行溢出数据 InnoDB存储引擎可以将一条记录中的某些数据存储在真正的数据页面之外,即作为行溢出数据.一般认为BLOB.LOB这类的大对象列类型的存储会把数据存放在数据页面之外.但是,这个理解有点偏差,BLOB可以不将数据放在溢出页面,而即使是varchar列数据类型,依然有可能存放为行溢出数据. varchar(n) 65535的详解 我们先来对varchar类型进行研究.很多DBA喜欢MySQL的VARCHAR类型,因为相对于Oracle VARCHAR2最大存放4000个字节,SQL Se

innodb优化后,29小时入库1300万条数据 参考:http://blog.51yip.com/mysql/1369.html 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 ENABLE KEYS; 这两个命令用来打开或者关闭Myisam表非唯一索引的更新.在导入大量的数据到一个非空的Myisam表时,通过设置这两个

今天想给数据库换一个数据引擎,mysiam转为 innodb 结果 python 插入数据时失败,但是自增id值是存在的, 换回mysiam后,又可以插入了~~ 想换php插入试试,结果php数据引擎怎么转都可以, 或许是数据类型问题吧,毕竟前两个是注重类型的语言, PHP是几乎不分类型随便插入的

一个查询语句经过哪些步骤 这次我们从MySQL的整体架构来讲SQL的执行过程,如下图: 在整体分为两部分Server和引擎层,这里引擎层我使用InnoDB去代替,引擎层的设计是插件形式的,可以任意替代,接下来我们开始介绍每个组件的作用: Server层 连接器:连接器负责跟客户端建立连接.获取权限.维持和管理连接:查询缓存:服务的查询缓存,如果能找到对应的查询,则不必进行查询解析,优化,执行等过程,直接返回缓存中的结果集:解析器:解析器会根据查询语句,构造出一个解析树,主要用于根据语法规则来验证

MySQL数据库插入数据出现ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value xxx工作的时候发现无法插入数据,报错:ERROR 1526 (HY000): Table has no partition for value xxx 根据字面意思可以猜测大概是值已经超出了分区的范围,查询表结构发现此表创建了分区,并且设定了规则是按照ID范围存储数据,当插入的数据最后的分区ID值要大时,报错.解决方法可以直接添加分区即可.为验证问题,创建表:

1.创建表 CREATE TABLE `trn_comment_msg` ( `comMsgId` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论消息主键', `msgId` ) NOT NULL COMMENT '消息ID', `comId` ) NOT NULL COMMENT '课程评论ID', `createUserId` ) NOT NULL COMMENT '消息创建人Id', PRIMARY KEY (`comMsgId`), KEY `fk_comMs

问题: mysql',default,default); ERROR (HY000): Incorrect string value: 解决方案: 首先查看自己的数据表情况: mysql> SHOW CREATE TABLE tdb_goods; +-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

在终端,mysql -u root -p 登录: show variables like 'character%'; 来查看当前数据库的相关编码集. client 为客户端使用的字符集. connection 为连接数据库的字符集设置类型,如果程序没有指明连接数据库使用的字符集类型则按照服务器端默认的字符集设置. database 为数据库服务器中某个库使用的字符集设定,如果建库时没有指明,将使用服务器安装时指定的字符集设置. results 为数据库给客户端返回时使用的字符集设定,如果没有指明

前言:使用脚本进行大数据量的批量插入,对特定情况下测试数据集的建立非常有用. 0.准备 #1.创建tb_dept_bigdata(部门表). create table tb_dept_bigdata( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned , dname ) not null default '', loc ) not null default '' )engine=innodb default

业务需要,往某个表中批量插入数据,使用存储过程插入 首先,要建立一张mysql表,表明为phone_number, 三个字段,id 自增,number 就是要插入的表格,is_used 表示十分已经使用,默认值为0,未使用 CREATE TABLE `phone_number` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `) NOT NULL, `is_used` ) ' COMMENT '是否已经使用 1 已经使用,0 未使用', PRIMARY KEY (`id`)

