原文链接1   原文链接2 3. 索引的种类 1)聚集索引:表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同.因为数据的物理顺序只能有一种,所以一张表只能有一个聚集索引.如果一张表没有聚集索引,那么这张表就没有顺序的概念,所有的新行都会插入到表的末尾.对于聚集索引,叶节点即存储了数据行,不再有单独的数据页.就比如说我小时候查字典从来不看目录,我觉得字典本身就是一个目录,比如查裴字,只需要翻到p字母开头的,再按顺序找到e.通过这个方法我每次都能最快的查到老师说的那个字,得到老师的表扬. 2)非聚集索引

以前插入大数据的时候都是一条一条的插入,由于电脑配置不行,有一次17万条数据用了半个小时才插入完成,那个蛋疼啊! 前面听杨中科老师的课,发现一个很好的东西,25万条数据配置好的电脑几秒钟就完成了,那是一个怎样神奇的代码呢? 我借花献佛下,呵呵 都是杨中科老师写的  拿出来晒晒 勿喷 数据表T_Nums中有四个字段: NumSection,AddressStr,NumType,AreaCode 然后从文本文件中读取输入到一个DataTable中,然后将DataTable插入数据库即可 速度实在是太

解决Python向MySQL数据库插入中文数据时出现乱码 先在MySQL命令行中输入如下语句查看结果: 只要character_set_client character_set_database character_set_results character_set_connection 这四个参数的对应的value值是一样的就可以,如果不是一样的,修改成一样的就行,修改办法自行百度. 接下来执行下面的语句就可以了. ALTER TABLE tablename CONVERT TO CHARAC

从社会发展趋势的角度,非常明显大数据会是眼下肉眼可及的视野范围里能看到的最大趋势之中的一个.从传统IT 业到互联网.互联网到移动互联网,从以智能手机和Pad 为主要终端载体的移动互联网到可穿戴设备的移动互联网,然后再到万物互联的物联网,这一定是不可违抗的发展规律和前进方向.伴随着这个趋势必定有越来越多.形态越来越丰富的超量数据不断产生,而大数据明显是由此衍生出来的明白且必定的发展趋势. 讨论话题:谈论大数据时我们在谈什么 话题提示: 1   您能接触到的大数据有哪些? 2   您最想了解的大数据

今天突然被问到一个问题,mysql数据库插入表数据时,设置了ID自增,但是插入数据后,ID却呈奇数增加,不是123456类型,而是13579形式,突然有点懵,研究了一会,发现是auto_increment步长的问题,下面就具体来说下怎么解决: 插入数据后发生表内ID按奇数增加,如下图: 查看自增步长:show variables like 'auto_increment%'; 将自增步长改为1:set @@auto_increment_increment=1; 此时用truncate清空表数据重

sqlite 插入数据很慢的原因:sqlite在没有显式使用事务的时候会为每条insert都使用事务操作,而sqlite数据库是以文件的形式存在磁盘中,就相当于每次访问时都要打开一次文件,如果对数据进行大量的操作,时间都耗费在I/O操作上,所以很慢. 解决方法是显式使用事务的形式提交:因为我们开始事务后,进行的大量操作的语句都保存在内存中,当提交时才全部写入数据库,此时,数据库文件也就只用打开一次. 我在没有显式使用事务形式插入100条数据时用了12.226s;用显式事务形式,插入100条只用了

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表

经常会处理大批量千万级的数据,一直以来都没问题.最近在处理时确出来了经常超时,程序跑一段时间就得停下来重启服务器,根据几次的调整发现了问题的所在,产生这类问题主要是以下几点所导致:      1.数据库连接未关闭,大量操作数据库时,连接未关闭的话,会导致连接过多数据库卡死.      2.检查数据库的超时时间设置过短.      3.索引:数据库操作期间太多的索引导致产生很多碎片,清理和重新组织了下索引 .      4.日志文件过大数据的操作时处理日志超时导致,删除或是压缩日志,把日志文件的增

sql server或者说关系型数据库中不要做一个字段存储大数据量的设计,比如要插入3000w条数据,然后每条数据中有一个文章字段,这个字段每条大概都需要存储几m的数据,那么算下来这个表就得有几百个G,那么此时sql server这个表就很难维护了,比如新建个字段,更新个索引等等,基本上无法操作了. 解决方式 1.把文章字段的数据存成文件. 2.直接换文档型数据库,比如Mongodb等等. 其实原则就是关系型数据库主要存储业务数据为主,大信息类数据需要文档结构或者文档型数据库处理.

