Django ORM 中的批量操作 在Hibenate中,通过批量提交SQL操作,部分地实现了数据库的批量操作.但在Django的ORM中的批量操作却要完美得多,真是一个惊喜. 数据模型定义 首先,定义一个实例使用的django数据库模型Product,只是象征性地定义了两个字段name和price. from django.db import models class Product(models.Model): name = models.CharField(max_length=200)

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

1. 按照xlrd软件 pip3 install xlrd 2. POST提交文件获取数据 方法一:写入硬盘,xlrd读取xlsx文件获取文件数据 def batch_view(self,request): if request.method=="GET": return render(request,'batch_view.html') else: from django.core.files.uploadedfile import InMemoryUploadedFile file

1.应用说明 一般在表单信息录入中,如果存在许多重复提交的信息,我们就需要进行批量处理,比如学生信息的批量录入. 这里一种方式就是使用xlrd模块处理,把学生信息录入到系统内 另外一种方式就是采用我们from组件中提供的formset来进行批量处理,实现用户在同一页面提交多张表单 2.相关源码 formsets.py def formset_factory(form, formset=BaseFormSet, extra=1, can_order=False, can_delete=False,

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

1.前端通过formData的方式批量增加图片或文件 for (var i = 0; i < form_img_list.length; i++) { formData.append('image_file', form_img_list[i]); } AJAX写法 $('#submit_save_b').click(function (e) { //formData 增加值 e.preventDefault() console.log(form_img_list,33333); for (va

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

一.前提 项目上需求的变更总是时时发生的,应对需求的我们,也只能变更我们代码,所以.继前两篇之后,我们的批量下载诞生了 二.安装 本文使用zipstream库进行压缩,安装方式:pip install zipstream 生成Excel方式与前一篇博文一致,这里只是为了讲解下批量下载,需要将多个Excel文件保存,并压缩至一个ZIP文件中即可,所以.关于如何生成Excel文件,本文不再额外介绍,请参考下面的的源码,自行学习. 三.使用 zipstream使用比较简单,这里直接贴出代码: # co

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

目录 一.ajax结合sweetalert实现删除按钮动态效果 二.bulk_create批量插入数据 1. 一条一条插入 2. 批量插入 三.自定义分页器 一.ajax结合sweetalert实现删除按钮动态效果 可以将sweetalert动态效果绑定在按钮的js事件上.可以使alert触发框好看一点. 当ajax需要对数据进行修改时,可以通过alert框进行确认. // 可以在我的github上复制 $('.del').click(function () { let $btn = $(thi

本来想一张一张上传的,但是明显会对客户造成不必要的麻烦,所以如果前台一次性上传五张十张的话,那就简单的多. 但是后台我数据库对于图片存储的字段只有一个,不可能有多少张照片就要多少个字段来存储.也就是说,1:我每次只能在后台存一张到数据库,2:在前台展示的时候我直接可以循环这一个字段来展示我的图片 那么这就涉及到一个列表跟数据循环存储的东西了 用到字典是因为我每张图片还有各自的图片描述,这两个信息时同时提交跟保存的.我把图片保存的url跟他的描述做成列表,然后再循环保存就搞定了. 这里主要用到的就