【YashanDB数据库】由于网络带宽不足导致的jdbc向yashandb插入数据慢
问题现象
某客户环境,客户的业务使用jdbc驱动向其他操作系统上的yashandb插入90万条数据,耗时大约30分钟。
问题的风险及影响
影响客户的业务处理效率
问题影响的版本
所有的yashandb版本
问题发生原因
jdbc执行batch insert时,是有绑定变量的。在准备好了PreparedStatement以后,jdbc驱动要向yashandb server发送绑定变量的值。
由于网络带宽不足,这些绑定变量的值发送需要耗费一定时间,最终导致了插入数据效率降低。
解决方法及规避方式
提高jdbc所在操作系统与yashandb server所在操作系统网络之间的带宽
问题分析和处理过程
要插入数据表的ddl如下:
CREATE TABLE "LOCATION_INFO_INDEX000001"
(
"ID" VARCHAR(36) NOT NULL,
"VEHICLENO" VARCHAR(11) NOT NULL,
"VEHICLECOLOR" NUMBER(1,0) NOT NULL,
"MILEAGE" NUMBER(11,0) NOT NULL,
"LONGITUDE" NUMBER(16,6) NOT NULL,
"LATITUDE" NUMBER(16,6) NOT NULL,
"HEIGHT" NUMBER(11,0) NOT NULL,
"SPEED" NUMBER(11,0) NOT NULL,
"DIRECTION" NUMBER(11,0) NOT NULL,
"DATETIME" NUMBER(16,0) NOT NULL,
"DATE" VARCHAR(10) NOT NULL,
"ALARM" NUMBER(11,0) NOT NULL,
"STATE" NUMBER(11,0),
"MSGGNSSCENTERID" VARCHAR(255),
"MSGGNSSCENTERNAME" VARCHAR(255),
"INS" NUMBER,
"SEQ" NUMBER,
"UPDATESTATUS" NUMBER,
"UPDATETIME" VARCHAR2(50),
CONSTRAINT "LOCATION_INFO_INDEX000001_PKEY" PRIMARY KEY("ID")) ;
使用如下的java代码作为jdbc客户端向yashandb server插入数据:
public void test_slow_table(Connection conn){
try{
//System.out.println(DBUtil.buildInsertMeta(conn, "SZSJYJTGK", "LOCATION_INFO_INDEX000001"));
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("insert into LOCATION_INFO_INDEX000001(ID ,VEHICLENO ,VEHICLECOLOR ,MILEAGE ," +
"LONGITUDE ,LATITUDE ,HEIGHT ,SPEED ,DIRECTION ,\"DATETIME\" ,\"DATE\" ,ALARM ,\"STATE\" ,MSGGNSSCENTERID ,MSGGNSSCENTERNAME ,INS ,SEQ ,UPDATESTATUS ," +
"add_time,UPDATETIME,by01,by02) values(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)");
System.out.println("1: " + Instant.now());
long start = System.currentTimeMillis();
int base = 100900000;
for(int i = base;i < base+100000; i++) {
//ID NOT NULL VARCHAR(144)
//System.out.println("add id_" + i);
ps.setString(1, "id_" + i);
//VEHICLENO NOT NULL VARCHAR(44)
ps.setString(2, "abcd");
//VEHICLECOLOR NOT NULL NUMBER(1)
ps.setInt(3,1);
//MILEAGE NOT NULL NUMBER(11)
ps.setInt(4, i);
//LONGITUDE NOT NULL NUMBER(16,6)
ps.setInt(5, i);
//LATITUDE NOT NULL NUMBER(16,6)
ps.setInt(6,i);
//HEIGHT NOT NULL NUMBER(11)
ps.setInt(7,i);
//SPEED NOT NULL NUMBER(11)
ps.setInt(8,i);
//DIRECTION NOT NULL NUMBER(11)
ps.setInt(9,i);
//DATETIME NOT NULL NUMBER(16)
ps.setInt(10,i);
//DATE NOT NULL VARCHAR(40)
ps.setString(11, "abcd");
//ALARM NOT NULL NUMBER(11)
ps.setInt(12,i);
//STATE NUMBER(11)
ps.setInt(13,i);
//MSGGNSSCENTERID VARCHAR(1020)
ps.setString(14,StringUtil.buildString(256));
//MSGGNSSCENTERNAME VARCHAR(1020)
ps.setString(15,StringUtil.buildString(256));
//INS NUMBER
ps.setInt(16,i);
//SEQ NUMBER
ps.setInt(17,i);
//UPDATESTATUS NUMBER
ps.setInt(18,i);
//ADD_TIME TIMESTAMP
ps.setTimestamp(19,new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
//UPDATETIME TIMESTAMP
ps.setTimestamp(20,new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
ps.setString(21,StringUtil.buildString(256));
ps.setString(22,StringUtil.buildString(256));
ps.addBatch();
if((i+1)%1000 == 0){
System.out.println("21:" + Instant.now());
ps.executeBatch();
conn.commit();
}
}
System.out.println("2:" + Instant.now());
ps.executeBatch();
System.out.println("3:" + Instant.now());
conn.commit();
System.out.println("4:" + Instant.now());
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("cost:" + (end-start) + " ms");
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
jdbc客户端和yashandb server不在一个操作系统时,其网络带宽大概为800KB/s

插入10万条数据,大概耗时130s:

