一.简介最近在项目发版测试的时候,导出dmp的时候不小心把开发库中的一些脏数据导出来了,测试那边导入进去之后一堆不规范的数据,为了不影响测试结果,于是总结了一个快速清空数据库数据表所有数据的方法. 二.方法(1). 第一种方法:分步骤实现 [a]第一步:禁止所有的外键约束. 打开plsql ,新建一个查询窗口,输入: SELECT 'ALTER TABLE ' || table_name || ' disable CONSTRAINT ' || constraint_name || ';' FR

处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables

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

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级.甚至百万级.此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行. 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的.快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中. FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表

Oracle数据库的下一层逻辑结构并非数据表,而是表空间.每个数据表都属于唯一的表空间. 1.Oracle表空间 与数据表相同,Oracle表空间是一个逻辑对象,而非物理对象,是数据库的组成部分.当使用SQL语句对数据库进行操作时,操作的都是逻辑对象,而非直接操作物理文件.一个数据库可以有多个表空间,一个表空间可以有多个数据表. Oracle表空间的Oracle数据库高性能的保证,对于访问频繁的数据表,可以将其放入单独的表空间中,并存储与高性能磁盘:将其他访问较少的数据表规划于单独的表空间,并存

A,删除指定数据库的所有数据表 #!/bin/bash # 删除mysql中所有表 # 示例: # Usage: ./script user password dbnane # Usage: ./script user password dbnane server-ip # Usage: ./script user password dbnane mysql.nixcraft.in # --------------------------------------------------- MUS

昨天被要求拉取第三方oracle中的一个表数据,起初以为要导出表数据,然后再自己库中建个相同的表,然后导入数据,查过资料之后oracle可以通过dblink的方式同步表数据. 1.首先利用PLSQL工具,在自己的oracle中建立dblink(用户要有dblink创建权限) . 2.dblink建好之后,然后就可以测试一下第三方的数据表了 ; 能查到数据之后,就可以像在本地一样操作数据库了,不过表后面要带有@dblink. 3.以建表的方式进行数据同步,在本地建立相同的表test1,将第三方的数

在过程中,尤其是每天执行的任务,通常要检查查询的数据表存在不存在,如果不存在则等待一段时间在进行执行,以下代码实现了这个功能,如果表不存在,抛出异常,交给异常处理代码,确保数据完整性 使用方法:p_CheckTable('UserName.TableName')用户名不存在,则在所有表中查找 create or replace procedure p_CheckTable(p_TableName in varchar2)  asv_count number;v_TableName varchar

1.PLSQL导出数据结构(数据表.序列.触发器.函数.视图) 1)在左侧 点击tables 2)Tools-->Export User Objects 3)红色1 是你要选择导出的表,红色2 是你要导出到.sql文件 存放到自己电脑位置,红色三就是导出的意思,做完这一步就已经把数据表的结构导出来了 2.PLSQL导出表数据 1)在左侧 点击tables,然后 Tools-->Exports Tables 2)注意红色的部分,导出文件后缀为.sql

福哥答案2020-06-01: fork/join. 对于百万级长度的数组求和,单线程和多线程下区别不大.对于千万级长度的数组求和,多线程明显变快,大概是单线程的2-3倍. go语言测试代码如下: package test18_sum100w import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) const ( ARRLEN = 100_0000 ) var arr []int func

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,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言部分 今天在公司做项目

今天在做数据抽取的时候,发现有一张业务表数据量达到了5000W,所以就想将此表改为分区表.分区表的有点如下: 1.改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度.2.增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用:3.维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可:4.均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能. 第一步:首先对要在线重定义的表自行验证,看该表是否可以重定义,如果不可以则会提示错误信息 SQL>

功能介绍  (需要版本5.0.44) 大数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面,并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢,SqlSugar将转换性能做到极致,并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能 功能用法 BulkCopy 性能远强于现有市场的 ORM框架,比 EFCore Efcore.Bulkextension 快30% BulkUpdate 吊打现有所有框架 是 EFCore Efcore.Bulkextension 2-3倍之快 //插入 100万 10秒不到 db.F

开发环境 spring 4.3.7 + springBoot 1.5.2 + dubbo 2.6.5 + mongoDB 4.0.0 连接池配置 mongo-pool.properties spring.data.mongodb.address=,, spring.data.mongodb.replica-set=mySet spring.data.mongodb.database=test spring.data.mongodb.username=test spring.data.mongod

最近做的项目中,没有完整的数据库表结构图(ER图),自己就根据服务器上oracle数据库和powerdesign整理一份,但是存在两个问题:1.没有把数据库表的相关备注弄下来:2.数据库表中的主外键关联也没有弄下来,可能是表中就没有. 现在,把操作流程和遇到的问题,记录下来. ************************************** 黄金分割线 *************************************** 一.安装powerdesign 和 oracle数据

desc stud; 名称   空值       类型           ---- -------- ------------ ID   NOT NULL NUMBER(38)   NAME          VARCHAR2(30) desc sc 名称  空值       类型         --- -------- ---------- SID NOT NULL NUMBER(38) CID NOT NULL NUMBER(38) desc course 名称    空值      

1:创建DBLINK(USING后面的连接字符串就是要访问的那个数据库的连接字符串) CREATE DATABASE LINK linkName CONNECT TO userName IDENTIFIED BY passwork USING '(DESCRIPTION =     (ADDRESS_LIST =       (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 19.22.40.7)(PORT = 1521))     )     (CONNECT_DATA =

alter table [tableName] enable row movement;flashback table [tableName] to timestamp to_timestamp('2017-05-31 19:40:00','yyyy-mm-dd HH24:MI:SS');

select t.*, level , sys_connect_by_path (t .id, '-->') as tree from isc_res_res_r t connect by prior t.res_id =t .relation_res_id;

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