版权归作者所有,任何形式转载请联系作者.作者:petanne(来自豆瓣)来源:https://www.douban.com/note/301166150/ 1.多表连接查询:感觉django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='se

elasticsearch的重要概念 我们可以把elasticsearch当做数据库来理解: index:索引库名称,相当于关系型数据库中的表名,一个elasticsearch集群中可以有多个索引库. type:索引库中索引数据类型,为索引类型,是用来区分同索引库下不同类型的数据的,一个索引库下可以有多个索引类型. id:索引库中索引数据主键,唯一. 创建json document elasticsearch有多种创建json document的方式 1. 手写,比如 String json =

//这个有个弊端: 分组后分批导入, 是阻塞的,我没有导入完成,别人就不能导入, 这里可以优化成异步,线程池 public static void main(String[] args) { Random random = new Random(); ArrayList phoneList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 30; i++) { phoneList.add(i); } for (int i = 0; i < phone

如何使QTreeView快速显示1000万条数据,并且内存占用量少呢?这个问题困扰我很久,在网上找了好多相关资料,都没有找到合理的解决方案,今天在这里把我的解决方案提供给朋友们,供大家相互学习. 我开始使用的QTreeWidget 控件来显示我的数据,发现该控件在显示10000行以下的数据还可以应付的过来,但超过10000条,就明显感觉到屏幕刷新就会有卡的现象,而且占据内存很大,虽然操作起来简单方便,但灵活性没有QTreeView强大.因为我要显示的数据量是非常大的,甚至过1000万,因此,采用

bulk_create批量插入数据 models.py文件 class Book(models.Model): title=models.CharField(max_length=32) urls.py文件 from app01 import views urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), #首页 url(r'^$', views.home), #访问该url就会往book表中批量插入数据 url(r'^index/', views

  公司的一个项目要从AD上取数据,为了测试性能,批量在AD上创建了2000多个用户.但是用java程序获取所有用户的时候会报错或者只能取到1000条数据.   条数据. 用org.springframework.ldap.core.LdapTemplate.search()方法的时候会抛出异常. org.springframework.ldap.SizeLimitExceededException     Caused by: javax.naming.SizeLimitExceededExc

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

本博客介绍oracle select in超过1000条数据的解决方法,java框架是采用mybatis的,这可以说是一种比较常见的错误:select * from A where id in(...),oracle官方函数做了限定,in里的参数只能1000个,所以超过1000个参数就会报错,解决方法是将集合分为每个集合1000的小集合,然后用or拼起来select * from A where id in(1,2,...,1000) or id in (1001,1002,2000)...,好

// 预计存入 1w 条数据,初始化赋值 10000,避免 resize. HashMap<String,String> map = new HashMap<>(10000) // for (int i = 0; i < 10000; i++) Java 集合的扩容 HashMap 算是我们最常用的集合之一,虽然对于 Android 开发者,Google 官方推荐了更省内存的 SparseArray 和 ArrayMap,但是 HashMap 依然是最常用的. 我们通过 Ha

亲测有效,三万条数据秒秒钟导出 先进行数据表插入数据 ini_set('memory_limit','1024M'); //设置程序运行的内存 ini_set('max_execution_time',0); //设置程序的执行时间,0为无上限 ob_end_clean(); //清除内存 ob_start(); $in = 0; for($i=2880;$i<=30000; $i++) { $data = ['uname'=>'uname:'.$i, 'aname'=>'账号:'.$i

SELECT * FROM  tableName  ORDER BY  RAND() LIMIT n      数据量小的话还可以, 数据量大起来了, 就影响性能了. $rubbish = (new \yii\db\Query()) ->select('r.name as rubbish,r.id as rid, c.id, c.name, c.code, c.inc, c.des,c.req') ->from('recycle_rubbishkeytocategory AS r') ->

方法一:存储过程 1.存储过程如下: delimiter $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS data CREATE PROCEDURE data(in i int) BEGIN DO INSERT INTO goods VALUES('','锤子手机',i); ; END WHILE; end $$ ; call proll(@id); 2.执行存储过程前将表中的数据清空 3)存储过程执行的时间需要:0.312秒 4)执行存储过程后,查看表中数据,如下图: 问题:goods

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

今天需要将一个含有1000万条数据的文本内容插入到数据库表中,最初自然想到的是使用Insertinto '表名'values(),(),()...这种插入方式,但是发现这种方式对1000万条数据量的情况,明显效率低下,于是选用了直接将文本内容导入数据表的方法: LOADDATA LOCAL INFILE '/home/xyw/result.txt' INTO TABLEdomainlib_tmp(domain); 这种方式可以将本地的数据文件'result.txt'直接导入到domainlib_

转自:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html 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

1.使用dual配合connect by level create table BigTable as select rownum as id from dual connect by level <= 100000; 但是有connect by level有上限,如果超出上限,系统会报,"connect by level"内存不足,我试过1000000万数据可以,但是再多就不行了. 2. 使用xmltable,"CONNECT BY 操作内存不足,10g开始支持XML

Django使用xadmin管理后台数据 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 作用:xadmin比Django内置的admin更美观.更方便. 一.导入xadmin(第三方库) 方法1.使用pip安装 pip install git+git://github.com/sshwsfc/xadmin.git 如果出现问题可参考https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/80558073解决 方法2.可直接到gitHub上找到xadmin的地

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

昨日内容回顾 1. 内容回顾 1. VueX VueX分三部分 1. state 2. mutations 3. actions 存放数据 修改数据的唯一方式 异步操作 修改state中数据的步骤: 1. 页面上交互 触发数据的变化 2. 去后端获取新的数据(异步操作 ajax请求) 3. dispatch('获取新数据') --> 放在actions中 4. 拿到了新数据了 5. 去更新state中对应的数据(同步操作 state.noteList=[xx,xx,xx])--> 放在muta

大多数人追寻永恒的家园(归宿),少数人追寻永恒的航向. ----瓦尔特.本雅明 背景 X-Engine是阿里数据库产品事业部自研的OLTP数据库存储引擎,作为自研数据库POLARDB X的存储引擎,已经广泛应用在阿里集团内部诸多业务系统中,其中包括交易历史库,钉钉历史库等核心应用,为业务大幅缩减了成本,同时也作为双十一大促的关键数据库技术,挺过了数百倍平时流量的冲击. X-Engine团队撰写的论文"X-Engine: An Optimized Storage Engine for Large-

[Django高级之批量插入数据.分页器组件] 批量插入数据 模板层models.py from django.db import models class Books(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) publish = models.CharField(max_length=32) 建表别忘了执行数据库