我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

今天需要将一个含有1000万条数据的文本内容插入到数据库表中,最初自然想到的是使用Insertinto '表名'values(),(),()...这种插入方式,但是发现这种方式对1000万条数据量的情况,明显效率低下,于是选用了直接将文本内容导入数据表的方法: LOADDATA LOCAL INFILE '/home/xyw/result.txt' INTO TABLEdomainlib_tmp(domain); 这种方式可以将本地的数据文件'result.txt'直接导入到domainlib_

转自:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html 我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can

教你如何6秒钟往MySQL插入100万条数据!然后删库跑路! 由于我用的mysql 8版本,所以增加了Timezone,然后就可以了 前提是要自己建好库和表. 数据库test, 表user, 三个字段: u_id.u_name.u_pwd,然后主键自增 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test?" + "&rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone

如何使QTreeView快速显示1000万条数据,并且内存占用量少呢?这个问题困扰我很久,在网上找了好多相关资料,都没有找到合理的解决方案,今天在这里把我的解决方案提供给朋友们,供大家相互学习. 我开始使用的QTreeWidget 控件来显示我的数据,发现该控件在显示10000行以下的数据还可以应付的过来,但超过10000条,就明显感觉到屏幕刷新就会有卡的现象,而且占据内存很大,虽然操作起来简单方便,但灵活性没有QTreeView强大.因为我要显示的数据量是非常大的,甚至过1000万,因此,采用

从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负责的模块connector就派上了用场.在楼主的努力下,线上数据同步代码经历了从最初的将近16个小时(并且还出现其他问题这些问题,等后面慢慢细说),到最终25分钟的性能优化. 打个广告,楼主自己造的轮子,感兴趣的请点https://github.com/haifeiWu/lightconf 代码直接Jenkins打包上线 楼主负责的con

SQLite插入数据效率最快的方式就是:开启事务  +   insert语句  +  关闭事务(提交) 利用事务的互斥性,如果在批量的插入操作前显式地开启一次事务,在插入操作结束后,提交事务,那么所有的操作将只执行一次事务,大大地提高IO效率 开启事务和提交事务时缺省的,如果不显式写出来,将在每次insert语句前开启事务,insert语句后提交,如果执行insert语句1000万次,那么将自动开启并提交1000万次!!! 可以尝试,去掉下面代码中两行红色代码,速度将显著下降!!! using

1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解决办法 多线程读取, 生产者 每次获取200 条数据, 消费者去消费.(这里 主要是根据MySQL分页去获取下一个200 条数据) 1.4 代码 1.4.1 调用方法 /** * 线程启动 */ public void update() { //redis操作类 HashRedisUtil redi

1.使用dual配合connect by level create table BigTable as select rownum as id from dual connect by level <= 100000; 但是有connect by level有上限,如果超出上限,系统会报,"connect by level"内存不足,我试过1000000万数据可以,但是再多就不行了. 2. 使用xmltable,"CONNECT BY 操作内存不足,10g开始支持XML

创建一个存储过程 DELIMITER $$ -- 设置定界符为$$,与';'意思相同,防止相同符号产生冲突 USE `yunkc_base1`$$ -- 使用数据库 DROP PROCEDURE IF EXISTS `insert_test`$$ -- 如果存在insert_test存储过程名字,则删除 CREATE DEFINER=`ykcbase`@`%` PROCEDURE `insert_test`() -- 设置存储过程的权限 BEGIN -- 开始 DECLARE i INT; --

批量插入流程 数据库字段 delimiter create procedure doinsert3() begin declare i int; declare j int; ; ; ) do insert into reader_info(name,sex,birth,address,telcode) values(concat('测试',i),'男','1998-05-12','河北省',j); ; ; end while; end; 如果是在CMD窗口要加//,可视化工具就不用了.上面的代

定义一个存储过程 mysql> delimiter $$ mysql> create procedure ptest()    -> begin    -> declare pid int;    -> set pid = 10000;    -> while pid>0 do    -> insert into sysUser(account,userName)values('aaa','jason');    这个sql语句是我自己的, -> se

首先登陆进入Mysql命令行  执行sql      show variables like 'slow_query%';  结果为OFF 说明还未开启慢查询 执行sql     show variables like 'long_query_time';  可以看到具体的慢查询 “”时限“ 我们先开启慢查询 执行sql set global slow_query_log='ON'; 这是再去查询一下(show variables like 'slow_query%';)发现已经开启了. 也可以

mysql根据查询结果批量更新多条数据(插入或更新) 1.1 前言 mysql根据查询结果执行批量更新或插入时经常会遇到1093的错误问题.基本上批量插入或新增都会涉及到子查询,mysql是建议不要对需要操作的表放入子查询条件中的,因此我们尽量避免子查询中涉及到需要操作的表,如果无法避免,则可以考虑用连接查询的方式进行. ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'dir' for update in FROM clause 1.2 根

先介绍一个关键字的使用: delimiter 定好结束符为"$$",(定义的时候需要加上一个空格) 然后最后又定义为";", MYSQL的默认结束符为";" 如何通过mysql命令行批量插入100条数据呢,可以在代码里实现,也可以通过命令行,也就是通过存储过程: delimiter $$create procedure myproc ()begindeclare num int ;set num = 1 ;while num < 100 d

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

想了几种方法: 1.将所有符合条件的对象集合都查出来,在代码里做随机. 2.先查出所有符合条件的id,再代码随机需要抽查数量的id,再 到数据库 中 in. 3.利用order by rand() limit ,随机出需要抽查数量的id,再到数据库中 in   条件过滤后,大概15万条数据,测试,第3种方法相对快,但是抽查数量到 7k, 8k, 1w 时候,第2种会稍微快点.  知乎上:https://www.zhihu.com/question/20151242  建议用第2种. 可能测试不够

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

需求是这样的,需要查询某几个表的数据,然后插入到另外一个表. 一看到需求,很多人都会用hibernate去把这些数据都查询出来,然后放到list中, 然后再用for循环之类的进行遍历,一条一条的取出数据对对象进行赋值,然后在调用dao层的save 方法进行保存对象. hibernate保存一条数据是在35毫秒左右,咱们来计算下时间: 35*110000=3850000 毫秒 3850000/1000=3850秒 3850/60=64.1666666分钟, 如果咱们使用hibernate的话,那么

bulk_create批量插入数据 models.py文件 class Book(models.Model): title=models.CharField(max_length=32) urls.py文件 from app01 import views urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), #首页 url(r'^$', views.home), #访问该url就会往book表中批量插入数据 url(r'^index/', views