这两天发现mysql 批量insert 比如600条数据后,页面马上select就查询到580条,但是等几秒钟再查询就有600条(也有部分情况是永久只能查到580条了) 查看mybatis的日志发现循环每次批量insert 15条 按理说应该日志打印Updates 15  但是发现有一些只返回了Update 1了. 后来设置了mysql 的隔离级别,关闭mycat的读写分离,关闭mysql的同步,只从183主库读还是有这个问题.后来发现需要在addInstanceAndStructSubmitV

最近工作碰到一个问题,如何将大量数据(100MB+)导入到远程的mysql server上. 尝试1: Statement执行executeBatch的方法.每次导入1000条记录.时间为12s/1000条.比较慢. 对于1M次的插入这意味着需要4个多小时,期间还会因为网络状况,数据库负载等因素而把载入延迟提升到85s/1000条甚至更高. 效果较差. 尝试2: 使用PreparedStatement,该方法需要预先给定insert操作的“格式”. 实测用这种方式插入的效率为每秒钟数十行. 注意

mysql批量数据脚本 1 建表 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=gbk

ABAP-1-会计凭证批量数据导入本地ACCESS 上一版本出现问题: A.若TXT数据条目超过800万(大概1.3G),则将TXT导入ACCESS过程不成功,ACCESS数据表为空.(Access单表最大容量2G) B.数据量过大造成内存溢出,需要BASIS优化服务器内存容量. 经过反复测试,发现还是SQL语句的问题: 1.SQL问题 insert into fan_tab(va1,va2....) select F1 as va1,F2 as va2... FROM [Text;FMT=De

公司会计凭证导入ACCESS数据库,需要发送给审计,原先的方案是采用DEPHI开发的功能(调用函数获取会计凭证信息,然后INSERT到ACCESS数据表),运行速度非常慢,业务方要求对该功能进行优化,需要对原先方案进行整体评估并出具解决方案. 1.方案评估 1.1原方案分析 原先采用的是DEPHI开发工具,通过调用RFC接口获取会计凭证数据,然后通过OLEDB连接ACCESS数据库,将会计凭证信息转换为数据集RECORDSET,最后循环Recordset并通过Insert into tab(..

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import

现在对数据库(以MySql为例)的操作大多会封装成一个类,如下例所示: namespace TESTDATABASE { public enum DBStatusCode { ALL_OK, MySqlExcuteErr } public class TestDB { private string hostIp; private string dbName; private string dbUser; private string dbPasswd; private MySqlConnecti

今天试图用heidisql 导入一个150M的数据文件(.sql), 结果报out of memory 错误.在网上搜了很多案例,都没能解决问题.我甚至怀疑是mysql 的default的内存设置的太小了.于是跑到my.ini文件里修改了innodb_buffer_pool_size  为96M * 6的大小. 到heidisql里面再去import,报错信息不会立刻出来了,但是隔了大概一分钟还是出现了 out of memory的错误. 后来一个朋友说,批量导入数据不要用mysql 客户端,都

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

1.Navicat for Mysql XML导出导入格式支持二进制数据:虽然同步数据人眼看不出区别,但是java尝试读取数据时,报datetime字段取出的值为“0000-00-00 00:00:00”,找不到理由: 2.mysqldump数据导出 1) export: mysqldump -h <ip> -P <port> -u <user> <database> <table> -p > <table>.sql 2) im

日常开发中,经常会涉及到对于数据库中数据的导入与导出操作,格式也有很多: TXT,CSV,XLS,SQL等格式,所以,在此总结一下,省的总是百度查询. 一 导出 1) 常用的方式就是使用现成的工具例如: Navicat 或者phpmyadmin 当然这是在Windows下经常使用到的工具,如果是Mac当然也有比较好用的软件进行数据导出 Navicat: 选择要导出的表/库 -> 导出向导->选择导出的格式 即可 phpmyadmin: 选择表/库  ->  导出 -> 选择导出的格

