最近在使用TP框架写一个读取excel数据并将其插入到mysql数据库中的小功能.当excel中的数据条数非常多(几千甚至上万),并且多很多个列,并且某些列的内容还非常多的时候就容易出现问题. 第一种:(亲测) 在for循环中使用普通的add()方法进行数据写入.耗时最多. 第二种: 使用事务提交,每个指定间隔下提交一次事务,分批写入的思路.效率尚可. 第三种:(亲测) 通过循环将每条要写入得数据都放在一个数组里面,然后使用TP自带的批量写入方法,addAll()方法进行数据更新. 不过这种方法

一.通过MySQL慢查询日志定位执行效率低的SQL语句. MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL . 1.通过命令: show variables like '%query%'  查看是否开启慢查询日志. 开启前 开启后 slow_query_log :   on

原文: http://www.cnblogs.com/AdamLee/p/5054674.html 在网上看到很多关于sql中使用in效率低的问题,于是自己做了测试来验证是否是众人说的那样. 群众: 对于in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists.其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱

很多没用过java或者没怎么用过java的程序员都会说java执行效率低,这种言论时不时的在影响着我这个初级的java开发者. java执行效率低因如下几点导致(和C++比较): 1,java不允许内存地址类型被修改,也不能像C++那样直接给内存地址加偏移量直接操作内存.C++处理内存地址办法确实直接了当,执行效率很高,但是也容易出现bug,java使用对象时,严格遵循类型转换规则. 2,C++在new对象之后有delete操作符来及时释放内存.java有垃圾回收机制,一段时间后会自动回收不再被

典型案例: A公司某C类项目目前进入开发高峰期,项目组的三个leader预计在项目的实际task投入占比为70%,剩30%工作时间用于指导组员进行作业实施并担当部分管理工作.从项目实施过程中发现Leader对组员提出的问题响应较慢,问题票回复速度不及时,且遗留问题较多,平时组织会议也较少,沟通更是少之又少,此种情况造成项目组整体团队士气低落.工作效率低下.影响项目整体进度. 风险的概述: 项目Leader与团队成员缺乏沟通,问题响应度较慢导致团队士气低落,工作效率低. 推荐处置措施如下: 预防建

前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代c语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是最开始,我发现,直接使用SQL语句的插入效率简直低的令人发指的.后来不断查文档.查资料,才发现了一条快速的“数据插入”之路.本文就以插入数据为例,整合网上和资料书中的各种提高SQL

前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代C语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是最开始,我发现,直接使用SQL语句的插入效率简直低的令人发指的.后来不断查文档.查资料,才发现了一条快速的“数据插入”之路.本文就以插入数据为例,整合网上和资料书中的各种提高SQL

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问题背景 目前市面上的大部分IPC摄像机音频输出基本都是G711.G726编码格式,而在类似于<基于EasyNVR实现RTSP/Onvif监控摄像头Web无插件化直播监控>这种业务中,都是在类似于EasyNVR这样的适配服务中进行音频的转码,也有在类似于<EasyDarwin开源流媒体云平台支持EasyCamera摄像机.EasyCamera手机直播监控.EasyNVR等多终端接入>这种arm设备中需要进行音频转码AAC的需求情况,我们发现在类似于hisi海思芯片的大部分ARM系统

a表字段类型为int b表字段类型为varchar a left join b时如果查询条件是is not null,效率很快,is  null 效率很低 后来两者改为同类型 int,效率很高

最近在处理大数据量导入的时候,使用OPENROWSET将Excel导入到临时表中之后,需要对数据进行唯一性验证.这时候发现使用NOT IN严重影响效率,一条sql可能执行10分钟甚至更久.尝试改变写法提供效率.关于OPENROWSET可以查看连接http://www.cnblogs.com/diaoyan/p/5822631.html 现在有表 tbl_crm_accountprospect,字段 col_id,col_name,col_status,数据量是7万条. 首先明确要编写的sql的需

摘要:今天给大家分享一些使用“Chrome开发者工具”的小技巧.包括调试,优化页面渲染速度等.希望能提升Web开发人员的工作效率. 今天给大家分享一些使用“Chrome开发者工具”的小技巧.包括调试,优化页面渲染速度等.希望能提升Web开发人员的工作效率. 1,打开Shadow DOM显示 浏览器对例如Video.Password等组件进行了封装,无法查看到组件的详细代码,不利于调试.幸好,通过配置能够在元素标签器中显示被隐藏的组件代码. 实现:Settings → General → Elem

