Redis大幅性能提升之Batch批量读写 提示:本文针对的是StackExchange.Redis 一.问题呈现 前段时间在开发的时候,遇到了redis批量读的问题,由于在StackExchange.Redis里面我确实没有找到PipeLine命令,找到的是Batch命令,因此对其用法进行了探究一下. 下面的代码是我之前写的: public List<StudentEntity> Get(List<int> ids) { List<StudentEntity> res

Tensorflow 数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据,在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端.TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. Reading from file: 从文件中直接读取,在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. (https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/77

为了便于维护,python接口自动化测试用例可以利用xlrd模块读取excal表格进行数据分离.我们可以利用xlrd模块的row_values()和cell_value()两种方法读取Excal表格. 一.首先,写一个运行测试用例的Test_Main类: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import requests import unittest import jsonclass TestDemo(unittest.TestCase): de

1.新建一个文本文档,重命名为2.csv 2.可以在文档中设置如下参数:casenum:用例编号:url:访问路径:para:访问的域名:function:请求方式:expectValue:响应值 3.打开jmeter,创建一个线程组,创建配置元件:CSV数据文件设置 4.把para.url列中的值分别对应传入 5.添加响应断言:响应断言值为200表示通过: 6.建立监听.查看结果树: 结果树中可以看到两个HTTP请求,分别是CSV中写好的两个不同的域名,响应的结果都是对应的结果:此时响应断言也

最近公司新增功能要求导入excel,并读取其中数据批量写入数据库.于是就开始了这个事情,之前的文章,记录了上传文件,本篇记录如何通过POI读取excel数据并封装为对象上传. 上代码: 1.首先这是一个依赖第三方的事情,故而需要导入jar包 <!-- read excel start --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId&

通过Lua脚本批量插入数据到布隆过滤器 有关布隆过滤器的原理之前写过一篇博客: 算法(3)---布隆过滤器原理 在实际开发过程中经常会做的一步操作,就是判断当前的key是否存在. 那这篇博客主要分为三部分: 1.几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较. 2.Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在. 3.针对以上做一个总结. 一.性能对比 主要对以下方法进行性能测试比较: 1.List的 contains 方法 2.Map的 containsKey 方法 3.Go

近期须要用到redis ,可是在编码这个问题上,纠结了非常久.        需求 :每天一个进程将中文文件入库到redis中(不定时更新) ,另外几个进程读取redis中的信息 ,并处理数据结果.使用的redis模块 :入库正常,读取数据成功,以GBK编码写入文件出现异常.  通过下面參数连接 redis :        client  = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password="***") 从s

在我们气象领域,对数据进行批处理随处可见,尤其是在处理模式数据的时候.为了能让这个过程加速,很多大佬们提出了不同的方法,比如使用numba库进行计算.使用dask库进行并行等等,都是非常好的加速手段.但你知道嘛,其实我们只需要在批量读取数据时加上glob的一行命令,就可以得到显著加速(数据量越大加速效果越明显)!下面具体给大家演示一下. 任务 为了测试glob的显著加速效果,我们做了两组测试:一组用os库来批量读取所有的wrfout文件,一组用glob库来批量读取所有的wrfout文件,让两组实

列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可 以是任意对象,不同元素不必是同一类型.元素本身允许是其它复杂数据类型,比如,列表 的一个元素也允许是列表.例如: > rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90)) > rec $name [1] "李明" $age [1] 30 $scores [1] 85 76 90 列表元素总可以用"列表名[[下标]

参考网址: Matlab读取同一路径下多个txt或mat文件总结 matlab 批量读取数据文件.mat .dat 整理:matlab批量读入数据文件的方法 首先命名方式体现在只是名字里数字有变化,其他部分是一样的,一共有1227个. 思路:通过循环,利用num2str将名字中变化的部分表示,然后读取mat文件,最后合并起来. 我的每个mat里面是一个1000*1的cell---->  代码: filepath='E:\My-AMG-Paper\stayPointTry2\';  %文件夹名字f

1.使用pipeline进行批量导入数据.包含先使用rpush插入数据,然后使用expire改动过期时间 class Redis_Handler(Handler): def connect(self): #print self.host,self.port,self.table self.conn = Connection(self.host,self.port,self.table) def execute(self, action_name): filename = "/tmp/temp.t

内容概要: 单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过

//EF批量添加数据性能慢的问题的解决方案 public ActionResult BatchAdd() { using (var db = new ToneRoad.CEA.DbContext.DbContext()) { //**********************第一种解决方案 直接使用sql********************** string sqls = ""; ; i < ; i++) { sqls += "sql" + i; } db.

有时候,我们需要给redis库中插入大量的数据,如做性能测试前的准备数据.遇到这种情况时,偶尔可能也会懵逼一下,这里就给大家介绍一个批量导入数据的方法. 先准备一个redis protocol的文件(redis protocol可以参考这里:https://redis.io/topics/protocol),这里是用java程序来输出的,java代码如下: <<RedisBatchTest>> public class RedisBatchTest { public static

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析 假定我们的表结构如下 代码如下   CREATE TABLE example (example_id INT NOT NULL,name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下   INSERT INTO example(example_id, name, valu

前面关于Spring Batch的文章,讲述了SpringBatch对Flat.XML等文件的读写操作,本文将和大家一起讨论Spring Batch对DB的读写操作.Spring Batch对DB数据的读取操作提供两种形式,一种是以游标为基础,一条条的读取数据:另外一种是分页的方式读取DB. 通过前面文章的讲解,大家应该对SpringBatch的框架和基本配置有了一定的了解.为了不显得啰嗦,本文只提供读取DB方式的核心配置,一些辅助信息的配置,如果不明白,可以参照前面几讲的内容. 首先是读操作:

为能更好地服务用户,DataPipeline最新版本支持: 1. 一个数据源数据同时分发(实时或定时)到多个目的地: 2.  提升Hive的使用场景: 写入Hive目的地时,支持选择任意目标表字段作为分区字段: 可将Hive作为数据源定时分发到多个目的地. 3. 定时同步关系型数据库数据时,可自定义读取策略来满足各个表的同步增量需求. 本篇将首先介绍一下一对多数据分发及批量读取模式2.0的功能,后续功能会在官微陆续发布. 一.推出「一对多数据分发」的背景 在历史版本中,DataPipeline每

要提升读取数据的性能,可以指定通过结果集(ResultSet)对象的 setFetchSize() 方法指定每次抓取的记录数(典型的空间换时间策略):要提升更新数据的性能 可以使用 PreparedStatement 语句构建批处理,将若干 SQL 语句置于一个批处 理中执行.

前言:做一个数据同步项目,要求:同步数据不丢失的情况下,提高插入性能. 项目DB框架:Mybatis.DataBase:Oracle. ---------------------------------------------------------------------------- 批量插入数据方式: 一.Mybatis 全局设置批处理: 二.Mybatis 局部设置批处理: 三.Mybatis foreach批量插入: ①SELECT UNION ALL: ②BEGIN INSERT I