最近业务方有一个需求,需要一次导入超过100万数据到系统数据库.可能大家首先会想,这么大的数据,干嘛通过程序去实现导入,为什么不直接通过SQL导入到数据库. 大数据量报表导出请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 一.为什么一定要在代码实现 说说为什么不能通过SQL直接导入到数据库,而是通过程序实现: 1. 首先,这个导入功能开始提供页面导入,只是开始业务方保证的一次只有<3W的数据导入: 2. 其次,业务方导入的内容需要做校验,比如门店号,商品号等是否系统存在,需

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

Gartner:2018年第四季度全球服务器收入增长17.8% 出货量增长8.5% Gartner 是不是也是花钱买榜的主啊.. 简单看了一下 浪潮2018Q4的营收18亿刀 (季度营收110亿人民币+) 出货量29万台 均价是6100美元 约40000人民币不到 华为的增长真是牛 不知道这个榜单包含不包含除了x86 以后的设备. 华为的服务器均价是 7000美元左右. 浪潮电子精确单价: 6134.1841083819653934940858421121美元 根据Gartner的数据显示,20

这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR2(20), f02 NUMBER(10) not null, f03 VARCHAR2(21), f04 VARCHAR2(21), f05 NUMBER, f06 NUMBER(20) ); --创建一个临时表,用于提供序列号 CREATE GLOBAL TEMPORARY table t_se

背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

跨服器插入数据  其中服务器的IP为源数据地址 还要注意的是目标库中不能存在对应表. select * INTO compMaintype from openrowset('SQLOLEDB' , '192.168.6.8' ; 'sa' ; 'yd_2014erp' , ERP.dbo.compMaintype) 跨服器查询  语法与插入语法类似 只是不用进行执行插入 select * INTO compMaintype from openrowset('SQLOLEDB' , '192.16

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

一.建表 DROP TABLE IF EXISTS `test_user`; CREATE TABLE `test_user` ( `id` bigint(20) PRIMARY key not null AUTO_INCREMENT, `username` varchar(11) DEFAULT NULL, `gender` varchar(2) DEFAULT NULL, `password` varchar(100) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT

startsvn下载地址: https://sourceforge.net/projects/statsvn/?source=typ_redirect svn下载地址: https://www.visualsvn.com/visualsvn/download/ 下载并安装SVN统计工具StatSVN 1)下载地址:sourceforge.net/projects/statsvn/ 2)解压压缩包,到一个目录,如D:\statsvn 找一个svn上项目 check或update这个项目到D:\st

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目:   (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能 5)

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

在采购阿里云服务器的时候,我们会发现阿里云服务器分好多种,如GPU服务器.ECS服务器.轻量应用型服务器等.ECS服务器和轻量应用型服务器很多人无法搞明白其中的差别,个人的观点是轻量应用型服务器适合入门级用户,并且一般配置会稍微低一点,但价格也相对便宜. 看下官方对于ECS服务器和轻量应用型服务器的介绍. 轻量应用服务器:面向单机应用场景的新一代计算服务,提供应用一键部署.一站式域名解析.网站发布.安全.运维.应用管理等服务.极大地优化了搭建简单应用的体验,降低了入门级用户使用云计算产品的门槛.

描述 目前要做的是多台服务器上的程序日志(如订购日志,交易日志,接口是否成功等)汇总到1个mongodb服务器,每日大约1亿的量,然后有图表实时展现,和报表展现日志信息 注意: 没有把所有日志放入1张表里面,因为日志插入很频繁会导致锁表,二是量大了影响查询速度.没有考虑用分片,因为针对我们的业务查询,分片没得分表效率高.用上了mongodb的副本集来保证服务器稳定运行 和 主从库读写分离来提高效率. 方案 1:简化入库,使用log4j配置把log4j日志以统一的json格式直接存入到mogodb

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置,mongo表中只有主键_id索引 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time f

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

WeTest 导读 天天P图"军装照"活动交出了一份10亿浏览量的答卷,一时间刷屏朋友圈,看到这幕,是不是特别想复制一个如此成功的H5?不过本文不教你如何做一个爆款H5,而是介绍天天P图在"军装照"活动过程中,如何面对10亿流量时的后台承载. 一.10亿浏览量,"军装照"火了 这两天,相信 "军装照"活动已经刷爆了朋友圈,这个活动是由人民日报客户端策划出品并主导开发,腾讯天天P图提供图像处理支持的一款H5产品. 天天P图智能换