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/chlde/p/3768733.html 1.如何将solr部署,请参考之前的文章 2.按上述配置好后,在solr_home文件夹中,将包含collection1文件夹,这就是solr的一个实例.下面我们来看看collection1中的文件内容. collection1中包含conf和data两个子文件夹.data中包含tlog和index(如果没有也没关系,稍后再solr建立索引时,将会被创建).tlog是记录日志的文件夹,inde

http://afei2.sinaapp.com/?p=456 今天在线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果速度特别慢,印象中有个多线程的数据导入导出工具Mydumper,于是简单的调查和测试一下. 下午导数据的过程中,这个表是没有更新的,因此不需要确保多个数据之间的一致性,就简单的写个shell脚本启动多个mysqldumper来导数据,这样有几个问题: 需要处理表数据大小不均匀的问题,有的会很快结束,有的会比较慢. 如果需要保证多个导出之间的一致性时,则无法保证.

从官网下载示例数据,参考压缩文件中的README.txt,整理所得 /******************* 示例数据导入 *******************/ /** 官网下载 http://dev.mysql.com/doc/index-other.html **/ /******** db1.menagerie ********/ /******* cmd登录mysql *******/ mysql -P3307 -uroot -p CREATE DATABASE menagerie;

本文讨论如何把MySQL的数据库导入到SQL Server中,所以首先你需要把两种数据库都安装了,再进行以下步骤. 一.为 MySQL安装ODBC驱动 1. 下载MySQL ODBC Connector,下载:http://dev.mysql.com/downloads/connector 2. 从控制面板-管理工具,打开你的 数据源(ODBC),选 系统DNS ,点添加. 3. 在 创建新数据源对话框中,选择MySQL ODBC 5.1 Driver ,点完成. 4. 完成后会出现MySQL 

实际应用场景中,有时会需要把一批数据导入数据库.这批数据可能来源于另一个数据源.比较常规的做法是先读取到dataset,然后跑一个循环,每一行拼一句insert into语句,执行之.用过的人会知道,这种导入数据的方法效率十分低下.那么,有没有什么更好的方法呢?答案是有的.使用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy类.我觉得这个应该是在使用sql server资源管理器时,导入数据时所使用的方法.代码如下: ------------------------------

少量数据批量导入:1. 先从数据库把唯一键的值查询出来,放在列表2. 将导入的数据遍历取出,看是否存在列表中,若不在,说明数据库没有.3. 定义两个空列表,一个做为插入数据,一个做为更新数据4. 步骤2中判断当前数据记录是否在在数据库中,不在则加入到插入的列表中,否则是更新的列表中,可以是判断列表的大小,建议每两三千条导入数据一次. 几十或是百万级数据导入:1. 使用pandas读取excel表格数据,过滤去重等.导入的数据避免与数据库的重复.2. 导入时,先不做校验,先把导入到数据库的数据临时

SQL Server的Bulk Insert语句可以将本地或远程的数据文件批量导入到数据库中,速度非常的快.远程文件必须共享才行,文件路径须使用通用约定(UNC)名称,即"\\服务器名或IP\共享名\路径\文件名"的形式.  * 1. 由于Bulk Insert通常配合格式化文件批量导入数据更方便,所以这里先介绍bcp工具导出格式化文件的方法. bcp是SQL Server提供的命令行实用工具提供了数据的导出.导入.格式文件导出等功能,导出格式化文件的语法如下:Sql代码 bcp 数据

批量导入数据到hbase的时候,报错: org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedWithDetailsException: Failed 1 action: NotServingRegionException: 1 time, at org.apache.hadoop.hbase.client.AsyncProcess$BatchErrors.makeException(AsyncProcess.java:227) at org.apache

在这个脚本中我使用的是Python的ORM框架SQLAlchemy来连接远程的MySQL数据库的,在写这个脚本的时候为了方便参数的输入,我就给之前和这个脚本添加了一个新的功能,就是在调用这个脚本的时候后面可以传入参数,这样只需要在执行脚本的时候就可以方便的输入所要使用的路径. 那么现在开始对导出的数据进行解析咯~由于之前已经将列名和数据都写入到了文本文件中, 现在只需要一行一行的读取出来,然后和类中的属性一一对应就可以了,那么现在开始读取资料吧~老样子,先用切片将之前写在文本文件中的第一行列名取