今天简单分享一下MongoDB使用过程中的一些性能优化,其实并不只适用MongoDB,其他数据库多少也可适用. 首先先随机导入一千万条数据.这里我分段导入的,因为mongo的BsonDocument一次导入的数据有限制,之前有一次最多导入20w左右,当然那次的对象字段要多很多, 所以本次测试每次导入为10w.咻咻咻咻咻咻咻咻咻咻的一声就导完了. /// <summary> /// 批量导入 /// </summary> public void ImportBatch() { str

批量更新,一定要加上最后的条件: db.getCollection('cuishou_user').update( {,,,,,]}}, //query {$set:{)}},// update {multi:true,upsert:false} // 批量更新 ) 导入导出的工具,没有的话找台机子安装一下mongo,bin文件夹中有mongoexport,mongoimport.navicat中要你输入路径啥的. 千万别用脚本一条条的插入,几百万条数据都慢得要死. 直接用export和impo

python操作数据库之批量导入 Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进. Python具有丰富和强大的库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库

在日常使用报表过程中,会有这样一种情况,你将Excel表分发给各个员工,员工填完后,统一整理成多个Excel,你需要将这些数据,用报表的填报功能,提交录入到数据库中,这样一来可避免到服务器机房录数据的繁琐步骤,但是无论是批量导入和还是导出Excel,这对诸多报表软件或称集成报表功能的系统来说都是不容易的. 解决Excel导入的性能问题,可以利用FineReport开发的op=excel_submit功能,来实现不预览报表即可对填报表导入Excel. 根据报表工程的使用方式不同,批量导入Excel

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C

下面我们通过以下的简单的SQL语句即可实现数据的批量导入,代码如下: Bulk insert id From 'G:\文档\test.txt' With ( fieldterminator=',', rowterminator='\n') 注意:1) bulk insert 为Sql server 中一个批量插入的操作 2)test 为上边定义的表,即我们的数据将要插入的表 3) ‘C:\Users\Olive\Desktop\test.txt’为数据源文件所在磁盘上的物理路径 4)with 相

hbase一般用于大数据的批量分析,所以在很多情况下需要将大量数据从外部导入到hbase中,hbase提供了一种导入数据的方式,主要用于批量导入大量数据,即importtsv工具,用法如下:   Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> Imports the given input directory of TSV data into the specified table. The col

在Django中需要向数据库中插入多条数据(list).使用如下方法,每次save()的时候都会访问一次数据库.导致性能问题: for i in resultlist: p = Account(name=i) p.save() 在django1.4以后加入了新的特性.使用django.db.models.query.QuerySet.bulk_create()批量创建对象,减少SQL查询次数.改进如下: querysetlist=[] for i in resultlist: querysetl

mysql 如何提高批量导入的速度 最近一个项目测试,有几个mysql数据库的表数据记录达到了几十万条,在搭建测试环境 导入 测试数据时,十分慢.在网上搜索了一下,有下面一些方法可以加快mysql数据库导入数据的速度:0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件(版本和平台最好要相同或相似):1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ,相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速度:2. 使

导读:在做项目的时候,当实现了动态建库后,需要实现从本地服务器上获取数据,批量导入到新建库的服务器中的一个表中去.之前是用了一个SQL脚本文件实现,但那时候没能实现不同的数据库服务器,现在用了SqlBulkCopy将其实现,现在说说具体过程. 一.SQLBulkCopy 1.1,概述 Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上). SqlBulkCopy 类允许编写提

简介:NPOI批量导入大量数据 使用SqlBulkCopy 可以将datatable里面的大量数据批量复制到数据库中,而不用担心性能问题,比系统中的传统做法(每20行数据执行一遍mydb.execute强多了) SqlBulkCopyColumnMapping(源列名,目标列名) 附代码如下: Try Using sqlblk As New SqlBulkCopy(MyDB.GetSqlConnectionString()) sqlblk.BatchSize = DtInput.Rows.Cou

本文原创,转载请标明出处 BCP 工具的使用 The bulk copy program utility (bcp) bulk copies data between an instance of Microsoft SQL Server and a data file in a user-specified format. The bcp utility can be used to import large numbers of new rows into SQL Server tables

首先创建一个数据库 CREATE TABLE user (   id varchar(32) CHARACTER SET utf8 NOT NULL,   name varchar(50) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL ,   dflag char(1) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL ,   PRIMARY KEY (`id`) ) jdbc.properties配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Dr

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在制作整体的开源工具箱产品中,数据入库是一个重要的环节.虽然PostGIS提供了数据入库界面化操作,但是毕竟此工具无法集成至我方工具箱中,并且该工具界面.操作都不是很理想,也无法定制化完成一些具体需求.所以,自制一个shp入库工具还是比较有必要的. 2.思路 2.1  shp导入思路 Shp导入至数据库中,无论是Postgresql.mysql.oracle

url.py代码: url(r'^workimport/$', 'keywork.views.import_keywork', name='import_keywork') view.py代码: from keywork.models import DevData from django.http import JsonResponse #django ajax部分 def import_keywork(request): file_sjdr = request.POST['file_keywo

去年研究导入数据的时候写了一个批量导入数据的脚本,但有个问题,如果导入这批数据在数据库中已经存在,那么我们导入的数据不就重复了么,本文就讨论如何解决这个问题? 程序如下: #coding:utf-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()

前言:历经一个月的复习,考试终于结束了.这期间上班的时候有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中. 这个过程真的是惨不忍睹,犯了很多的低级错误,这会在正文中说到的.再者导入数据用的是py脚本,脚本内容参考至自强学堂--中级教程--数据导入.  注:本文主要介绍自己学习的经验总结,而非教程! 正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快;

批量导入功能对于大部分后台系统来说都是不可或缺的一部分,常见的场景-基础数据的录入(部门,用户),用批量导入方便快捷.最近项目需要用到批量导入,决定花点时间写套比较通用的Excel导入功能.经过考虑,最终的实现需要达到 1.不同业务导入无需考虑npoi相关操作,只需要关注自己的业务逻辑,这里的业务逻辑最重要的两点(数据校验和数据保存)  2.导入异常(模板不匹配,数据填写错误...),提醒信息准确精细,达到帮助用户修正数据的目地 在线体验地址:http://tm.myscloud.cn:9000

批量导入现在基本已经成为各类系统的标配了,当前,我们订餐系统也不例外,什么商家呀.商品呀.优惠码之类的,都少不了.毕竟嘛,对非开发人员来说,看到Excel肯定比看到很多管理系统还是要亲切很多的.这里,我就分享下自己如何一步步踩坑.爬坑到最后完成Excel批量导入的历程.或许,你还有更好的方案,不妨也分享下:当然,也希望能给正在坑中,或者爬坑的同仁们一点帮助. 注:Excel操作用了 org.in2bits.myxls.dll  这个不知道是否是免费的,没仔细查过. 年轻时的代码是我们曾经年轻过的