(转载)http://www.111cn.net/database/mysql/42453.htm 100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段.对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: mysql>delimiter $ mysql$$ mysql> create procedure test() begin ) ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_

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

转自:http://www.cnblogs.com/fnz0/p/5713102.html 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 $ -- 在mysql客户端中分隔符默认是分号(:). CREATE PROCEDURE proc_initData() BEGIN DECLARE i IN

查看所有存储过程: show procedure status; 查看详细存储过程 ptest: show create procedure ptest; 存储过程插入数据: create table milli(id int auto_increment primary key, name varchar(20), num int); truncate table milli; delimiter $$ drop procedure if exists ptest; create proced

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. .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

mysql一次插入多条数据: INSERT INTO hk_test(username, passwd) VALUES ('qmf2', 'qmf2'),('qmf3', 'qmf3'),('qmf4', 'qmf4'),('qmf5', 'qmf5') GO

1.HSSFWorkbook 和SXSSFWorkbook区别 HSSFWorkbook:是操作Excel2003以前(包括2003)的版本,扩展名是.xls,一张表最大支持65536行数据,256列,也就是说一个sheet页,最多导出6w多条数据 XSSFWorkbook:是操作Excel2007-2010的版本,扩展名是.xlsx对于不同版本的EXCEL文档要使用不同的工具类,如果使用错了,会提示如下错误信息. org.apache.poi.openxml4j.exceptions.Inva

我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农! 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题.当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊.生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗? 要知道,程序员从不轻言放弃,没有数据我们就自己创造数据

转自 http://www.cnblogs.com/win7xt/p/3156334.html 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识   最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何

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

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

利用mysql内存表插入速度快的特点,先存储过程在内存表中生成数据,然后再从内存表插入普通表中 一.创建内存表 CREATE TABLE `vote_record_memory` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, `pwd` ) NOT NULL, `create_time` datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET = utf8 二.创建普

有时候做实验测试数据用到大量数据时可以用以下方法插入: 方法一:使用xmltable create table bqh8 as select rownum as id from xmltable('1 to 10000000');select count(*) from bqh8; -----------------------一千万条数据已插入. 方法二:使用dual+connect by level create table bqh9 as select rownum as id from

首先,建立部门表和员工表: 部门表: create table dept( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned not null default 0, dname varchar(20) not null default "", loc varchar(13) not null default "" )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=G

一.limit越往后越慢的原因 当我们使用limit来对数据进行分页操作的时,会发现:查看前几页的时候,发现速度非常快,比如 limit 200,25,瞬间就出来了.但是越往后,速度就越慢,特别是百万条之后,卡到不行,那这个是什么原理呢.先看一下我们翻页翻到后面时,查询的sql是怎样的: select * from t_name where c_name1='xxx' order by c_name2 limit 2000000,25; 这种查询的慢,其实是因为limit后面的偏移量太大导致的.

对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: 复制代码代码如下: mysql>delimiter $ mysql>SET AUTOCOMMIT = 0$$ mysql> create procedure test() begin declare i decimal (10) default 0 ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_id`, `categ_fid`, `SortPath`, `address`, `p_identifier`,

工作中遇到的问题,先记录一下,方便以后查看 存在两张表,user表和friend表 user表部分字段,如上图 friend表部分字段,如上图 往friend表插入千条数据,friend表中的userId值是固定的,对应的friendId是从user表中获取 实现方案: 1.游标存储: -- 在windows系统中写存储过程时,如果需要使用declare声明变量,需要添加这个关键字,否则会报错. delimiter // drop procedure if exists insertUserFr

找到mysql的安装目录,修改my.ini文件 (1)如何找到my.ini文件 如果my.ini文件不在MySQL的安装目录下,可能放在隐藏目录,要先去找到ProgramData,(这里要先打开显示隐藏文件的设置),那么要怎么找到ProgramData呢? 输入%ProgramData%就OK了. 参考:关于Mysql的安装遇到的问题,找不到my.ini , (2)修改my.ini文件 修改数据库的编码方式'utf8” 修改my.ini两个地方: [mysql] default-characte

LAST_INSERT_ID 自动返回最后一个 INSERT 或 UPDATE 操作为 AUTO_INCREMENT 列设置的第一个发生的值. 参考这里 The ID that was generated is maintained in the server on a per-connection basis. LAST_INSERT_ID是基于单个connection的, 不可能被其它的客户端连接改变. 可以用 SELECT LAST_INSERT_ID(); 查询LAST_INSERT_I

将数据库连接信息.查询条件.标题信息替换为真实数据即可使用. <?php set_time_limit(0); ini_set('memory_limit', '128M'); $fileName = date('YmdHis', time()); header('Content-Encoding: UTF-8'); header("Content-type:application/vnd.ms-excel;charset=UTF-8"); header('Content-Dis

1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上where col 条件.其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列.这样查询时速度会很快.就是可