源码:https://gitee.com/antia11/excel-data-import-demo 背景:客户需要每周会将上传一个 Excel 数据文件,数据量单次为 20W 以上,作为其他模块和报表的基础数据. 客户需求分析: 数据量为 20W 条左右. 数据需要去重. 等待时间不能太长. 文件中会有错误数据存在,错误数据跳过不进入数据库. 注意点: 为提高导入速度,选择分批插入,每次插入 1000 条数据. 在读取数据时判断数据是否正确,不正确不插入. 对数据进行去重. 实现逻辑: 首先

maven依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/easyexcel --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>2.1.6</version> </dependency> 导出 Data @

最近工作很忙,很久没写博客,嘻嘻!今天写一遍关于MySQL重复数据处理的博客!前不久有个开发问我,能不能把重复的数据去除,留下唯一的数据.然后我问他为什么有这么重复的数据呢,他说写了程序去爬数据,爬到很多重复的.我擦,你就不能添加主键或者唯一键保证行数据的唯一性吗?表或结果集有时含有重复记录,有时它是允许的,但有时它被要求停止使用重复记录.有时,需要识别重复记录并从表中删除它们,下面我们举几个小例子说明下. 需求: 1.向一张表里插入数据,如果行数据存在就不插入,当行数据不存在就插入 2.删除一

[最后的冲刺]android中excel表的导入和数据处理 ——学校课程的查询和修改 1.编写 The Class类把课程表courses.db当做一个实体类,hashcode和equals这两个类是为了判断输入的查询内容和Excel表中的内容是否一致. 并在java里面区别两个对象是否一致 public class TheClass { private String classname; private String type; private String teacher; private

easyExcel:由阿里巴巴公司开发,由github托管 github上有详细使用文档 github地址:https://github.com/alibaba/easyexcel/blob/master/quickstart.md 导入 1.模型类:可以是实体类 主要是@ExcelProperty注解 value:对应字段 index:对应导入模板是第几列(从0开始) @ExcelProperty(value = "name", index = 0) 推荐使用有模型,因为导入模板如果

记录摸鱼的一天 技术栈:spring boot2.x+mybatis plus+easyExcel 2.2.6 生成简单的实体类等等等等 导入easyExcel的依赖 实体类 编写服务层 import com.csepdi.ledger.model.Information; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService; import com.github.pagehelper.PageInfo; import java.u

使用alibab的EasyExce完成导入导出excel 一.准备工作 1.导包 <!-- poi 相关--> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.17</version> </dependency> <dependency> <groupId&

表结构:T1 id int Uncheckedname nchar(10) Checkedvalue nchar(10) Checked 数据: 1 a a1 2 a a1 3 b b1 4 b b2 5 c c1 6 c c1 7 c c2 以name和value为标准 所有数据查询,重复行只保留ID最小的一条: select id,name,value from(select no=row_number() over(partition by name,value order by id),

from testcase.test_mokuai.operation_excle import OperationExcleimport shutil class test_daoru(): #一个小脚本,修改excle文件后另存为,用于导单(导单时会读取excle文件内容,判断当前导入的数据是不是已导入) def test_a(self): col_num=7 num=2 file = r'F:\excle_test\test1.xls' new_name = r'F:\excle_test

对于常规的MySQL数据表中可能存在重复的数据,有些情况是允许重复数据的存在,有些情况是不允许的,这个时候我们就需要查找并删除这些重复数据,以下是具体的处理方法! 方法一:防止表中出现重复数据 当表中未添加数据时,可以在MySQL数据表中设置指定的字段为PRIMARY KEY(主键) 或者 UNIQUE(唯一) 索引来保证数据的唯一性. 例如在学生信息表中学号no不允许重复,需设置学号no为主键,且默认值不能为NULL. CREATE TABLE student ( no CHAR(12) NO

http://docs.huihoo.com/oracle/crm-on-demand/21/local/html/Release21_SimpleChinese/index.htm?toc.htm?aboutrecordduplicateshelp.html 关于重复记录和外部 ID 在导入记录时,可以选择采用以下方法处理重复记录: 不导入重复记录 覆盖现有记录 注意: 在导入“任务”.“预约”和“附注”时无法使用此覆盖选项.将始终为这些记录类型创建新记录. 为重复项创建附加记录(仅限于“联系

spss-数据清洗-处理重复数据 数据导入之后就需要对数据进行清洗.数据清洗主要是对多余重复的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除.接下来操作如何将重复数据处理操作. 步骤一: 选择[数据]-[标记重复个案],在[标记重复个案]对话框中,将所有的变量都放入[定义匹配个案的依据]框中,其他选项如果没有特殊要求,保持默认设置即可.如图: 这时就会生成一个重复数据记录标识变量"最后一个基本个案" 步骤二: 将"最后一个基本个案"变量进行排序,[数据

目录 前言 整体介绍 前台界面 后台控制 总结 一.前言        之前Geotrellis数据导入集群采用的是命令行的方式,即通过命令行提交spark任务来ingest数据,待数据导入完毕再启动主程序进行数据的调用.这样造成的一个问题就是数据导入与数据处理不能无缝对接,并且只能由管理员导入数据导入数据流程也很麻烦,用户想要导入自己的数据几乎不可能.本文为大家介绍一种自动数据导入方式--通过浏览器前端界面实现交互式数据导入. 二.整体介绍        通过浏览器方式导入,摆脱了SHELL的

场景:在远程oracle上存在一张表A,在本地同样存在一张相同表结构的表B.由于本地表B中保存了业务系统操作产生的几条记录,同时原来导入了A中的部分记录,但是并没有保存A中全部的记录.A中有15条记录,B中保存了A中3条记录同时B中还有本地业务系统产生的4条记录,不能删除B中的业务系统产生的4条记录.现在想将A中的另外的12条记录导入B中,同时有能保留B中原来的由业务系统产生的4条记录. 解决sql: 1.先在A中获得在B中出现过的记录. select * from A@dblink_name

oracle数据库plsql developer   目录(?)[-] 一     SQL基础知识 创建删除数据库 创建删除修改表 添加修改删除列 oracle cascade用法 添加删除约束主键外键 创建删除索引 创建修改删除视图 二     SQL查询 基本的SQL语句 unionminusintersect 内连接外连接 子查询关联子查询 betweeninexists 复制表insert into selectselect into from 三     SQL查询优化 尽量少用 IN

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

SAS数据挖掘实战篇[三] 从数据挖掘概念到SAS EM模块和大概的流程介绍完之后,下面的规划是[SAS关联规则案例][SAS聚类][SAS预测]三个案例的具体操作步骤,[SAS的可视化技术]和[SAS的一些技巧和代码],至于像SAS的数据导入导出数据处理等一些基本的代码,不作大的讲解.到时候会穿插在每周日常里进行介绍,只有多操作才能熟练. 贵在平时实践和坚持! OK,废话不多说,今天主要写这篇"SAS数据挖掘实战篇[三]"主要介绍,SAS的关联规则应用数据挖掘. 1 关联规则 1.1

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

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