idea多模块项目的导入 在IntelliJ IDEA中间新建一个空项目,名字可以是svn要检索的的项目名称,原则是开心就好: 现在,我们将我们在svn中的多模块的项目down下来 选中顶部的导航中的VCS,可以看到Subversion ,选中Subversion,如果没有版本库就点击加号添加,选中我们要导入的项目 点击1.8,.然后点击确定,就等待项目down完成  完成之后,会提示是否要打开项目,我们选择否.然后如下操作 选择菜单上面的file-new-Module from …….从文件夹

-- 快速导入数据如果你有.ibd文件的一个干净的备份,你可以按如下操作从被起源的地方恢复它到MySQL安装中:相当快速 1. 发出这个ALTER TABLE语句: 2. ALTER TABLE tbl_name DISCARD TABLESPACE;警告:这个语句删除当前.ibd文件. 3. 把备份的.ibd文件放回到恰当的数据库目录. 4. 发出这个ALTER TABLE语句: 5. ALTER TABLE tbl_name IMPORT TABLESPACE; MYSQL表空间迁移. 表空

摘要 加载数据到HBase的方式有多种,通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入(耗费磁盘I/O,容易在导入的过程使节点宕机),但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下,今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据   HBase数据在HDFS下是如何存储的? HBase中每张Table在根目录(/HBase)下用一个文件夹存储,Table名为文件夹名,在Table文件

本文演示快速sqlldr导入.UTL_FILE导出Oracle表数据实例 表结构如下,演示数据约112万,可自行准备. create table MemberPointDemo ( MEMBERID ) not null ,--会员ID PointType ) not null,--积分类型 Points ),--积分 SDate ) not null,--积分记账日期 Notes )--备注 ); -- Create/Recreate indexes create index IDX_MEMB

超大数据快速导入MySQL  ----千万级数据只需几十分钟本地测试方法1.首先需要修改本地mysql的编码和路径,找到my.ini.2.在里面添加或修改 character-set-server=utf8 collation-server=utf8_general_ci default-storage-engine=INNODB (最低部添加)secure_file_priv="C:\Users\Administrator\Desktop\ye(xlsx表格所在父路径)"3.将需要的

sqlldr是oracle自带的快速导入批量数据的工具,常用于性能测试.考虑手工构造控制文件较为繁琐,因此使用脚本完成批量数据的自动导入. 基本知识 sqlldr命令语法 sqlldr dbname/dbpassword@oracle_sid control=control.ctl log=sqlldr.log bad=sqlldr.bad 选项介绍 .control 控制文件:包含导入数据和表的信息 .log 日志文件:导入过程中的日志记录 .bad 失败文件:导入失败的数据记录 .rows

mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I

利用flask-sqlacodegen快速导入ORM表结构 友情提示:如果是使用pymysql请预先pip install 哦~ 这是window下使用virtualenv环境下执行的 Linux用户可能使用起来不太一样 (env) d:\MyProject>flask-sqlacodegen --outfile models.py --flask mysql +pymysql://mysqlusername:mysqlpass@127.0.0.1/dbname 几个有用的链接 https://

8.组件注册-@Import-给容器中快速导入一个组件 8.1 给容器中注册组建的方式 包扫描+组建标注注解(@Controller.@Service.@Repository.@Component)[有局限,不是自己写的就无法注入] @Bean[导入第三方包里面的组建] @Import[快速的给容器中导入一个组建] 8.2 @Import 直接导入 新建两个类:Color.class, Read.class @Import({Color.class, Read.class}) // 快速导入组建

http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5559575.html 摘要 加载数据到HBase的方式有多种,通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入(耗费磁盘I/O,容易在导入的过程使用节点宕机),但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下,今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据   HBase数据在HDFS下是如何存储的? HBase中每张Ta

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

写在前面 我们可以将一些bean组件交由Spring管理,并且Spring支持单实例bean和多实例bean.我们自己写的类,可以通过包扫描+标注注解(@Controller.@Servcie.@Repository.@Component)的形式将其注册到IOC容器中,如果不是我们自己写的类,比如,我们在项目中引入了一些第三方的类库,此时,我们需要将这些第三方类库中的类注册到Spring容器中,该怎么办呢?此时,我们就可以使用@Bean和@Import注解将这些类快速的导入Spring容器中.接

大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 图数据库文章总目录: 整理所有图相关文章,请移步(超链):图数据库系列-文章总目录 源码分析相关可查看github(码文不易,求个star~): https://github.com/YYDreamer/janusgraph 版本:JanusGraph-0.5.2 转载文章请保留以下声明: 作者:洋仔聊编程 微信公众号:匠心Java 原文地址:https://liyangyang.blog.csdn.net/ 前言 JanusGra

Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 Py2neo是一个可以和Neo4j图数据库进行交互的python包.虽然py2neo操作简单方便,但是当节点和关系达几十上百万时,直接创建和导入节点.关系的方式会越来越耗时.本文提供一个py2neo小技巧,通过简单的代码,能够以每秒1万节点/关系的速度快速将数据导入Neo4j. 本文目录 Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 1.Neo4j与Py2neo 2.Py2neo常规导入节点/关系到Neo4j的方法 3.Py2neo快

一.LOAD DATA INFILE http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/load-data.html 二. 当数据量较大时,如上百万甚至上千万记录时,向MySQL数据库中导入数据通常是一个比较费时的过程.通常可以采取以下方法来加速这一过程: 一.对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据. ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS; loading the data ALTER TABLE tblname E

转自:http://www.maomao365.com/?p=5613 摘要:下文讲述使用c#代码快速将dataTable导入至mssql数据库的方法 实现思路:需要将datatable调整为同目标表,表结构一致,然后采用SqlBulkCopy 中快速writeToServer方法,可以快速将datatable复制至目标表中,具体代码如下所示: #region DatatTable快速写入 ///tb 待导入表 ///tbName mssql数据库中目标表表名 public string dat

SELECT INTO OUTFILE > help select; Name: 'SELECT' Description: Syntax: SELECT [ALL | DISTINCT | DISTINCTROW ] [HIGH_PRIORITY] [MAX_STATEMENT_TIME = N] [STRAIGHT_JOIN] [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] [SQL_CACHE | SQL_NO_CACHE]

基础知识 参考资料1上有一句话Regular packages are traditional packages as they existed in Python 3.2 and earlier. A regular package is typically implemented as a directory containing an init python file. 大概意思是用__init__表示包的形式是3.2及以前版本的用法. 3.2以后官方的规则是使用Namespace pac

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

1 . 文件比较多,需要把这么多的数据都导入到DB里面,一个个导入太慢了,能想到的是先把数据整个到一个Excel中,然后再导入 2. 第一步准备合并Excel,新建一个新的excel,命名为totaldata.xlsx,记得excel2016版本不支持xlsx导入,只支持xls的选择,所以把上面的后缀名统一改为.xls 3.双击打开totaldata.xlsx,Alt+F11,快速打开编辑器,双击"Sheet1",输入如下脚本 Sub 工作薄间工作表合并() Dim FileOpen

今天需要把将近存有一千万条记录的*.sql导入到mysql中.使用navicate导入,在导入100万条之后速度就明显变慢了, 导入五百万条数据的时候用了14个小时,且后面的数据导入的越来越慢. 后来是使用的办法是: 编辑*.sql文件,把表结构里面的主键.索引等等全部删除掉,引擎改为myisam. 这样导入速度大为提高,只要了半个小时就把将近一千万数据导完了. (关于删除索引,我把多字段的索引删除了,添加了一个后面需要的单字段索引,速度也没降低多少) 当然在数据导入完之后,你可以把这些主键.索