由于天热,中午吃完饭后不再去逛了,感觉这段时间其实也是可以利用起来的,所以决定每天中午积累一些小的知识点.今天中午,先总结一下最近造数据用到手命令,load data. 使用这个命令的起源是因为最近要做压力测试,需要造数据,当时计划是向一张表中添加200W条数据,试了好几种方式,都感觉太慢,导致本来一件小事折腾了好几天,最终改用load data,基本上轻松搞定.所以在insert大量数据的时候,这个是比较好的选择. 先总结一下在使用load data之前,试用过的几种低效率的方式: 1)由于项

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

  这次,发布清洗列表功能,需要对数据库进行升级.MailingList表加个IfCleaning字段,所有的t_User*表加个IfCleaned字段.   脚本如下 对所有的t_User表执行 alter table t_User** add IfCleaned bit default(0) not null 对Mailing list表执行 alter table t_MailingList add IfCleanning bit default(0) not null   简简单单的两个

不管是日常业务数据处理中,还是数据库的导入导出,都可能遇到需要处理大量数据的插入.插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响,这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较,方便以后应用中插入方法的选择. 插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故

POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

Atitit. BigConfirmTips 控件 大数据量提示确认控件的原理and总结O9 1. 主要的涉及的技术 1 2. 主要的流程 1 3. 调用法new confirmO9t(); 1 4. 设置确认在后的回溯事件 c.backHandle="window.opener.confirmSubmitBackeventHandle"; 2 5. 设置详细表格显示模板  c.tmplt="/publish/lookOverdetail_templt.jsp";

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

文章内容列表:1． 场景:2． 解决方案3. WCF契约与服务实现设计静态图4. WCF契约与服务实现设计详细说明6. 服务端启动服务代码:7. 客户端代码8.   WCF大数据量传输解决方案源码下载 1． 场景: WCF在网络传输中,大数据量传输造成网络阻塞,宽带无法承受: 2． 解决方案 解决WCF在网络传输中的大数据量问题: A．需要把相关数据序列化成字节流,再对字节流进行压缩,再进行传输,到了客户端再做反向操作便可获得原始数据. B．如果压缩后的数据仍然较大时,可以再压缩流后,再对流进行

sql server 2005大数据量的插入操作 第一,写个存储过程,传入参数,存储过程里面是insert操作, 第二,用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy实例方法, 数据库表Passport CREATE TABLE [dbo].[Passport]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [PassportKey] [nchar](50) NOT NULL, [addtime] [datetime] NOT NULL, CONS

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储

全文转载自:jinshuaiwang的博客 目前处理Excel的开源javaAPI主要有两种,一是Jxl(Java Excel API),Jxl只支持Excel2003以下的版本.另外一种是Apache的Jakarta POI,相比于Jxl,POI对微软办公文档的支持更加强大,但是它使用复杂,上手慢.POI可支持更高的Excel版本2007.对Excel的读取,POI有两种模式,一是用户模式,这种方式同Jxl的使用很类似,使用简单,都是将文件一次性读到内存,文件小的时候,没有什么问题,当文件大的

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd

原文:http://www.cnblogs.com/scy251147/archive/2012/01/08/2305319.html 由于之前利用Winform的ListView进行大数据量加载的时候,诟病良多,所以今天试着用WPF的ListView来做了一下,结果没有让我失望,我将一个拥有43000行,510列的csv文件导入到了ListView中,总共耗时在10s左右,并且在导入的过程中,软件界面上的提示信息一直在提示当前导入了多少条.在整个导入的过程中没有感觉到ListView的闪烁.

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