所以速度当然会很慢.因此对于这种情况我们应该使用“事务”. 

本人翻译, 原文见: http://tech.vg.no/2011/04/04/speeding-up-sqlite-insert-operations/ 我正在开发一个Android程序, 它使用SQLite存储大约6000行的数据, 这些数据会定期从网上更新. 在模拟器上, 从网络获取和解析CSV格式的数据所花的时间大概是20秒, 但是把数据插入的数据库的时间是71秒. 因为数据更新的操作差不多一个星期才有一次, 因此我认为1分多钟的操作时间是可以接受的. 但当我把程序在真机上跑的时候, 6

准备条件:20万+数据 界面设计使用的WPF. 没有对比就没有伤害,以下是我两种方式导入数据案例. 运行 结果对比: 首先使用一般sql语句导入,因为时间原因,我就没有等待程序执行完,但是我记录了大约需要多少时间,以及执行了多少时间.导入数据共计:258113条,执行了38秒,已经入库了6971条,大约还需要1429秒.(不去考虑电脑配置,界面数据加载耗时等因素) 接下来我们看看同样的数据量 SqlBulkCopy效果如何: 当我注释代码中使用异步操作,当然,界面会出现假死状态.再来看看运行结果

最近设计到sqlite数据库批量操作的,性能很是问题.于是一番研究(站在巨人肩膀)从网上整理出来相关性能优化方向.大体分三个级别,一般第一个阶段已足够. 1.sqlite每次插入数据(每调用一次sqlite3_exec()函数)都会隐式开启一个事务,不断开启关闭会增大IO量.如果在插入数据前显式开启事务,插入后再一起提交,则会大大提高IO效率,进而加数据快插入速度. 如: db.BeginTransaction(); try { for (...) { //db.execSQL("...&quo

最近项目需要将大量的压缩文件导入到数据库中,所以开始总结用Python批量处理的办法,本次是首先将这些压缩文件的文件名提取出来,然后导入到数据库中. 由于涉及到路径的读取处理,所以方法有os模块和commands模块,本次主要采用commands模块(有时间的话,一定要再探索一下os模块实现的方式). # encoding: utf-8#!/usr/bin/python import commandsimport MySQLdb conn = MySQLdb.connect( host='loc

在解决es入库问题上,之前使用过rest方式,经过一段时间的测试发现千万级别的数据会存在10至上百条数据的丢失问题, 在需要保证数据的准确性的场景下,rest方式并不能保证结果的准确性,因此采用了elasticsearch的BulkProcessor方式来进行数据入库, 实际上采用es客户端不同,rest方式采用的是restClient,基于http协议,BulkProcessor使用的是TransportClient,基于Tcp协议. 下面是在spring下具体的实现步骤:1 定义一个stud