功能简介 pycharm自带了一个简单的数据库插件,可以比较方便的进行简单的数据库操作. 例如: 1.创建,修改和删除数据表,字段,索引,主键,外键等. 2.提供table editor来进行数据操作 3.提供console来运行sql命令 4.提供数据导出功能 数据库创建方法 1)在pycharm的右上角找到'database'选项卡 2)打开选项卡,按'alt+insert'键,选择Data Source. 3)为数据库连接取一个名称,选择一个JDBC driver files.如果没有这个

10万条数据采用存储过程分页实现(Mvc+Dapper+存储过程) 有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 1 USE [MvcPro

列表大概有2万条数据,又不让做成分页,如果页面直接渲染2万条数据,在一些低配电脑上可能会照成页面卡死,基于这个需求,我们来手写一个虚拟列表 思路 列表中固定只显示少量的数据,比如60条 在列表滚动的时候不断的去插入删除dom startIndex.endIndex,不断的改变这个值来获取最新的显示列表 paddingTop.paddingBottom撑开容器的滚动区域 首先看一下当直接插入2万条列表时,页面的性能 可以看到火焰图中已经有了红色的部分了,dom渲染也耗时也有1s多 再来看一下当使用

有时候大数据量进行查询操作的时候,查询速度很大强度上可以影响用户体验,因此自己简单写了一个demo,简单总结记录一下: 技术:Mvc4+Dapper+Dapper扩展+Sqlserver 目前主要实现了两种分页:一种采用 PagedList.Mvc 实现的分页 两外一种采用 ajax异步加载分页 采用比较常用的jquery.pagination 分页插件. 功能相对比较简单仅供学习交流. 通用存储过程 USE [MvcProcPageDB] GO /****** Object: StoredPr

))default charset =utf8; #定义一个随机切割字符串的函数 delimiter // create function randStr() ) begin ) default 'ASDFGHJKLZXCVBNMQWERTYUIOP'; ))); end // delimiter ; #查看自定义函数的返回值 select randStr(); #定义一个随机字符串的函数,int varchar int+varchar类型# randStr(3,1) --> 返回 3 个 长度

用途说明: 公司要求做一个数据导入程序,要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储.于是在网上进行查找,发现了一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以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.初次实验,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方法不止

项目背景 数据来源:所有数据均为外部导入,最大数据量在10w+ 输出数据:导出经过业务处理之后的数据 使用框架:fastadmin 涉及的问题: 1.数据读取 2.数据保存 使用数据:10w+ 解决方案: 方案一:直接利用框架提供的功能导入Excel数据 结果:一分钟之后超时,最终执行完成时间在3分钟左右 分析:其中数据读取和数据保存(使用模型批量保存拆分为100,1000,10000)都十分耗时,而且在超时之后,系统其它功能无法响应. 可行性:不可行 方案二:将Excel数据换成csv格式 结

1.先要引用dll文件,可以直接使用vs自带的包管理,如下图: 输入 EPPlus 我这里是安装过了的所以这里显示的是卸载而不是安装. 安装成功了之后会看到这个dll文件 代码如下: //导出Excel protected void BtnMemExcel_Click(object sender, EventArgs e) { Mem bllMember = new Mem(); int Counts = NetPagerParameter.RecordCount; string strSql

1399 git clone https://github.com/VirusTotal/c-vtapi.git 1400 cd c-vtapi/ 1402 sudo apt-get install automake autoconf libtool libjansson-dev libcurl4-openssl-dev 1407 autoreconf -fi 1408 ./configure --enable-examples 1409 make 1410 sudo make install

for (int i = 0; i < 100000; i++) { dbHelper.insert("INSERT aaa(name) Values ('1')"); } 运行时间==780450ms conn = getConn(); // JAVA默认为TRUE,我们自己处理需要设置为FALSE,并且修改为手动提交,才可以调用rollback()函数 conn.setAutoCommit(false); st = conn.createStatement(); long s

实践内容 从 MariaDB 一张表内读 10 万条记录,经处理后写到 MongoDB . 具体实现 1.新建 Spring Boot 应用,依赖如下: <!-- Web 应用 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <exclusions> &

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

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

转自:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html 我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can

转自http://blog.csdn.net/welken/article/details/4971887   做数据库开发或管理的人经常要创建大量的测试数据,动不动就需要上万条,如果一条一条的录入,那会浪费大量的时间,本文介绍了Oracle中如何通过一条SQL快速生成大量的测试数据的方法. 产生测试数据的SQL如下: SQL> select rownum as id,  2                 to_char(sysdate + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-

1.创建数据库Person CREATE TABLE Person( id number, name nvarchar2() , age number , sex nvarchar2() , password nvarchar2() ) 2.在数据库建立一个type,对应JAVA端要传入的对象结构: CREATE OR REPLACE TYPE BUT_UKBNOV_CTC_ORDER_REC1 AS OBJECT ( id number, name nvarchar2(200) , age n

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

需求是这样的,需要查询某几个表的数据,然后插入到另外一个表. 一看到需求,很多人都会用hibernate去把这些数据都查询出来,然后放到list中, 然后再用for循环之类的进行遍历,一条一条的取出数据对对象进行赋值,然后在调用dao层的save 方法进行保存对象. hibernate保存一条数据是在35毫秒左右,咱们来计算下时间: 35*110000=3850000 毫秒 3850000/1000=3850秒 3850/60=64.1666666分钟, 如果咱们使用hibernate的话,那么

又是一年双十一了,不知道从什么时候开始,双十一从“光棍节”变成了“双十一购物狂欢节”,最后一个属于单身狗的节日也成功被攻陷,成为了情侣们送礼物秀恩爱的节日. 翻着安静到死寂的聊天列表,我忽然惊醒,不行,我们不能这样下去,光羡慕别人有什么用,我们要行动起来,去找自己的幸福!!! 我也想“谈不分手的恋爱” !!!内牛满面!!! 注册登陆一气呵成~ 筛选条件,嗯...性别女,年龄...18到24岁,身高嘛,无所谓啦,就按默认155-170吧,地区...嗯北京好,北京近一点,照片?那肯定要啊,必须的!!

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据