在实际的工作中,难免批量更新的数量极大,pymongo提供了便捷的客户端供使用 假设读者对pandas比较熟悉,下图为事先准备好的dataframe import pandas as pd from pymongo import MongoClient from bson.codec_options import CodecOptions from retry import retry import pytz from pymongo import UpdateOne class MongoDb
很多人在做数据的批量更新时..如果更新的内容是从其他表查出来的..很容易这么写.. UPDATE TABLE1 SET COLUMN1=(SELECT SUM(SOMETHING) FROM TABLE2 WHERE COLUMN2=TABLE1.COLUMN2) 这样的结构对于一般的小数据更新当然是没问题的..因为体现不出劣势.. 但是到了数据量大了的时候..特别在后边的查询时..量大并且结构复杂的时候.. 那一定会自食恶果..你就等吧..一条T-SQL执行个把小时..甚至计算速度后..发现要
update SO_Master set LotteryNo=t2.LotteryNo,UpdateTime=GETDATE() --select sm.LotteryNo,sm.SysNo,t2.LotteryNo from SO_Master sm inner join ( select SysNo,ROW_NUMBER() over(order by sysno asc) rIndex from SO_Master where WebSiteSysNo =6 and SOAmt >=800
回到目录 说它是批量操作,就是说将集合对象一次提交到服务器,并对数据进行持久化,如果您的代码是一次一次的提交,那不算是批量操作!在之前的mongodb仓储中并没有对批量更新和批量删除进行实现,而今天在项目中,还是实现了这种批量的操作,并且已经通过测试,下面公开一下源代码 public void Insert(IEnumerable<TEntity> item) { var list = new List<WriteModel<TEntity>>(); foreach (
Mybatis的批量插入这里有http://ljhzzyx.blog.163.com/blog/static/38380312201353536375/.目前想批量更新,如果update的值是相同的话,很简单,组织 update table set column='...' where id in (1,2,3)l 这样的sql就可以了.Mybatis中这样写就行 <update id="batchUpdateStudentWithMap" parameterType="
在程序中遇到这样的需求, 数据库表格式如下 需要把批量更新status, 如name = fox 时, status = 1, name = boa 时,status = 2 .... 类似的 postgres 的写法如下: update 表名 set status = case name when 'dodo' then '1' when 'eel' then '1' end where name in('dodo', 'eel');
文章出处:http://blog.csdn.net/aesop_wubo/article/details/8286215 问题描述 在做项目的过程中,由于写SQL太过随意,一不小心就抛了一个死锁异常,如下: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction at sun.refle
1. 批量更新 update table_name set field_name = CASE id WHEN id1 THEN field_value, WHEN id1 THEN field_value END 2.批量插入 insert into table_name (field1_name, field2_name) values(field1_value, field2_name) , (field1_value, field2_name)