https://github.com/fzaninotto/Faker/blob/master/src/Faker/Provider/zh_CN/Address.php 常用的类型都在里面. 下面是一个实例.使用了laravel 框架的工厂模式向数据库填充测试数据.  $factory->define(App\Models\Customer::class, function ($faker) { $faker = Faker\Factory::create('zh_CN'); return [ 

mysql使用存储过程循环插入大量数据,简单的一条条循环插入,效率会很低,需要考虑批量插入. 测试准备: 1.建表: CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 2.创建一条条循环插入的存储过程 create procedure test_two1() begin ; d

​最近在工作中,涉及到一个数据迁移功能,从一个txt文本文件导入到MySQL功能. 数据迁移,在互联网企业可以说经常碰到,而且涉及到千万级.亿级的数据量是很常见的.大数据量迁移,这里面就涉及到一个问题:高性能的插入数据. 今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据. 我们一起对比以下几种实现方法: 前期准备 订单测试表 CREATE TABLE `trade` ( `id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'utf8_unicode_ci',

一:概述 当我们设计一个系统时,需要考虑到系统的运行一段时间后,表里数据量大约有多少,如果在初期,就能估算到某几张表数据量非常庞大时(比如聊天消息表),就要把表创建好,这篇文章从创建表,增加数据,以及字段扩展,这几个方面来给出建议. 二:创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表,这个表数据量大,读操作远超过写操作,我们都知道,mysql常用的数据库引擎主要有innodb,myisam,这两个数据库引擎主要区别是,innodb支持事务,支持外键,锁是行级锁(行级锁只是针对主键,非主键也会

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

案例语句: String sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '" + dataFilepath + "' into table " + tableName + " COLUMNS TERMINATED BY '" + INFILE_COLUMN_SEPARATION_CHAR + "' "; jdbcTemplate.execute(sql); 解释如下:dataFilepath: 代表保存数据文件路

http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1329351

- MySQL测试任务:使用存储过程,往表中插入千万级数据,根据索引优化速度 -- 1.使用索引查询 -- 2.不使用索引查 -- 3.比较两者查询速度的差异 1.创建数据和索引 1.创建索引测试表 1 2 3 4 5 6 7 DROP TABLE IF EXISTS big_data; CREATE TABLE big_data( id int PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(16) DEFAULT NULL, age int

使用Faker生成虚拟数据 创建虚拟数据是编写Web程序时的常见需求.在简单的场景下,我们可以手动创建一些虚拟数据,但更方便的选择是使用第三方库实现.流行的python虚拟数据生成工具有Mimesis和Faker,后者同时支持python2和python3,而且文档中包含丰富的示例,所以这里选用Faker.首先用pipenv安装(使用—dev选项声明为开发依赖):pipenv install faker --dev Faker内置了20多类虚拟数据,包括姓名.地址.网络账号.信用卡.时间.职位.

mysql 自定义函数,生成 n 个字符长度的随机字符串 -- sql function delimiter $$ create function rand_str(n int) returns VARCHAR(255) BEGIN declare str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSQUVWXYZ'; declare i int DEFAULT 0; declare res_str VAR

测试过程中有时候需要生成大量的假数据,faker 是一个生成假数据的类库,可以生成姓名,电话,IP地址,密码,ISBN等等你能想到的或者你想不到的各种类型的假数据. Yii2.0已经集成该类库,不用再下载了. 以Yii2.0 Basic版为例 1. config\console.php 中添加一条配置信息 'controllerMap' => [ 'fixture' => [ 'class' => 'yii\faker\FixtureController', ], ], 注意顶部,定义t

测试过程中有时候需要生成大量的假数据,faker 是一个生成假数据的类库,可以生成姓名,电话,IP地址,密码,ISBN等等你能想到的或者你想不到的各种类型的假数据. Yii2.0已经集成该类库,不用再下载了. 以Yii2.0 Basic版为例 1. config\console.php 中添加一条配置信息 'controllerMap' => [ 'fixture' => [ 'class' => 'yii\faker\FixtureController', ], ], 注意顶部,定义t

simhash算法:海量千万级的数据去重 simhash算法及原理参考: 简单易懂讲解simhash算法 hash 哈希:https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details/51615931 simhash算法及原理简介:https://blog.csdn.net/lengye7/article/details/79789206 使用SimHash进行海量文本去重:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186

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

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G

聊聊如何设计千万级吞吐量的.Net Core网络通信! 作者:大石头 时间:2018-10-26 晚上 20:00 地点:QQ群-1600800 内容:网络通信, 网络库使用方式 网络库设计理念,高性能要点 介绍 首先看下面这张很具有代表性的图,2018年5月份做的测试.当时单服务器得到 2256tps(Transactions Per Second,每秒事务数) 的吞吐率.这次测试只是说明一个问题,.Net可以做超高吞吐率的应用. 当时测试相关记录和代码地址 记录:https://www.cn

无需任何可穿戴设备. 36氪获悉,myShape(原Shapejoy)已于近期完成千万级人民币的Pre-A轮融资,由天奇阿米巴领投,远洋集团.七熹资本以及老股东跟投.过去 myShape 曾获得元迅资本.鼎翔资本以及摩拜创始人夏一平的天使轮融资,至今myShape共获得超3000万人民币的股权融资. myShape 的定位是一家智能健身解决方案提供商,其产品是一款基于机器视觉的智能健身私教,包含了自研的3D动捕技术.姿态识别纠错算法.运动力学的专业知识以及一套强交互性的健身内容. 如下图所示:

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

在一个千万级的数据库查寻中,如何提高查询效率?分别说出在数据库设计.SQL语句.java等层面的解决方案. 解答: 1)数据库设计方面: a. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后

实践中如何优化MySQL 实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化.数据表结构的优化.系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示: SQL语句及索引的优化 SQL语句的优化 SQL语句的优化主要包括三个问题,即如何发现有问题的SQL.如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL,下面将逐一解释. 怎么发现有问题的SQL?(通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控) MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具