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mongo 插入性能
2024-10-31
mongodb插入性能
转自 https://blog.csdn.net/asdfsadfasdfsa/article/details/60872180 MongoDB与MySQL的插入.查询性能测试 7.1 平均每条数据的插入时间 先上张图,来点直观感受: 图上数据横坐标是平均每插入1000条数据所需要的时间,单位是秒.记住,是每1000条数据,不是每条数据哦. 总结: 1. 数据库的平均插入速率:MongoDB不指定_id插入 > MySQL不指定主键插入 > MySQL指定主键插入 >
MySQL批量SQL插入性能优化
对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的.经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 1. 一条SQL语句插入多条数据.常用的插入语句如: 1 2 3 4 INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `ty
大数据应用之HBase数据插入性能优化之多线程并行插入测试案例
一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
大数据应用之HBase数据插入性能优化实测教程
引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提
MySQL插入性能优化
目录 MySQL插入性能优化 代码优化 values 多个 一个事务 插入字段尽量少,尽量用默认值 关闭 unique_checks bulk_insert_buffer_size 配置优化 innodb_buffer_pool_size 缓冲区配置 什么是 innodb_buffer_pool_size 设置多大的 innodb_buffer_pool_size 合适? 相关参数设置 innodb_buffer_pool_size 注意事项 事务日志配置 innodb_log_file_siz
MySQL插入性能优化(转)
原文:http://tech.uc.cn/?p=634 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的. 经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 1. 一条SQL语句插入多条数据. 常用的插入语句如: INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `
"Entity Framework数据插入性能追踪"读后总结
园友莱布尼茨写了一篇<Entity Framework数据插入性能追踪>的文章,我感觉不错,至少他提出了问题,写了出来,引起了大家的讨论,这就是一个氛围.读完文章+评论,于是我自己也写了个简单的程序试了试. 先晒一下代码: 两个简单的类: 1: /// <summary> 2: /// 消费者 3: /// </summary> 4: public class Consumer 5: { 6: public int CId { get; set; } 7: public
SQLServer聚集索引导致的插入性能低
1,新表默认会在主键上建立聚集索引.对于非专业DBA, 默认配置在大多数情况下够用. 2,当初为了优化查询速度. 把聚集索引建立在非自增主键的唯一索引列. 数据量上千万后,插入性能开始显现不足. 随着数据量进一步增加,并发情况下甚至会偶发死锁现象. 改善方案: 在自增ID主键列重建聚集索引, 让新数据行始终在表尾插入. 牺牲轻微的查询性能(单条预计增加不到20ms),是可接受的. 3,建议: 使用聚集索引不应当频繁引起重新排序
Mybatis+mysql批量插入性能分析测试
前言 今天在网上看到一篇文章(后文中的文章指的就是它) https://www.jianshu.com/p/cce617be9f9e 发现了一种有关于mybatis批量插入的新方法,而且看了文章发现我原来的方法好像有点问题,但是由于文章中使用的环境是sqlserver而我经常使用的是mysql所以还是需要亲自来试试. 环境说明 项目使用springboot mybatis 数据库mysql5.7 使用本地mysql所以网络可以忽略不计 插入对象完全相同,只有id自增 表结构如下: CREATE
JDBC插入性能优化对比
今天对Insert进行了性能测试,结果反差很大,平时都是单条插入,虽然性能要求没有那么高,但是突然在项目中,人家给定时间内完成,这就尴尬了. 优化数据库,优化服务器,优化代码,反正通过各种优化提高数据的处理速度. 接下来对jdbc插入做一个测试,测试代码入如下: /** * 生成插入语句 * @author fgq 2017年12月26日 下午6:40:03 * @return */ public static List<String> getInsertSql(){ String sqlMo
sql server 2005 大数据量插入性能对比
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
.NET批量大数据插入性能分析及比较
数据插入使用了以下几种方式 1. 逐条数据插入2. 拼接sql语句批量插入3. 拼接sql语句并使用Transaction4. 拼接sql语句并使用SqlTransaction5. 使用DataAdapter6. 使用TransactionScope及SqlBulkCopy7. 使用表值参数 数据库使用SQL Server,脚本如下 create table TestTable(Id int ,Name nvarchar(20)) 程序中生成测试DataTable结构和测试数据的类如下 [c-s
DB2批量插入性能对比
import ibm_db import random import time first_names = '赵钱孙李周吴郑王冯陈褚卫蒋沈韩杨朱秦尤许何吕施张孔曹严华金魏' \ '陶姜戚谢邹喻柏水窦章云苏潘葛奚范彭郎鲁韦昌马苗凤花方俞任袁柳酆鲍' \ '史唐费廉岑薛雷贺倪汤滕殷罗毕安常乐于时傅皮卞齐康伍余元顾孟黄穆萧尹' \ '姚邵湛汪祁毛狄米贝明臧计伏成戴谈宋庞熊纪舒屈项祝董梁杜阮蓝闵季贾路娄' \ '危江童颜郭梅林刁钟徐邱骆高夏蔡田樊胡凌霍虞万柯管卢莫房缪干解丁宣邓郁单' \ '洪包诸左石崔
MyBatis批量插入性能及问题
1.mybatis三种批量插入方式对比 2.Mybatis与JDBC批量插入MySQL数据库性能测试及解决方案 3.Mybatis批量插入引发的血案 4.Oracle批量插入数据SQL语句太长出错
固态硬盘与机械硬盘 SQL Server 单表插入性能对比测试
测试环境
提高mysql插入性能
参考地址:http://blog.jobbole.com/29432/ 参数优化: 1. SQL语句是有长度限制,在进行数据合并在同一SQL中务必不能超过SQL长度限制,通过max_allowed_packet配置可以修改,默认是1M. 2. 事务需要控制大小,事务太大可能会影响执行的效率.MySQL有innodb_log_buffer_size配置项,超过这个值会日志会使用磁盘数据,这时,效率会有所下降.所以比较好的做法是,在事务大小达到配置项数据级前进行事务提交.
MySQL和OneSQL并行插入性能对比
按照我的作风,没图说个啥 环境 下面是受叶金荣老师的启发把相关环境交代清楚 MySQL和OneSQL的关键参数配置如下 数据库 sync_binlog innodb_flush_log_at_trx_commit innodb_log_file_size innodb_buffer_pool_size OneSQL 0 1 1000M 8G MySQL 0 1 1000M 8G 硬件环境 内存 cpu 磁盘 32g 8c 每个core上有两个超线程 Intel(R) Xeon(R) CPU E
Android Sqlite 批量插入性能优化
db.beginTransaction(); try { for (...) { db.execSQL("...", new Object[]{}); } db.setTransactionSuccessful(); } catch (Exception e) { } finally { db.endTransaction(); }
vector和list插入性能对比
int main() { clock_t t1 =clock(); vector<string> vec_Str; ;i<;i++) { vec_Str.push_back("); } clock_t t2 = clock(); cout << "vecotr sleep time is " << t2 - t1 << endl; list<string> list_Str; ; i < ; i++) {
数据库新秀 postgresql vs mongo 性能PK
前几天看了一篇文章<High Performance JSON PostgreSQL vs. MongoDB> 发布在Percona Live Europe 2017 作者是<Dominic Dwyer Wei Shan Ang>,作者的观点是PostgreSQL更好,恰巧没有玩过postgresql,仅仅听说过. 码农的第一特征就是相信实验,故postgresql走起 上一篇文章<mongodb索引--1亿条记录的查询从55.7秒到毫秒级别> 我们做了一个mongo的
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