这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR2(20), f02 NUMBER(10) not null, f03 VARCHAR2(21), f04 VARCHAR2(21), f05 NUMBER, f06 NUMBER(20) ); --创建一个临时表,用于提供序列号 CREATE GLOBAL TEMPORARY table t_se

ORACLE 查询一个数据表后通过遍历再插入另一个表中的两种写法 语法 第一种: 通过使用Oracle语句块  --指定文档所有部门都能查看 declare cursor TABLE_DEPT and STATUS>-; begin for c in TABLE_DEPT loop INSERT INTO G_KNOWDOCRIGHT(RID,DIRID,DOCID,USERID) VALUES(SYS_GUID(),'权限编号','文档编号',c.ID); end loop; commit;

两张表的字段一致,并且插入全部数据 INSERT INTO  目标表  SELECT  * FROM  来源表 ; 例如,要将 articles 表插入到 newArticles 表中,则可以通过如下SQL语句实现: INSERT INTO  newArticles  SELECT  * FROM  articles ; 如果只导入指定字段,方法如下 INSERT INTO  目标表 (字段1, 字段2, ...)  SELECT   字段1, 字段2, ...   FROM  来源表 ; 注意

项目运用情景:新建表需要原表的数据 1. 如果两张张表(导出表和目标表)的字段一致,并且希望插入全部数据,可以用这种方法: INSERT INTO  目标表  SELECT  * FROM  来源表 ; 例如,要将 articles 表插入到 newArticles 表中,则可以通过如下SQL语句实现: INSERT INTO  newArticles  SELECT  * FROM  articles ; 2. 如果只希望导入指定字段,可以用这种方法: INSERT INTO  目标表 (字段

一,操作表及列 1.创建表: CREATE TABLE test (ID int  PRIMARY KEY IDENTITY,Name varchar(20) ) 2.删除表 DROP TABLE test 3.重命名表 sp_remane 'oldname','newname' 4.改变列 ALTER TABLE  test ADD Family varchar(50),Address varchar(50)//添加列,注意添加多哥列用逗号隔开,不使用括号 ATLTER COLUMN Fami

实习工作中,完成了领导交给的任务,将搜集到的数据插入到数据库中,代码片段如下: static Connection getConnection() throws SQLException, IOException , ClassNotFoundException { Properties props = new Properties(); FileInputStream in = new FileInputStream("company.ini"); props.load(in); i

前提置要:想要写一个方法,这个方法是插入数据到数据表的方法,只需要提供表名称,字段名称,还有插入的值,只要调用这个方法就可以自动帮助你插入数据 以下是不断实践优化出来 原本的插入数据库中的代码应该是这样的: insert into ty_test_info(name, age) VALUES ("wq",23) #*args的用法:当传入的参数个数未知,且不需要知道参数名称时. 在写代码之前就在想,有没有一种参数(传入的时候并不知道参数名称),传入参数的时候把所有表的字段名称写上,然后

alter TYPE TableType AS TABLE ( Name VARCHAR() , code VARCHAR() ) GO alter PROCEDURE usp_InsertProductionLocation @TVP TableType READONLY AS SET NOCOUNT ON if object_id('temp') is not null begin drop table temp end SELECT * into temp FROM @TVP; GO DE

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMag

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247484743&idx=1&sn=04337e020d268a951139ea1b36e74854&chksm=e8d7fa85dfa07393964671f307159a0a6eb13598b242e0b2a674b33d6b672d10383cc9ceb9df&mpshare=1&scene=23&srcid=0309zXCe6mDBW

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

利用DB2表分区的功能对大数据量的表进行分区,可以优化查询. 表分区介绍: 表分区是一种数据组织方案,它根据一列或多列中的值把表数据划分为多个称为数据分区 的存储对象. (我觉得表分区就类似于Windows系统的磁盘分区,通常我们将磁盘分区成:系统盘,娱乐盘,学习盘,工作盘.如果我想找一个<Thinking in java>的电子书,我们会直接去学习盘去搜索,相反,如果我们电脑只分一个区,那么我们必须要搜索整块硬盘.) When需要进行表分区: 在数据仓库中,事实表或历史表的大小是摆在设计人员

今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大,目前单表总记录数有 300W+,导致sql语句执行的速度变慢,如果一直这样增长下去,总有一天会爆炸的.怎么办??怎么办?? 第一:想到的必然是 添加索引,可是索引偏偏是把双刃剑,提升了查询的速度,却活生生的影响了插入的效率   所以索引的话,也只是能做到在一定数据量下,达到查询与插入的最优化,但是遇到持续增长的数据量,也是力不从心. 第二:想到的是 主从复制,想想好像很难弄的样子,会不会出问题?我这么懒,才不想去搞这个.. 第三(YY):首先,我们

最近和同事处理一个小程序,数据量不是特别大,某表的的数据记录:7000W条记录左右,但是从改别执行一次查询时,却发现查询速度也不快,而且最明显的问题就是CPU100%. sql语句: select gridid,lng,lat from finger_lib_server where lng>min_lng and lng<max_lng and lat>min_lat and lat<max_lat; 发现问题,使用下边的语句查看数据库是否有锁存在: --查看被锁表: selec

删除一个表中的部分数据,数据量百万级. 一般delete from 表 delete from 表名 where 条件: 此操作可能导致,删除操作执行的时间长:日志文件急速增长: 针对此情况处理 delete top from declare @onecount int print getdate() begin delete top(@onecount) from ysh where date<'2016-06-21' ; --此处不能写任何语句 print也可能导致无法全部删除@@rowco