本文转载自:http://blog.csdn.net/iangujun/article/details/8136764 之前从没有用SqlServer数据库处理过大数据量的表,都是用Oracle,然后一般为数据量较大的表添加索引或主键都是用plsql工具,今天正好需要为一张保存于SqlServer数据库的千万级数据表增加索引,于是遇到了下面一系列的问题. 我开始想当然的右键需要增加索引的表名----设计----管理索引和建----添加索引----点击保存,一切看来顺其自然的事情,结果等待了几十秒

同事用java开发了一个系统,其中有一个功能是下载大约10万笔数据到Excel中.当上线后,很多用户反映下载数据量大的时候就不能成功,但有时可以,所以结论就是系统不稳定,这个问题拖了很久没有解决. 在与这个系统的开发人员看了下代码后,知道下载excel用的是apache中的POI组件.原来的代码逻辑是将要下载的数据整个从数据库捞出来,然后循环一笔笔地调用POI的API生成cell, row,全部完成了,再输出到客户端的流中.监控发现,一旦下载时,java虚机所占用的内存直线上升,且很久都不会降下

格式化程序尝试对消息反序列化时引发异常: 尝试对参数 http://tempuri.org/ 进行反序列化时出错: GetLzdtArticleResult.InnerException 消息是“反序列化对象 属于类型 lzdt.DTO.Dtolzdt[] 时出现错误.读取 XML 数据时,超出最大字符串内容长度配额 (8192).通过更改在创建 XML 读取器时所使用的 XmlDictionaryReaderQuotas 对象的 MaxStringContentLength 属性,可增加此配额

使用jdbc向数据库插入100000条记录,分别使用statement,PreparedStatement,及PreparedStatement+批处理3种方式进行测试: public void exec(Connection conn){ try { //开始时间 Long beginTime = System.currentTimeMillis(); //设置手动提交 conn.setAutoCommit(false); Statement st = conn.createStatement

一.视图 1.1 简介 Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条 SELECT 语句的结果集.视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外),当查询引用视图时,Hive 可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的过滤器推送到视图中. 1.2 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name -- 视图名称 [(column_name [COMMENT

在大数据项目开发过程中,ETL(Extract-Transform-Load)是必不可少.即便目前 JSON 非常流行,开发人员也有必定会有对远古系统的挑战,而 XML 格式的数据源作为经典存在浑身上下散发着浓浓 old money 的味道. 因为有 Newtonsoft.Json 这样优秀的 JSON 框架存在,开发人员可以很容易的对 JSON 格式的字符串反序列化.但是 XML 格式的数据就没有这么方便了:虽然 .NET 中内置了对 XML 序列化和反序列化的支持,但遇到需要对接外部数据时就

昨天发现通过 Ice发送请求传递一个大块数据时,当请求的体积大于1.2M后,直接抛出异常Connection Lost,对方peer或是断开了.通过防火墙配置排查,以及对同一网络同一机器的php服务post大于1.2M的请求没问题,排除了服务机器上的防火墙.剩下就是跟踪抓包了. 我的开发环境是 VMWare 12 上运行Centos 7,VM使用NAT桥接到主机的网络,作为开发的服务器. 我用 Ice接口分别发送 8M数据块 和 80K,以及 800K数据块的请求.8M数据块的请求失败,80K和

说的是插入数据,这个倒像是载入数据. 上一篇,是按照插入数据来写的,就是insert into,当时插入一万条实在是太慢了,大概是286734毫秒. insert into table values,这个values后面都跟上内容的话,大概会快一点,具体时间没测. 然后在网上发现一个牛逼的方式:LOAD DATA INFILE.这个相当快,直接载入txt文本文件中的数据. 前面写了一篇博文,是生成一个txt,向其中写入N条数据,这样就很容易获取这个数据了.写了一堆数据到txt,然后在load d

批量的的数据导入数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,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. 经过几次实验,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 into方法不止快很多倍. 下面看代码: /// <summary> /// 批量插入数据 /// </summary> /

def insert(): conn = sqlite3.connect("sqlite.db") print "open database passed" table_create = ''' CREATE TABLE COMPANY (ID INT PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INT, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL ); ''' conn.execute(table_create) 上面定义了一个表. t

此优化的前提可以称之为最近流行的头条人物“许三多”,总数据多,查询条件多,返回列多 优化前分页查询内部select列为需要的全部列,优化后内部select只返回ID主键,外部查询关联原数据表,然后查出所需要的列 例子1 优化前: select t.* from ( select r.* ,row_number() over(order by r.id desc) row from tab(nolock) r where 1=1 and r.IsDelete=0 and r.Status>0 an

使用insert into(field1,field2...) values('val1','val2'...)时,若值中有单引号时会报错. 处理方法:判断一下val1,val2中是否含有单引号,若含单引号,则将单引号'替换成两个单引号''. 将字段与字段值组织到一个HashTable中,再抽象出一个组织sql语句的函数getSqlByHashTable(): HashTable ht =new HashTable(); ht.add(field1,val1); ht.add(field2,va