1.用bulk批量写入 你如果要往es里面灌入数据的话,那么根据你的业务场景来,如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来,一次性写入es,那么就尽量采用bulk的方式,每次批量写个几百条这样子. bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多.但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小,需要对单个es node的单个shard做压测.先bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

原文:使用XML向SQL Server 2005批量写入数据——一次有关XML时间格式的折腾经历 常常遇到需要向SQL Server插入批量数据,然后在存储过程中对这些数据进行进一步处理的情况.存储过程并没有数组.列表之类的参数类型,使用XML类型可妥善解决这个问题. 不过,SQL Server2005对标准xml的支持不足,很多地方需要特别处理.举一个例子说明一下. 这个场景是往存储过程里传递一个xml序列化了的List<Model>. 1.Model的代码如下,这是一个实体类 public

1.概述 在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容 在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

近来有一个项目Feature需要有批量写入数据的场景,正巧整理资料发现自己以前也类似实现的项目,在重构的同时把相关资料做了一个简单的梳理,方便大家参考. 循环写入(简单粗暴,毕业设计就这样干的)(不推荐) Bulk Copy写入(>1000K 记录一次性写入推荐) 表值参数方式写入(mssql 2008新特性)(强烈推荐) 在SQL Server 2008未提供表值参数之前,需要将多行数据传递到存储过程或参数化sql命令我们一般会采用以下几个方法: 使用一系列单参数来表示多个数据列和行中的值.但

使用XML向SQL Server 2005批量写入数据——一次有关XML时间格式的折腾经历   原文:使用XML向SQL Server 2005批量写入数据——一次有关XML时间格式的折腾经历 常常遇到需要向SQL Server插入批量数据,然后在存储过程中对这些数据进行进一步处理的情况.存储过程并没有数组.列表之类的参数类型,使用XML类型可妥善解决这个问题. 不过,SQL Server2005对标准xml的支持不足,很多地方需要特别处理.举一个例子说明一下. 这个场景是往存储过程里传递一个x

当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty

1.采用公认的MYSQL最快批量提交办法 public void index() throws UnsupportedEncodingException, Exception { //1000个一提交 int COMMIT_SIZE=25000; //一共多少个 int COUNT=100000; long a=System.currentTimeMillis(); Connection conn= null; try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver

这个其实比较简单,直接上代码. 注意部分逻辑可以换成你自己的逻辑 package com.cs99lzzs.elasticsearch.service.imp; import java.sql.Timestamp; import java.text.DecimalFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap

from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import pymysql import time # 连接ES es = Elasticsearch( ['127.0.0.1'], port=9200 ) # 连接MySQL print("Connect to mysql...") mysql_db = "test" m_conn = pymysql.connec

1.数据样式 写入之前,需要整理以下数据的格式,之后将数据保存到hdfs中,本例使用的样式如下(用tab分开): row1 N row2 M row3 B row4 V row5 N row6 M row7 B 2.代码 假设要将以上样式的数据写入到hbase中,列族为cf,列名为colb,可以使用下面的代码(参考) package com.testdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

一.关于本文 工作要做的监控系统需要监控磁盘空间的使用率并报警.在测试这个功能的时候需要模拟两个场景:一是磁盘空间不断增长超过设定的阈值时,需要触发报警机制:二是磁盘空间降落到低于报警阈值的时候,不再进行报警.为了测试这两个场景,我写了下面三个脚本: 1)initializer.sh:创建目录TestDir,并创建一个大文件template 2)duplicator.sh:不断复制文件template,直到磁盘空间使用率超过输入的参数为止 3)cleaner.sh:清除前面两个脚本留下的痕迹,即

批量插入可以参考$sql = "insert into data (id,ip,data)  values ";for($i=0;$i<100;$i++){$sqls[]="($i,'127.0.0.1',50)";};$sql .=join(",",$sqls);$connect_mysql->query($sql); ==================================== php批量删除,批量操作   批量删除多

void IDataAccess.CommandDataTable(DataTable dt, string ProcedureName, System.Data.Common.DbParameter[] para) { _sqlConnection = new SqlConnection(strConnet); SqlDataAdapter MyAdapter = new SqlDataAdapter(); MyAdapter.InsertCommand = new SqlCommand();

参考文献:http://my.oschina.net/u/1452675/blog/203670 http://superjavason.iteye.com/blog/255423 /*测试批量写入数据*/ long start = System.currentTimeMillis(); DaoRecord daoRecord = new DaoRecord(); List<T> list = new ArrayList<T>(); for(int i = 1; i <= 1

特别注意  sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName, dt.Columns[i].ColumnName); 插入的时候列的顺序可以不一致,但名称和数据类型最好要保存一致.不一致时候,也能进行正确的转换,除了比如DataTime数据类型,不能插入一个无效的string时间字符串. 本文转载:http://zhoufoxcn.blog.51cto.com/792419/166052 参考http://www.cnblogs.co

DataTable数据批量写入数据库三种方法比较 标签: it 分类: C#1)   insert循环插入:2)   sqldataadapter.update(dataset,tablename);3)   sqlbulkcopy.WriteToServer(datatable);1.生成测试的datatable表,表结构如下:UniqueID(主键,自动增长)   |   CompanyName   |   CompanyCode   |   Address   |   Owner   | 

Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上).SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案.还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句),但相比之下SqlBulkCopy 提供明显的性能优势. 使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以

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/

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

es批量导入进一对多的数据 我有一个产品表 一个产品对应多个属性名 一个属性名对应多个属性值 一个产品还对应一个分类名称    控制层 @ApiOperation(value = "导入所有产品信息数据库中商品到ES")@RequestMapping(value = "/importAll", method = RequestMethod.POST)@ResponseBodypublic CommonResult<Integer> importAllLi

import pymongo import math from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import time HOST = ['ip:端口'] es = Elasticsearch(HOST,timeout=3600) # 链接ES HOST可以是[ip:端口,ip:端口] 的集群 client = pymongo.MongoClient("") # 链接数据库 db =