对于数据量很小,怎么玩都是可以的. but!!! 如果有几十万或者百万级别的数据,该怎么处理,请往下面看

访问初始实现路径:jmeter执行case结果插入DB生成报表和备份记录 借前面实现导入DB数据先说明之前数据的缺点: 第一,若需要依赖接口的数据,会把依赖接口的case统计进去造成数据统计错误.第二:限定了jmx文件第一条case名称必须满足设定值规范不能设置为场景名称.第三:不支持传入产品类型和页面类型. 需求优化图

java自带的批量操作,就可以很好的支持大量数据的处理.相比c#,简单很多.c#要使用oracle提供的ODP.NET,效率才很高,但是代码却很复杂.总之,在这方面,c#没得比.当然,这里的表是没加索引的,加了索引,效率会变慢,但是还是很高效. long startTime=System.currentTimeMillis(); Connection conn=null; try{ conn=getConnection(); conn.setAutoCommit(false); Prepared

由于工作的原因,要使用winform来处理大量的数据,但是c#自带的System.data.OracleClient效率不是很高,在网上找了很久,找到了ODP.NET,是oracle为c#提供的.貌似从vs2010开始,微软开始推荐使用ODP.NET.效率的话,在没有索引的情况下,100万数据,不到10秒.刚开始使用的时候,由于不是很懂,所以有一些步骤是多余的,现在重新修改下.(这里是需要安装ODAC客户端) 1.从官网上下载ODAC,如果你是32位的机器,那下载32的:64位的,就下载64的.

代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/fastfilltable20191222.rar 表testtb18的结构如下: CREATE TABLE testtb18 ( id NUMBER not null primary key, name NVARCHAR2() not null, createtime ) not null ) 三个字段,正好是常用的number,nvarcha2,timestamp类型. 用java程序创建这

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33862644/article/details/80354085实测45秒: 原理:mysql插入数据库 插入时候并没有提交到mysql表里,在insert后面需要执行commit操作才会插入数据库 默认mysql是自动提交,如果关闭自动提交,在insert几十万数据在进行commit那么会大大缩短入库时间 建表用户表CREATE

三张表DDL如下: CREATE TABLE tb01 ( "ID" ,) not null primary key, "NAME" NVARCHAR2() not null, "AGE" ,) not null , "CREATEDTIME" ) not null ) CREATE TABLE tb02 ( "ID" ,) not null primary key, "SN" NVAR

开发的过程中,很多时候我们需要插入百万数据来测试功能和性能,今天我来教大家最简单的插入方法 -----------------1.新建表--------------------- CREATE TABLE [student] ( , ) NOT NULL, ) NOT NULL,[age] [int]  NOT NULL, ) NOT NULL ) -----------------2.插入百万数据--------------------- ),),) DECLARE @LN_N INT,@MN

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

[译]async/await中使用阻塞式代码导致死锁 这篇博文主要是讲解在async/await中使用阻塞式代码导致死锁的问题,以及如何避免出现这种死锁.内容主要是从作者Stephen Cleary的两篇博文中翻译过来. 原文1:Don'tBlock on Async Code 原文2:why the AspNetSynchronizationContext was removed 示例代码:async_await中使用阻塞式代码导致死锁.rar 一.async/await 异步代码运行流程 a

一.插入数据 说到插入数据,一开始就想到: insert int A values(*******************) 插入多条数据,最多想到:写成这样: insert into A values(**********),(*************),(*****************) 但是在百万数据面前,都太慢了. 1.用脚本的方式 #!/bin/bash strsql="insert into tbl_devaccess8021x (uidrecordid, dtaccessti

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch SQL的批量插入的问题,如果来个for循环,执行上万次,肯定会很慢,那么,如何去优化呢? 解决方案:用 preparedStatement.addBatch()配合preparedStatement.executeBatch()去批量插入: 效率要比一条一条插入快近60倍. 代码: //获取要设置的Arp基准的List后,插入Arp基准表中 public boolean insertArpStandardList(List

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

使用JDBC连接数据库时,如果插入的数据量大,一条一条地插入数据会变得非常缓慢.此时,我们需要用到预处理. 查阅Java开发文档,我们可以看到: 接口 PreparedStatement 表示预编译的 SQL 语句的对象. SQL 语句被预编译并存储在 PreparedStatement 对象中.然后可以使用此对象多次高效地执行该语句. 我的理解是,preparedstatement对象相当于sql语句执行前的一个加工站,对sql语句进行具体的数据填充. 大概的使用流程是: 1:使用Buffer

echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!!! 当我们使用普通方法插入大量数据到Redis的时候,我们发现,我们的插入数据并没有Redis宣传的那么快,号称有10w吞吐量的Redis为什么会在我们插入大量的数据的时候很慢呢?这就是本文要做说明的地方 10w吞吐量,大量插入没有得到体现? Redis号称有10w的吞吐量,但是我们使用普通方法插入的时候,我

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

原文:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzY4NTQwMA==&mid=403182899&idx=1&sn=74edf28b0bd29f78f91d02785f34bdeb&scene=23&srcid=0321RBoPB5dOfm3vEQnACMLE#rd MySQL批量SQL插入各种性能优化 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能

起源 在公司优化SQL遇到一个索引的问题,晚上回家想继续验证,无奈没有较多数据的表,于是,想造一些随机的数据,用于验证. 于是 于是动手写.由于自己不是MySQL能手,写得也不好.最后,插入的速度也不快,我使用的是MySQL的InnoDB引擎,电脑跑了差不多一通宵才插入100W数据(为自己的程序汗颜).虽然这样,我还是再次保留这份代码,以防下次要使用.嘿嘿. 这里开始,备份我的代码 需要插入数据的表: create table `t_member` ( `id` int (11), `membe

在MySQL数据库中,如果要插入上百万级的记录,用普通的insert into来操作非常不现实,速度慢人力成本高,推荐使用Load Data或存储过程来导入数据,我总结了一些方法分享如下,主要基于MyISAM和InnoDB引擎. 1 InnoDB存储引擎 首先创建数据表(可选),如果有了略过: > CREATE DATABASE ecommerce; > USE ecommerce; > CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, fname ),