同样的jdbc代码在运行yashandb的操作系统上执行,耗时4s左右:

可以得出结论,耗时基本都花在了网络传输上。
经验总结
客户端代码在yashandb运行的操作系统上执行,可以去除掉网络传输的影响,方便分析问题
【YashanDB数据库】由于网络带宽不足导致的jdbc向yashandb插入数据慢的更多相关文章
- 普通的jdbc事务在插入数据后 下面的代码报错时 数据不会回滚 但是 spring的事务会回滚
普通的jdbc事务在插入数据后 下面的代码报错时 数据不会回滚 但是 spring的事务会回滚
- python数据库操作常用功能使用详解(创建表/插入数据/获取数据)
实例1.取得MYSQL版本 复制代码 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*-#安装MYSQL DB for pythonimport MySQLdb as mdbcon = Non ...
- JDBC向oracle插入数据
public static void main(String[] args) throws SQLException { 2 3 4 String driver="oracle.jdbc.d ...
- jdbc、Mybatis插入数据主键回显的实现方法
插入数据的时候,往往需要获取主键值.但是有时候主键是自增长的那么,就不太适用手动添加主键值了,此时需要一种可以回显主键参数的方法, 下面以jdbc.mybatis的实现举例 此时使用的是jdbc的话或 ...
- Java使用JDBC连接数据库逐条插入数据、批量插入数据、以及通过SQL语句批量导入数据的效率对比
测试用的示例java代码: package com.zifeiy.test.normal; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; ...
- JDBC 获取被插入数据的主键ID值
除了用存储过程还有以下方法可以获取: static int create() throws SQLException { Connection conn = null; Pre ...
- jdbc预编译插入数据操作
package com.test; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Prepare ...
- jdbc链接mysql插入数据后显示问号
1.在cmd中进入mysql查看默认的编码格式:mysql> show variables like "%char%"; 若不是utf8(因为我用的是utf8),关掉mysq ...
- MySQL数据库学习笔记(十)----JDBC事务处理、封装JDBC工具类
[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4 ...
- 1 开发一个注重性能的JDBC应用程序不是一件容易的事. 当你的代码运行很慢的时候JDBC驱动程序并不会抛出异常告诉你。 本系列的性能提示将为改善JDBC应用程序的性能介绍一些基本的指导原则,这其中的原则已经被许多现有的JDBC应用程序编译运行并验证过。 这些指导原则包括: 正确的使用数据库MetaData方法 只获取需要的数据 选用最佳性能的功能 管理连
1 开发一个注重性能的JDBC应用程序不是一件容易的事. 当你的代码运行很慢的时候JDBC驱动程序并不会抛出异常告诉你. 本系列的性能提示将为改善JDBC应用程序的性能介绍一些基本的指导原则,这其中的 ...
随机推荐
- ChatGPT学习之旅 (8) 单元测试助手
大家好,我是Edison. 本篇我们基于上一篇的基础,来写一个单元测试助手的prompt,让它帮我们写一些我们.NET开发者不太愿意编写的单元测试代码,进而提高我们的代码质量,同时还降低我们的开发工作 ...
- Linux使用Tomcat常用命令
切换到tomcat主目录下 cd usr/local/tomcat # 1.启动tomcat服务 # 方式一:直接启动 bin/startup.sh # 方式二:作为服务启动(推荐) nohup bi ...
- PHP中的__autoload()和spl_autoload_register()
php的__autoload函数是一个魔术函数,在这个函数出现之前,如果一个php文件里引用了100个对象,那么这个文件就需要使用include或require引进100个类文件,这将导致该php文件 ...
- Raid0创建
实验步骤 步骤1: 确认硬盘 确认你的硬盘设备名. [root@servera ~]# lsblk NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sda 8:0 0 ...
- nginx灰度发布、网站限速和防盗链
一.灰度发布(金丝雀发布) 灰度发布时使用比较平稳的过渡方式升级或者替换产品项目的方法统称 主要作用 及时发现项目问题 尽早获取用户反馈的信息,以改进产品 如果项目产生问题,可以将问题影响控制到最小范 ...
- Linux MySQL 服务设置开机自启动
@ 目录 前言 简介 一.准备工作 二.操作步骤 2.1 启动MySQL服务 2.2 拷贝配置 2.3 赋值权限 2.4 添加为系统服务 2.5 验证 总结 前言 请各大网友尊重本人原创知识分享,谨记 ...
- 【Java】MultiThread 多线程 Re02 线程通讯
一.等待与唤醒 /** * 线程通讯问题 * Object wait, notify, notifyAll * Condition await signal signAll * CountDownLa ...
- 【Shiro】07 散列算法 & 凭证配置
[散列算法概述] 用于生成数据的摘要信息,不可逆算法,用于存储密码或者密文数据. 常见散列算法类型:MD5.SHA 一般进行散列时提供一个"盐",即系统知道的"干扰数据& ...
- 个人自家使用的路由器:水星D121G —— 1200M 11AC双频千兆无线路由器 D121G
地址: https://www.mercurycom.com.cn/product-465-0.html
- "基础模型时代的机器人技术" —— Robotics in the Era of Foundation Models
翻译: 2023年是智能机器人规模化的重要一年!对于机器人领域之外的人来说,要传达事物变化的速度和程度是有些棘手的.与仅仅12个月前的情况相比,如今人工智能+机器人领域的大部分景观似乎完全不可识别.从 ...