虽说不一定5分钟就插入完毕,因为取决去所插入的字段,如果字段过多会稍微慢点,但不至于太慢.10分钟内基本能看到结果. 之前我尝试用多线程来实现数据插入(百万条数据),半个多小时才二十多万条数据. 线程池数据插入核心代码: ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(); executorService.submit(new Runnable() { @Override public void run() { for

​最近在工作中,涉及到一个数据迁移功能,从一个txt文本文件导入到MySQL功能. 数据迁移,在互联网企业可以说经常碰到,而且涉及到千万级.亿级的数据量是很常见的.大数据量迁移,这里面就涉及到一个问题:高性能的插入数据. 今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据. 我们一起对比以下几种实现方法: 前期准备 订单测试表 CREATE TABLE `trade` ( `id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'utf8_unicode_ci',

numpy中的快速的元素级数组函数 一元(unary)ufunc 对于数组中的每一个元素,都将元素代入函数,将得到的结果放回到原来的位置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.sqrt(arr)# 开方 array([0. , 1. , 1.41421356, 1.7320508

mysql使用存储过程循环插入大量数据,简单的一条条循环插入,效率会很低,需要考虑批量插入. 测试准备: 1.建表: CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 2.创建一条条循环插入的存储过程 create procedure test_two1() begin ; d

1. 概述 在使用Java JDBC时,你是否有过这样的疑问:MySQL里的数据类型到底该选择哪种Java类型与之对应?本篇将为你揭开这个答案. 2. 类型映射  java.sql.Types定义了常用数据库(MySQL.Oracle.DB2等)所用到的数据类型,官名也叫JDBC类型.每个数据库产品的数据类型定义各不相同,但都有JDBC类型与之对应,如MySQL的BIGINT-->JDBC的BIGINT. 而每个JDBC类型,都有默认的Java类型与之对应,即ResultSet.getObjec

想往某个表中插入几百万条数据做下测试, 原先的想法,直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧,好吧,我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉 DELIMITER $ CREATE PROCEDURE proc_initData() BEGIN ; DO INSERT INTO text VALUES(i,CONCAT('姓名',i),'XXXXXXXXX'); ; END WHILE; END $ CALL

一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,支持外键,锁是行级锁(行级锁只是针对主键,非主键也会

在页面上使用subgrid时,在subgrid中新建数据时需要跳转到另一个页面,这种操作比较麻烦且很不友好,这时我们想到了快速创建窗体,像下图这样直接在当前页上方下拉出现一个窗体,填写内容后点击保存就OK了,那要怎样实现这种效果呢,这就是本篇要讲的. 要实现该功能需要几步操作 1.首先你需要在子实体中的窗体中新建快速创建窗体 2.需要在子实体中将父实体关系字段属性中的的"字段要求"改成业务必须,有关这个知识点我在之前的博客中有讲过,可自行查看就不多讲了,附上博客链接:http://bl

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

案例语句: String sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '" + dataFilepath + "' into table " + tableName + " COLUMNS TERMINATED BY '" + INFILE_COLUMN_SEPARATION_CHAR + "' "; jdbcTemplate.execute(sql); 解释如下:dataFilepath: 代表保存数据文件路

#region 将Xml中的数据读到Dataset中,然后用SqlBulkCopy类把数据copy到目的表中using (XmlTextReader xmlReader = new XmlTextReader(sourcePath)){    DataSet ds = new DataSet();    ds.ReadXml(XmlReader.Create(sourcePath));//把数据读到DataSet这个过程有点慢,取决于XML文件大小    using (SqlBulkCopy b

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

final JComponent parent = getModel().getContext().getEntranceUI(); JFileChooser chooser = new JFileChooser(FileSystemView.getFileSystemView().getHomeDirectory()); chooser.setFileFilter(new FileFilter() { @Override public String getDescription() { //

http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1329351

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

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

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

- MySQL测试任务:使用存储过程,往表中插入千万级数据,根据索引优化速度 -- 1.使用索引查询 -- 2.不使用索引查 -- 3.比较两者查询速度的差异 1.创建数据和索引 1.创建索引测试表 1 2 3 4 5 6 7 DROP TABLE IF EXISTS big_data; CREATE TABLE big_data( id int PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(16) DEFAULT NULL, age int

在一个千万级的数据库查寻中,如何提高查询效率?分别说出在数据库设计.SQL语句.java等层面的解决方案. 解答: 1)数据库设计方面: a. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后

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http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *