因前段时间去面试,问到如何高效向数据库插入10万条记录,之前没处理过类似问题,也没看过相关资料,结果没答上来,今天就查了些资料,总结出三种方法: 测试数据库为MySQL!!! 方法一: public static void insert() { // 开时时间 Long begin = new Date().getTime(); // sql前缀 String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUE

Excel主要经历1.查询2.渲染的方式 关于查询: 不同技术水平的人有不同的解决方案,目前我采用的是 1:多线程查询 2:一个异步后台线程每次查询100条便渲染,采用的“懒加载方式”,这样可以做到实时差看,程序也不阻塞 关于渲染: 网上普遍的方式都是采用一行一行的加载,但是对于百万级别的数据就有点吃力了. 我想还是把时间放在查询上吧. 所有找来找去,[矩阵加载]的方式找到,亲测,100万条数据,10s内加载完成,附上源码: DataTable table = ds.Tables[0];   

使用表类型(Table Type)实现百万级别的数据一次性插入 思路 1 创建表类型(TaBleType)         2 创建添加存储过程         3 使用C#语言构建一个DataTable         4 将整个Table作为参数插入 步骤1 创建表类型(TaBleType) CREATE TYPE [dbo].[TestTableType] AS TABLE([SeriesNumber] [nvarchar](80) NOT NULL,[CustomerName] [nva

1. Java代码实现思路 BufferedWriter writefile = new BufferedWriter(new FileWriter(file));  writefile.write("set feedback  off \n");  writefile.write("set trimspool on  \n");  writefile.write("set heading   off \n");  writefile.write

https://blog.csdn.net/happyljw/article/details/52809244   用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXS

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件. 这里普及一下,在POI中使用HSSF

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件.这里普及一下,在POI中使用HSSF对

1)简单的查询分页:分每页5条 limit [offset],[rows] ,10; 2)建立id索引:查询索引id ,) limit ; 3)使用 between and 语句分页效率快N倍 ; 4)分表存储:30万条记录的id存存储到单独的一个索引表t里面:先查找索引表t里面的id索引:然后再查询 5)使用复合索引查询数据 如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键! 完美解决了分页

mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I

事务是一组原子性的SQL查询语句,也可以被看做一个工作单元.如果数据库引擎能够成功地对数据库应用所有的查询语句,它就会执行所有查询,如果任何一条查询语句因为崩溃或其他原因而无法执行,那么所有的语句就都不会执行.也就是说,事务内的语句要么全部执行,要么一句也不执行. 事务的特性:acid,也称为事务的四个测试(原子性,一致性,隔离性,持久性) automicity:原子性,事务所引起的数据库操作,要么都完成,要么都不执行 consisitency:一致性,事务执行前的总和和事务执行后的总和是不变的

事务的概念 事 务是一组原子性的SQL查询语句,也可以被看做一个工作单元.如果数据库引擎能够成功地对数据库应用所有的查询语句,它就会执行所有查询,如果任何一条查 询语句因为崩溃或其他原因而无法执行,那么所有的语句就都不会执行.也就是说,事务内的语句要么全部执行,要么一句也不执行. 事务的特性:acid,也称为事务的四个测试(原子性,一致性,隔离性,持久性) automicity:原子性,事务所引起的数据库操作,要么都完成,要么都不执行consisitency:一致性,事务执行前的总和和事务执行后

MySQL数据库引擎.事务隔离级别.锁 数据库引擎InnoDB和MyISAM有什么区别 大体区别为: MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持.MyISAM类型的表强调的是性能,其执行效率比InnoDB类型更快,但是不支持事务,而InnoDB提供事务支持以及外键等高级数据库功能. 具体实现的区别: InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引 InnoDB中不保存表的具体行数,也就是说,执行查询SQL时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行,而MyISAM只要简单的

此问题是前几天整理数据的时候碰到的,数据存在 CSV文件中(200多万记录),通过python 往数据库中导入太慢了,后来使用MySQL 中自带的命令 LOAD DATA INFILE, 30多秒就能够完成二三百万的数据量导入. LOAD DATA INFILE 命令允许你读取文本文件然后非常快速的插入数据库. 导入文件之前,你需要准备以下的内容: 创建相应数据的数据库表格. CSV 文件中的数据需要和数据库表格在列数和数据类型保持一致. 具有写入数据库的文件和插入权限的账户 假定我们拥有一个

