因为要做性能测试,需要大量造数据到数据库中,于是用python写了点代码去实现,批量插入,一共四张表 简单粗暴地插入10万条数据 import pymssql import random __author__ = 'sryan' class GenerateData: def __init__(self): print('init') self.conn = None self.cur = None def connect(self, host, user, password, database

))default charset =utf8; #定义一个随机切割字符串的函数 delimiter // create function randStr() ) begin ) default 'ASDFGHJKLZXCVBNMQWERTYUIOP'; ))); end // delimiter ; #查看自定义函数的返回值 select randStr(); #定义一个随机字符串的函数,int varchar int+varchar类型# randStr(3,1) --> 返回 3 个 长度

用途说明: 公司要求做一个数据导入程序,要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储.于是在网上进行查找,发现了一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据.初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止

写一个存储过程,里面写一个循环,就可以了.主键你现在不是自增的,所以写语句的时候,就Insert到3个字段中. DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_auto_insertdata`$$ CREATE PROCEDURE `proc_auto_insertdata`() BEGIN DECLARE init_data INTEGER DEFAULT 1; WHILE init_data <= 10000 DO INSERT INTO t_1 VA

在做项目的工程中,需要数据库中存在大量的数据进行程序的验证,但是我们又没有数据,这时就需要我们自己手动建一个表,插入大量数据,进行验证. 那么插入大量数据的sql语句如下: insert into EXT_LOG (ID) select rownum as id from dual connect ; 其实无非就是使用了rownum 这个Oracle中的字段

for (int i = 0; i < 100000; i++) { dbHelper.insert("INSERT aaa(name) Values ('1')"); } 运行时间==780450ms conn = getConn(); // JAVA默认为TRUE,我们自己处理需要设置为FALSE,并且修改为手动提交,才可以调用rollback()函数 conn.setAutoCommit(false); st = conn.createStatement(); long s

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

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

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

10万条数据采用存储过程分页实现(Mvc+Dapper+存储过程) 有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 1 USE [MvcPro

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

unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, DB, ADODB, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Button1: TButton; btn1: TButton; ADOConnection1: TADOConnection; ADOQuery1: TADOQuery; ADOC

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

列表大概有2万条数据,又不让做成分页,如果页面直接渲染2万条数据,在一些低配电脑上可能会照成页面卡死,基于这个需求,我们来手写一个虚拟列表 思路 列表中固定只显示少量的数据,比如60条 在列表滚动的时候不断的去插入删除dom startIndex.endIndex,不断的改变这个值来获取最新的显示列表 paddingTop.paddingBottom撑开容器的滚动区域 首先看一下当直接插入2万条列表时,页面的性能 可以看到火焰图中已经有了红色的部分了,dom渲染也耗时也有1s多 再来看一下当使用

有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 USE [MvcProcPageDB] GO /****** Object: StoredPr

第一种方法一条一条执行插入,结果会很慢 <?php header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_set("PRC"); $servername = "localhost"; $port = 3306; $username = "root"; $password = "root"; $dbname = &qu

1.当我们测试的时候需要大量的数据的时候,往往需要我们自己造数据,一条一条的加是不现实的,这时候就需要使用脚本来批量生成数据了. import pymysql import random import string # 建立数据库连接 mysql = pymysql.connect(host="数据库IP", user="数据库用户名",port=3306,password="数据库密码", charset='utf8', autocommit=

1399 git clone https://github.com/VirusTotal/c-vtapi.git 1400 cd c-vtapi/ 1402 sudo apt-get install automake autoconf libtool libjansson-dev libcurl4-openssl-dev 1407 autoreconf -fi 1408 ./configure --enable-examples 1409 make 1410 sudo make install

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

项目背景 数据来源:所有数据均为外部导入,最大数据量在10w+ 输出数据:导出经过业务处理之后的数据 使用框架:fastadmin 涉及的问题: 1.数据读取 2.数据保存 使用数据:10w+ 解决方案: 方案一:直接利用框架提供的功能导入Excel数据 结果:一分钟之后超时,最终执行完成时间在3分钟左右 分析:其中数据读取和数据保存(使用模型批量保存拆分为100,1000,10000)都十分耗时,而且在超时之后,系统其它功能无法响应. 可行性:不可行 方案二:将Excel数据换成csv格式 结

1.先要引用dll文件,可以直接使用vs自带的包管理,如下图: 输入 EPPlus 我这里是安装过了的所以这里显示的是卸载而不是安装. 安装成功了之后会看到这个dll文件 代码如下: //导出Excel protected void BtnMemExcel_Click(object sender, EventArgs e) { Mem bllMember = new Mem(); int Counts = NetPagerParameter.RecordCount; string strSql