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"

为了熟悉java里工作簿的相关知识点,所以找了“Excel向数据库插入数据和数据库向Excel导出数据”的功能来实现. 注意事项:1,mysql数据库: 2,需要导入的jar包有 jxl.jar,mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar,ojdbc6.jar 代码如下: 一, 建立数据库名称 javaforexcel,建立表stu DROP TABLE IF EXISTS `stu`;CREATE TABLE `stu` (  `id` int(11) NOT NU

使用gorm 插入数据的时候,根据官方文档可以使用Create或者FirstOrCreate(). 但是官方没有提供批量插入数据的方法. 根据github的 issue得知,我们可以通过自己拼接sql语句进行批量数据插入(或许这是官方提供方法之前最好的解决方案了)具体实现如下: 假设有如下数据库表结构: CREATE TABLE `employees` ( `id` int(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id', `name` var

世界上最快的捷径,就是脚踏实地,本文已收录[架构技术专栏]关注这个喜欢分享的地方. InnoDB引擎有几个重点特性,为其带来了更好的性能和可靠性: 插入缓冲(Insert Buffer) 两次写(Double Write) 自适应哈希索引(Adaptive Hash Index) 异步IO(Async IO) 刷新邻接页(Flush Neighbor Page) 今天我们的主题就是 插入缓冲(Insert Buffer),由于InnoDB引擎底层数据存储结构式B+树,而对于索引我们又有聚集索引和

平时使用mysql插入.查询数据都没有注意过效率,今天在for循环中使用JDBC插入1000条数据居然等待了一会儿 就来探索一下JDBC的批量插入语句对效率的提高 首先进行建表 create table `user1`( `id` int primary key auto_increment, `phoneNumber` int not null , `indentity` int not null , `address` varchar(100), index (id,phoneNumber,

现在来设计一个能描述"图书"与"作者"的关系的表结构,需求是 一本书可以有好几个作者一起出版 一个作者可以写好几本书 此时你会发现,用之前学的外键好像没办法实现上面的需求了,因为 当然你更不可以像下面这样干,因为这样就你就相当于有多条书的记录了,太low b了,改书名还得都改... 那怎么办呢? 此时,我们可以再搞出一张中间表,就可以了 这样就相当于通过book_m2m_author表完成了book表和author表之前的多对多关联 #-*-coding:utf-8

#-*-coding:utf-8-*- #__author__ = "logan.xu" import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine,func from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,DATE from sqlalchemy.orm imp

批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一,之前我也写过一篇关于<MyBatis Plus 批量数据插入功能,yyds!>的文章,但评论区的反馈不是很好,主要有两个问题:第一,对 MyBatis Plus(下文简称 MP)的批量插入功能很多人都有误解,认为 MP 也是使用循环单次插入数据的,所以性能并没有提升:第二,对于原生批量插入的方法其实也是有坑的,但鲜有人知. ​ 所以综合以上情况,磊哥决定再来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇,同时对 3 种实现方法做一个性能测试,以及相应

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 MySQL自增键用完了,插入数据会发生什么情况 1.实验场景 GreatSQL 8.0.25 InnoDB 2.实验测试 主键索引添加自增参数测试 1.建表测试表 CREATE TABLE t6 ( id int(1) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(64), PRIMARY KEY(id) ) ENGINE=InnoDB; 2.写入

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

mysql设置了自增长主键ID,插入失败的那个自增长ID也加一的,比如失败5个,下一个成功的不是在原来最后成功数据加1,而是直接变成加6了,失败次数一次就自动增长1了,能不能让失败的不增长的? 或者说mysql插入数据失败,怎么能防止主键增长? MYSQL不保证AUTO_INCREMENT依次增长(1,2,3,4,5),但是可以保证正向增长(1,3,5,9)所以,当你某次操作失败后,下次AUTO_INCREMENT就不是顺序的了. innodb的自增是缓存在内存字典中的,分配方式是先预留,然后再