1.首先,打开工具——NuGet包管理器——管理解决方案的NoGet程序包——搜索Z.EntityFramework.Extensions 点击安装!!! codefirst定义一个实体,用EF的方法添加数据 static void Main(string[] args) { using (ConsoleDBContext context = new ConsoleDBContext()) { // '''定义要添加数据的条数''' ; // '''定义一个实体集合''' List<Users>

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace EF批量插入 { class Program { static void Main(string[] args) { TestEntities test = new TestEntities(); DateTime time1 = DateTime

EF用原生的插入数据方法DbSet.ADD()和 DbSet.AddRange()都很慢.所以要做大型的批量插入只能另选它法. 1.Nugget 2.代码 using EF6._0Test.EF; using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; namespace EF6._0Test { class Program { static void Main(st

距离上次的博客已经有15个多月了,感慨有些事情还是需要坚持,一旦停下来很有可能就会停很久或者从此再也不会坚持.但我个人一直还坚持认为属于技术狂热份子,且喜欢精益求精的那种.最近遇到两个和数据迁移相关的项目,均遇到需要性能优化的问题,这里拿第二个项目的一个小优化过程与大家分享,技术并不高深,我注重的是解决问题的过程.我的方案是有业务背景以及技术背景限制的,不一定适合其它项目,优化是相对的. 业务场景:我们需要迁移一批老的合同订单数据,其有一个合同的订单数为519条,迁移到新表中会涉及到主要的4个表

前言:做一个数据同步项目,要求:同步数据不丢失的情况下,提高插入性能. 项目DB框架:Mybatis.DataBase:Oracle. ---------------------------------------------------------------------------- 批量插入数据方式: 一.Mybatis 全局设置批处理: 二.Mybatis 局部设置批处理: 三.Mybatis foreach批量插入: ①SELECT UNION ALL: ②BEGIN INSERT I

[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

我的新书ASP.NET MVC企业级实战预计明年2月份出版,感谢大家关注! 本篇,我将来讲解一下在Sqlserver中批量插入数据. 先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批

Entity Framework是.NET平台下的一种简单易用的ORM框架,它既便于Domain Model和持久层的OO设计,也提高了代码的可维护性.但在使用中发现,有几类业务场景是EF不太擅长的,比如批量写入大量同类数据,为此本人做了一些对比测试,以供大家参考. 现假设我们需要做一个用户批量导入的功能,需要从某处导入1k~1w个User到SQLServer数据库,本人听说过的常见做法有如下几种: 使用ADO.NET单条SqlCommand执行1w次(根据常识作为EF的替代其性能还不够格,所以

批量的的数据导入数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据. 经过几次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert into方法不止快很多倍. 下面看代码: /// <summary> /// 批量插入数据 /// </summary> /

本篇,我将来讲解一下在Sqlserver中批量插入数据. 先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生 成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索 引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database

先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database CarSYS;    go    use CarSYS;  

#region 帮助实例:SQL 批量插入数据 多种方法 /// <summary> /// SqlBulkCopy往数据库中批量插入数据 /// </summary> /// <param name="sourceDataTable">数据源表</param> /// <param name="targetTableName">服务器上目标表</param> /// <param nam

首先创建一个数据库连接类:SQLHelper using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data.SqlClient; using System.Data; namespace insetData { public class SQLHelper { public static readonly string Strconn = "Data

elasticsearch REST API方式批量插入数据 1:ES的服务地址  http://127.0.0.1:9600/_bulk 2:请求的数据体,注意数据的最后一行记得加换行 { "create": { "_index": "traffic_test", "_type": "traffic_test"} }{"name": "song40","a

``` Ajax 前端朝后端发送请求都有哪些方式 a标签href GET请求 浏览器输入url GET请求 form表单 GET/POST请求 Ajax GET/POST请求 前端朝后端发送数据的编码格式 contentType参数,用来表示前端朝后端发送数据的编码格式 urlencoded:name=jason&pwd=123 request.POST # urlencoded是form表单和ajax提交数据默认的编码方式 formdata:request.FILES appliction/j

创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database CarSYS; go use CarSYS; go CREATE TABLE Product( Id UNIQUEIDENTIFIER PRIMARY KEY, NAME

大量数据导入操作, 也就是直接将DataTable里的内容写入到数据库 通用方法: 拼接Insert语句, 好土鳖 1. MS Sql Server:   使用SqlBulkCopy 2. MySql: adapter.update()批量更新 MySqlBulkLoader, 这个是从文件里边到的, 有个实现是先将DATATable编程CSV文件, 在用MySqlBulkLoader导入MySql 参考文章: http://theonetechnologies.com/outsourcing/

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)

先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database CarSYS;    go    use CarSYS;  

JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch SQL的批量插入的问题,如果来个for循环,执行上万次,肯定会很慢,那么,如何去优化呢? 解决方案:用 preparedStatement.addBatch()配合preparedStatement.executeBatch()去批量插入: 效率要比一条一条插入快近60倍. 代码: //获取要设置的Arp基准的List后,插入Arp基准表中 public boolean insertArpStandardList(List

Oracle数据库,用mybatic批量插入数据: <insert id="saveBatch" parameterType="io.renren.entity.NodeDataEntity" databaseId="oracle"> insert into "NODE_DATA" ( "NODE_ID", "DATA_TIME", "DATA_VALUE"