使用jdbc向数据库插入100000条记录,分别使用statement,PreparedStatement,及PreparedStatement+批处理3种方式进行测试: public void exec(Connection conn){ try { //开始时间 Long beginTime = System.currentTimeMillis(); //设置手动提交 conn.setAutoCommit(false); Statement st = conn.createStatement

开发中遇到的问题:在新增一条数据后往往不需要返回该数据的ID,但是有的时候可能需要返回该数据的ID以便后面的编程使用. 在这里介绍两种方法: 其一:使用存储过程: create procedure addDatas ( @Id int OUTPUT, @a varchar(200), @b varchar(500) ) AS insert into T_news(a, b) values(@a,@b) SET @Id = @@IDENTITY RETURN 使用存储过程返回了新增数据的ID: 第

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

CREATE SEQUENCE test_seq    --创建一个test_seq序列INCREMENT BY 1   --每次加1START WITH 1     --从1开始NOMAXVALUE    --没有最大值NOCYCLE    --直累加,不循环 sql: 例如 INSERT INTO SUFFERINFOVALUES(test_seq.nextval,'1','1','1','19-4月-2017');

jni C/C++ 头文件:MyFileTime.h C/C++ code /* DO NOT EDIT THIS FILE - it is machine generated */#include <jni.h>/* Header for class MyFileTime */ #ifndef _Included_MyFileTime#define _Included_MyFileTime#ifdef __cplusplusextern "C" {#endif/* * C

依赖: <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.9</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson --> <d

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本

解决 Elasticsearch 超过 10000 条无法查询的问题 问题描述 分页查询场景,当查询记录数超过 10000 条时,会报错. 使用 Kibana 的 Dev Tools 工具查询 从第 10001 条到 10010 条数据. 查询语句如下: GET alarm/_search { "from": 10000, "size": 10 } 查询结果,截图如下: 报错信息如下: { "error": { "root_cause&

unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, DB, ADODB, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Button1: TButton; btn1: TButton; ADOConnection1: TADOConnection; ADOQuery1: TADOQuery; ADOC

为了测试mysql的索引,要向数据库先插入上万条数据,然后再测试.手动插入太麻烦,写了一段代码. 先上代码: package action; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class InsertData { public Con

// 预计存入 1w 条数据,初始化赋值 10000,避免 resize. HashMap<String,String> map = new HashMap<>(10000) // for (int i = 0; i < 10000; i++) Java 集合的扩容 HashMap 算是我们最常用的集合之一,虽然对于 Android 开发者,Google 官方推荐了更省内存的 SparseArray 和 ArrayMap,但是 HashMap 依然是最常用的. 我们通过 Ha

一分钟系列: 读懂GC日志 ArrayList插入1000w条数据之后,我怀疑了jvm... Java JIT性能调优 Java性能优化指南系列(三):理解JIT编译器 准备:调试程序加入VM Options: -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps 1.List未初始化大小时,执行时间差不多,应该跟数组频繁扩容有关. public class Test { public static void main(String[] args) { long

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

解决"java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出来如何实现,求代码!!!"的问题. 具体解决方案如下: /** * 实现java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出 * @param list 可穿入几十万条数据的List * @return map 每一Kye中有100条数据的List */ @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) public Ma

使用JAVA语言查询MongoDB中某个数据库某个集合的最新一条数据: MongoCollection<Document> cpu = MongoClient.getDatabase("sysmgr").getCollection("cpu");  //获取所需集合 Document dbo = cpu.find().sort(descending("time")).first(); //获取集合中最新一条数据 double cpuU

1.经常会遇到对组装的list排序或提取list中前几条数据,例如: 根据时间排序: list.sort((o1, o2) -> o2.getCreateTime().compareTo(o1.getCreateTime())); 取list前几条数据: List newList = list.subList(start,end); start, end 指从第几个开始到第几个结束.

摘要: 下文讲述使用sql脚本,获取群组后记录的第一条数据业务场景说明: 学校教务处要求统计: 每次作业,最早提交的学生名单下文通过举例的方式,记录此次脚本编写方法,方便以后备查,如下所示: 实现思路: 使用开窗函数,对数据进行分组并按照提交时间进行排序后生成新的组内编号,如下所示: /* over开窗函数中 partition by分组 order by 排序 */ create table test(keyId int identity, keChengName ), name ), inD

通常在初始化 HashMap 时,初始容量都是根据业务来的,而不会是一个固定值,为此我们需要有一个特殊处理的方式,就是将预期的初始容量,再除以 HashMap 的装载因子,默认时就是除以 0.75. 例如想要用 HashMap 存放 1k 条数据,应该设置 1000 / 0.75,实际传递进去的值是 1333,然后会被 tableSizeFor() 方法调整到 2048,足够存储数据而不会触发扩容. 当想用 HashMap 存放 1w 条数据时,依然设置 10000 / 0.75,实际传递进去的

因为 数据量比较多, 比如每次 /** * 批量查询 * @param sourList * @param batchCount * @param userMapper * @return */ public List<User> dealBySubList(Set<String> sourList,Integer batchCount,UserMapper userMapper){ List<User> userList = new ArrayList<User

1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解决办法 多线程读取, 生产者 每次获取200 条数据, 消费者去消费.(这里 主要是根据MySQL分页去获取下一个200 条数据) 1.4 代码 1.4.1 调用方法 /** * 线程启动 */ public void update() { //redis操作类 HashRedisUtil redi

大家好,我是大明哥,一个专注于[死磕 Java]系列创作的男人 个人网站:https://www.cmsblogs.com/.专注于 Java 优质系列文章分享,提供一站式 Java 学习资料 某天我正在工位上听着 Vicotry,愉快地敲着 hello world ,这感觉就像我写的代码能征服世界.突然运维给我打了一个电话,说我们某台服务器 OOM 了,要我过去看下,这感觉就像 xxx,你懂的. 去运维室.登录服务器.查看日志.....一顿操作猛如虎,看到一个 List 对象 600MB +(