问题描述 现有几千条数据,需要插入到对应的Hive/Impala表中.安排给了一个同事做,但是等了好久,反馈还没有插入完成--看到他的做法是:对每条数据进行处理转换为对应的insert语句,但是,实际执行起来,速度很慢,每条数据都要耗时1s左右.比在MySQL中批量插入数据慢多了,因而抱怨Impala不太好用 问题分析 首先,必须明确的是,把每条数据处理成insert语句的方式,肯定是最低效的,不管是在MySQL中,还是在分布式组件Hive.Impala中. 这种方式的资源消耗,更多的花在了连接

//批量添加20000条数据用时8秒. try {    String url = "jdbc:oracle:thin:@IP:1521:orcl"; // orcl为数据库的SID    String user = "oracle";    String password = "oracle";    StringBuffer sql = new StringBuffer();    sql.append("insert into e

先上官方示例代码:官方示例 Java代码: // 批量插入数据 public void InsertBatch() { try { // 设置集群名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-es-analyze").build(); // 创建client TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)

Java使用iBatis批量插入数据到Oracle数据库 因为我们的数据跨库(mysql,oracle),单独取数据的话需要遍历好多遍,所以就想着先从mysql数据库中取出来的数据然后在oracle数据库中建立结果集对应的临时表,先插入然后再统一查询(中间就节省了遍历再重组数据的时间了). 1.首先我们从mysql数据库中查询出对应数据 sql: <select id="queryUsers" parameterClass="java.util.Map" re

1.批量插入 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Random; public class SQLGenApplication { pu

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

mybatis 批量插入数据到oracle报 ”java.sql.SQLException: ORA-00933: SQL 命令未正确结束“  错误解决方法 oracle批量插入使用 insert all into table(...) values(...) into table(...) values(...) select * from dual; 语句来解决,但一直报如下错误 ### The error may involve ApplaudDaoImpl.addList-Inline

最近公司要求测试数据库的性能,就上网查了一些批量插入数据的代码,发现有好几种不同的用法,插入同样数据的耗时也有区别 别的先不说,先上一段代码与君共享 方法一: package com.bigdata; import java.sql.Connection; import java.sql.Driver; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; public class TestBigData { /**

Mybatis在执行批量插入时,如果使用的是for循环逐一插入,那么可以正确返回主键id.如果使用动态sql的foreach循环,那么返回的主键id列表,可能为null,这让很多人感到困惑:本文将分析问题产生的原因,并修复返回主键id为null的问题.该问题在开源中国社区,以及网络上,已经有很多人遇到并发帖咨询,似乎都没有得到期望的解决结果.今天,我将带领大家,分析并解决该问题,让foreach批量插入,返回正确的id列表. <insert id="insertStudents"

mybatis只提供了单条数据的插入,要批量插入数据我们可以使用循环一条条的插入,但是这样做的效率太低下,每插入一条数据就需要提交一次,如果数据量几百上千甚至更多,插入性能往往不是我们能接受的,如下例子可以成功的使用序列往oracle批量插入数据, mapper映射文件代码如下: <insert id="saveList" parameterType="java.util.List"> insert into ph_org_store(id,commor

通过Lua脚本批量插入数据到布隆过滤器 有关布隆过滤器的原理之前写过一篇博客: 算法(3)---布隆过滤器原理 在实际开发过程中经常会做的一步操作,就是判断当前的key是否存在. 那这篇博客主要分为三部分: 1.几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较. 2.Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在. 3.针对以上做一个总结. 一.性能对比 主要对以下方法进行性能测试比较: 1.List的 contains 方法 2.Map的 containsKey 方法 3.Go

mybatis oracle两种方式批量插入数据 注意insert,一定要添加: useGeneratedKeys="false" ,否者会报错. <insert id="addBatch" parameterType="java.util.List">       BEGIN       <foreach collection="list" item="item" index="

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

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> /

通常,我们会对于一个文本文件数据导入到数据库中,不多说,上代码. 首先,表结构如下.   其次,在我当前D盘中有个文本文件名为2.txt的文件. 在数据库中,可以这样通过一句代码插入. Bulk insert T_Demo From 'D:\2.txt' With ( fieldterminator=',', rowterminator='\n' ) 1) bulk insert:  为Sql server 中一个批量插入的操作 2)T_Demo:   要插入的表 3)'D:\2.txt':  

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

像Major表里面批量插入数据演示: 代码如下: Declare @I int Set @I= Begin Tran InsertData: Insert into Major values(@I,'hello') Set @I=@I+ Goto InsertData Commit Tran

SQLServer 批量插入数据的两种方法-发布:dxy 字体:[增加 减小] 类型:转载 在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句,但是如果想要批量插入一堆数据的话,循环使用Insert不仅效率低,而且会导致SQL一系统性能问题.下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法:Bulk和表值参数(Table-Valued Parameters).-运行下面的脚本,建立测试数据库和表值参数. 复制代码 代码如下:--Create DataBase create data

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;  

在系统中经常会遇到向数据库中批量插入数据情况,存储过程中没有数组,只有通过字符串分割循环插入,下面是一个本人研究的一个例子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 create proc [dbo].[Proc_TestBatchMainDetailIns] @mainName nvarchar(50),@detailNameStr nvarchar(max),@detailAgeStr nvarchar(max), @detailRowCount int=1,