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

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

用c#从百万数据中筛选一些信息时,经常会出现程序连接超时的错误,常见的错误很多,例如:Timeout expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server等等 本文就常见的几种解决方案进行说明,纯属个人见解,欢迎拍砖 ①:当然第一步要查看是否Connection没关闭问题,一般新手都会犯这个错误,需要认真查看一下哦,这个就不详细说了. ②:如果将sql语句复制到查询分析器中执行

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

[译]async/await中使用阻塞式代码导致死锁 这篇博文主要是讲解在async/await中使用阻塞式代码导致死锁的问题,以及如何避免出现这种死锁.内容主要是从作者Stephen Cleary的两篇博文中翻译过来. 原文1:Don'tBlock on Async Code 原文2:why the AspNetSynchronizationContext was removed 示例代码:async_await中使用阻塞式代码导致死锁.rar 一.async/await 异步代码运行流程 a

一.插入数据 说到插入数据,一开始就想到: insert int A values(*******************) 插入多条数据,最多想到:写成这样: insert into A values(**********),(*************),(*****************) 但是在百万数据面前,都太慢了. 1.用脚本的方式 #!/bin/bash strsql="insert into tbl_devaccess8021x (uidrecordid, dtaccessti

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

有天上飞的概念,就要有落地的实现 概念十遍不如代码一遍,朋友,希望你把文中所有的代码案例都敲一遍 先赞后看,养成习惯 SpringBoot 图文教程系列文章目录 SpringBoot图文教程1「概念+案例 思维导图」「基础篇上」 SpringBoot图文教程2-日志的使用「logback」「log4j」 SpringBoot图文教程3-「'初恋'情结」集成Jsp SpringBoot图文教程4-SpringBoot 实现文件上传下载 SpringBoot图文教程5-SpringBoot 中使用A

前言 为了体现不加索引和添加索引的区别,需要使用百万级的数据,但是百万数据的表,如果使用一条条添加,特别繁琐又麻烦,这里使用存储过程快速添加数据,用时大概4个小时. 创建一个用户表 CREATE TABLE `t_sales` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLA

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

导出数据量很大的情况下,生成excel的内存需求非常庞大,服务器吃不消,这个时候考虑生成csv来解决问题,cvs读写性能比excel高.测试表student 数据(大家可以脚本插入300多万测数据.这里只给个简单的示例了) SET NAMES utf8mb4; ; -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `

代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/fastfilltable20191222.rar 表testtb18的结构如下: CREATE TABLE testtb18 ( id NUMBER not null primary key, name NVARCHAR2() not null, createtime ) not null ) 三个字段,正好是常用的number,nvarcha2,timestamp类型. 用java程序创建这

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

使用JDBC连接数据库时,如果插入的数据量大,一条一条地插入数据会变得非常缓慢.此时,我们需要用到预处理. 查阅Java开发文档,我们可以看到: 接口 PreparedStatement 表示预编译的 SQL 语句的对象. SQL 语句被预编译并存储在 PreparedStatement 对象中.然后可以使用此对象多次高效地执行该语句. 我的理解是,preparedstatement对象相当于sql语句执行前的一个加工站,对sql语句进行具体的数据填充. 大概的使用流程是: 1:使用Buffer

由于工作的原因,要使用winform来处理大量的数据,但是c#自带的System.data.OracleClient效率不是很高,在网上找了很久,找到了ODP.NET,是oracle为c#提供的.貌似从vs2010开始,微软开始推荐使用ODP.NET.效率的话,在没有索引的情况下,100万数据,不到10秒.刚开始使用的时候,由于不是很懂,所以有一些步骤是多余的,现在重新修改下.(这里是需要安装ODAC客户端) 1.从官网上下载ODAC,如果你是32位的机器,那下载32的:64位的,就下载64的.

java自带的批量操作,就可以很好的支持大量数据的处理.相比c#,简单很多.c#要使用oracle提供的ODP.NET,效率才很高,但是代码却很复杂.总之,在这方面,c#没得比.当然,这里的表是没加索引的,加了索引,效率会变慢,但是还是很高效. long startTime=System.currentTimeMillis(); Connection conn=null; try{ conn=getConnection(); conn.setAutoCommit(false); Prepared

推荐书籍:http://pan.baidu.com/s/1sjJIyRV 任务描写叙述: 如果一高频查询例如以下  SELECT * FROM user WHERE area='amoy' AND sex=0 ORDER BY last_login DESC limit 30;  怎样建立索引?描写叙述考虑的过程 user表例如以下:  初始化100W条数据,当中.area要通过IP查询生成,sex为 0,1 随机 CREATE TABLE user (  id int(10) NOT NULL

存储过程:---亲测275万数据,分页速度N快 ))+' '+@orderid+' from '+@tablename+' '+@tmpOrderid set @sql='select top'+str(@pagesize)+' '+@fieldname+' from '+@tablename+' where '+@orderid+' not in ('+@subsql+')'+@tmpOrderid exec(@sql) aspx文件: <asp:GridView ID="GridVie