前提 这篇文章不是标题党,下文会通过一个仿真例子分析如何优化百万级别数据Excel导出. 笔者负责维护的一个数据查询和数据导出服务是一个相对远古的单点应用,在上一次云迁移之后扩展为双节点部署,但是发现了服务经常因为大数据量的数据导出频繁Full GC,导致应用假死无法响应外部的请求.因为某些原因,该服务只能够分配2GB的最大堆内存,下面的优化都是以这个堆内存极限为前提.通过查看服务配置.日志和APM定位到两个问题: 启动脚本中添加了CMS参数,采用了CMS收集器,该收集算法对内存的敏感度比较高,

前言: 日常学习和工作中,经常会遇到导数据的需求.比如数据迁移.数据恢复.新建从库等,这些操作可能都会涉及大量数据的导入.有时候导入进度慢,电脑风扇狂转真的很让人崩溃,其实有些小技巧是可以让导入更快速的,本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据. 注:本篇文章只讨论如何快速导入由逻辑备份产生的SQL脚本,其他文件形式暂不讨论. 1.尽量减小导入文件大小 首先给个建议,导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具,不要使用Navicat.workbench等图形化工具.特别是大数据量的时候,用My

MySQL数据库快速入门与应用实战(阶段一) 作者 刘畅 时间 2020-09-02 实验环境说明: 系统:centos7.5 主机名 ip 配置 slavenode3 172.16.1.123 4核/8G/60G 目录 1 mysql概述 1 1.1 mysql是什么 1 1.2 5.7版本新增功能 1 1.3 mysql体系结构 2 1.4 mysql主流分支 2 1.5 主流关系型数据库 3 2 linux安装mysql 3 2.1 yum安装mysql5.7.31 3 2.2 二进制安装

文章标题: 自由导入你的增量数据-根据条件将sqlserver表批量生成INSERT语句的存储过程增强版 关键字 : mssql-scripter,SQL Server 文章分类: 技术分享 创建时间: 2020年4月5日 _.-"\ _.-" \ ,-" \ \ \ \ \Zoomla逐浪CMS\ \ \ web开发秘笈\ \ \ \ z01.com _.-; \ \ _.-" : \ \,-" _.-" \( _.-" `--&qu

epoll是Linux高效网络的基础,比如event poll(例如nodejs),是使用libev,而libev的底层就是epoll(只不过不同的平台可能用epoll,可能用kqueue). epoll能够高效支持百万级别的句柄监听. epoll高效,是因为内部用了一个红黑树记录添加的socket,用了一个双向链表接收内核触发的事件.是系统级别的支持的: 当某一进程调用epoll_create方法时,Linux内核会创建一个eventpoll结构体,这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式

前言 Facebook(后面简称fb)是世界最大的社交平台,需要存储的数据时刻都在不断剧增(占比最大为图片,每天存储约20亿张,大概是微信的三倍). 那么问题来了,fb是如何存储兆级别的图片?并且又是如何处理每秒百万级别的图片查询? 本文以简单易懂,图文并茂的方式来解释其中的原理,并不涉及空洞,难解的框架,也没有大篇章的废话铺陈,只有痛点与反思:就如同fb的架构师所说:fb的存储架构就像高速公路上换轮胎,没有最完美的设计,我们最求的只是如何让它变得更简单. 短篇介绍 fb的图片存储系统叫做Hay

Jquery中文网 >  数据库  >  mysql  >  正文 MySQL mysqldump与source导入慢的解决方法 MySQL mysqldump与source导入慢的解决方法 发布时间:2017-02-26   编辑:www.jquerycn.cn jquery中文网为您提供MySQL mysqldump与source导入慢的解决方法等资源,欢迎您收藏本站,我们将为您提供最新的MySQL mysqldump与source导入慢的解决方法资源 mysqldump与sourc

前言: 我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式.同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力.所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在.这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么. 一.一次封锁or两段锁因为有大量的并发访问,为了预防死锁,一般应用中推荐使用一次封锁法,就是在方法的开始阶段,已经预先知道会