面试官Q1:请问为什么String用"+"拼接字符串效率低下,最好能从JVM角度谈谈吗? 对于这个问题,我们先来看看如下代码: public class StringTest { public static void main(String[] args) { String a = "abc"; String b = "def"; String c = a + b; String d = "abc" + "def&q

项目中遇到这么个情况: t1表 和 t2表  都是150w条数据,600M的样子,都不算大. 但是这样一句查询 ↓ select * from t1 where phone not in (select phone from t2) 直接就把我跑傻了...十几分钟,检查了一下  phone在两个表都建了索引,字段类型也是一样的.原来not in 是不能命中索引的.... 改成 NOT EXISTS 之后查询 20s ,效率真的差好多. select * from t1 where not EXI

对于List,即长度不确定的数组而言,十万笔数据*12倍,就是120万笔数据,只需要93ms左右   换成了二维数组,效果也是差不多,78ms,可见list的效率只比double差一点点     更多教学视频和资料下载,欢迎关注以下信息: 我的优酷空间: http://i.youku.com/acetaohai123   我的在线论坛: http://csrobot.gz01.bdysite.com/   问题交流: QQ:910358960 邮箱:acetaohai123@163.com  

sql优化有很重要的一项叫做列裁剪(column pruning).如果不考虑索引,sql的执行算法大概分为sort-base和hash-base,不论是哪种,多出来的列都会带来很多无用的计算. “*” 表示通配所有字段,在SQL的机制里,需要先识别统计所有字段再进行下一步.明确指定字段的话,会减少上述的操作,所以效率有所提升.

对于List,即长度不确定的数组而言,十万笔数据*12倍,就是120万笔数据,只需要93ms左右   换成了二维数组,效果也是差不多,78ms,可见list的效率只比double差一点点  

前端工作流程(多方交互篇) 新的网页: 1.跟美工沟通,跟产品沟通,跟后台沟通.前两者主要是页面样式.后者主要是表单交互.用哪个框架之类的. 2.实现.(写清楚哪块是用什么验证方式的)→ 给后台. 3.上线之后跟他确认不同文件在SVN的位置.以备后面改动方便. 之前的网页改动: 1.找到对应svn位置,update,提取最新的文件. 2.更改的同一时候写说明.commit. 3.说明及文件包给后台. /不涉及后台的小改就直接邮件运维. 总之,一定要确认:1.自己用的框架后台能够用,会用.至少资源

这一篇打的时候,时间都挺靠后的了, 当时出现错误,很慌了,一个是时间比较久,5点多了,一个是陈果已经做了很多题了,这些是事实. 导致我慌张的原因,简单来说是比较,长久以来,我都爱去和别人比较.如果赢了,就特有优越感:如果输了,就特别沮丧. 我会很在意这些外在的东西, 而不是自己本身 这个真的不好.我应该放到自身了. 比如今天的这种实验,也算是我对自己习惯的学习方法的反思.并不需要有自责的感觉. 这是一个改进的过程. 过程确实不好受. 可是如果发现了问题的本质,能够从底层真正认识问题,然后制定计划

有不少的朋友,特别是刚刚接触DSP的朋友.基于DVRRDK编写C代码发现执行速度特别慢,我在上面简单的对每一个像素的UV分量赋值=0x80,这样就成了灰度图像.对1080P图像进行操作,发现处理每帧要耗时10-20ms,真是慢的不可思议. 近期将SWOSD的完整代码看了一遍发现了玄机. 主要问题是在DDR中读写数据拖慢了速度. 经測试SWOSD进行一帧D1的叠加仅须要400us(叠加大小大概208*32*3个窗体): 细致分析.其内部使用了基于内部 IALG_DARAM0(双通片上数据存储)的乒

到某个节点最近距离                  最短路径当前节点的父节点 完整代码 #include <iostream> #include <string> #include <utility> #include <vector> #include <deque> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> //A*寻路算法 #include <boost\graph\astar_