package study.interview; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.Exe

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本

依赖: <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.9</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson --> <d

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

解决 Elasticsearch 超过 10000 条无法查询的问题 问题描述 分页查询场景,当查询记录数超过 10000 条时,会报错. 使用 Kibana 的 Dev Tools 工具查询 从第 10001 条到 10010 条数据. 查询语句如下: GET alarm/_search { "from": 10000, "size": 10 } 查询结果,截图如下: 报错信息如下: { "error": { "root_cause&

// 预计存入 1w 条数据,初始化赋值 10000,避免 resize. HashMap<String,String> map = new HashMap<>(10000) // for (int i = 0; i < 10000; i++) Java 集合的扩容 HashMap 算是我们最常用的集合之一,虽然对于 Android 开发者,Google 官方推荐了更省内存的 SparseArray 和 ArrayMap,但是 HashMap 依然是最常用的. 我们通过 Ha

通常在初始化 HashMap 时,初始容量都是根据业务来的,而不会是一个固定值,为此我们需要有一个特殊处理的方式,就是将预期的初始容量,再除以 HashMap 的装载因子,默认时就是除以 0.75. 例如想要用 HashMap 存放 1k 条数据,应该设置 1000 / 0.75,实际传递进去的值是 1333,然后会被 tableSizeFor() 方法调整到 2048,足够存储数据而不会触发扩容. 当想用 HashMap 存放 1w 条数据时,依然设置 10000 / 0.75,实际传递进去的

教你如何6秒钟往MySQL插入100万条数据!然后删库跑路! 由于我用的mysql 8版本,所以增加了Timezone,然后就可以了 前提是要自己建好库和表. 数据库test, 表user, 三个字段: u_id.u_name.u_pwd,然后主键自增 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test?" + "&rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone

起因 elastic做文本索引,match_all目标索引超过10000条时,出错 { "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000]

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

有一位同事跟大家说他在网上看到一道面试题:“如果后台传给前端几万条数据,前端怎么渲染到页面上?”,如何回答? 于是办公室沸腾了, 同事们讨论开了, 你一言我一语说出自己的方案. 有的说直接循环遍历生成html插到页面上:有的说应该用分页来处理:还有的说这个面试官是个白痴, 哪有后台传几万条数据给前端这种情况的:我仔细思考了一下,先不论后端到底会不会白痴到传几万条数据给前端,假如真碰到这种情况,那么如果前端获取到数据以后, 直接将数据转换成html字符串,通过DOM操作插入到页面,势必导致页面运行

从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负责的模块connector就派上了用场.在楼主的努力下,线上数据同步代码经历了从最初的将近16个小时(并且还出现其他问题这些问题,等后面慢慢细说),到最终25分钟的性能优化. 打个广告,楼主自己造的轮子,感兴趣的请点https://github.com/haifeiWu/lightconf 代码直接Jenkins打包上线 楼主负责的con

公司的需求,当前某个Excel导入功能,流程是:读取Excel数据,传入后台校验每一条数据,判断是否符合导入要求,返回给前端,导入预览展示.(前端等待响应,难点).用户再点击导入按钮,进行异步导入(前端不等待,好做).当前接口仅支持300条数据,现在要求我要支持3000条数据. 解决问题,思路是关键. 首先,查看接口,找到读取表格的位置,看到判断,如果数据量大于300,直接返回.把300改成3000. 然后,分析导入数据校验,都是和哪些数据进行校验的,这些数据都是从数据库来的.每一次都从数据库查

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

LAST_INSERT_ID 自动返回最后一个 INSERT 或 UPDATE 操作为 AUTO_INCREMENT 列设置的第一个发生的值. 参考这里 The ID that was generated is maintained in the server on a per-connection basis. LAST_INSERT_ID是基于单个connection的, 不可能被其它的客户端连接改变. 可以用 SELECT LAST_INSERT_ID(); 查询LAST_INSERT_I

查询思路: 很多时候想在使用group by时想查询group by的每一组中的第N条数据,而取这些数据时往往按如下方式去执行则很慢 ; 按如上方式,对于数据10000左右的表就已经很吃不消. 或已拼接结构的方式 ) time FROM t t GROUP BY t.a ,t.b; 等等这些单存对sql来说并不是想要的方案,效率太慢, 如下,是借用mysql的set变量来处理,10w的数据效率还不错,就贴出来了. 在如下结果集中 标记好的结果 sql语句(为取其中的某一类型) ;-- 定义序列变

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

(1)100W条insert语句在一个连接内一句一句加 花了01:17:19.0542805 (2) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=500 耗时:00:03:29 (3) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=10000 耗时:00:00:48.8999099 (4) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=100000 耗时:00:00:15.7574742 (5) SqlBulkCopy 插入10

如何使QTreeView快速显示1000万条数据,并且内存占用量少呢?这个问题困扰我很久,在网上找了好多相关资料,都没有找到合理的解决方案,今天在这里把我的解决方案提供给朋友们,供大家相互学习. 我开始使用的QTreeWidget 控件来显示我的数据,发现该控件在显示10000行以下的数据还可以应付的过来,但超过10000条,就明显感觉到屏幕刷新就会有卡的现象,而且占据内存很大,虽然操作起来简单方便,但灵活性没有QTreeView强大.因为我要显示的数据量是非常大的,甚至过1000万,因此,采用

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

作者: Aicken(李鸣)  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-08 15:00  阅读: 4520 次  推荐: 0                   原文链接   [收藏] 摘要:实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008