FreeSql支持丰富的更新数据方法,支持单条或批量更新,在特定的数据库执行还可以返回更新后的记录值. var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10"; IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlB

临时表:Test /****** 对象: Table [dbo].[Test] 脚本日期: 05/10/2013 11:42:07 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[Test]( [ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [UserID] [int] NOT NULL, [UserName] [nvarchar](50) COLLATE Chines

多副本可以提升检索的能力,但是如果副本数量太多,插入数据的时候容易出现卡顿现象: 因为主分片要把数据同步给所有的副本,所以建议副本数量最好是1-2个: ---- Es在索引数据的时候,如果存在副本,那么主分片会将数据同时同步到副本: 如果当前插入大量数据,那么会对es集群造成一定的压力,所以在插入大量数据前,也就是在建立索引的时候,我们最好把副本数设置为0:等数据建立完索引之后,在手动的将副本数更改到2,这样可以提高数据的索引效率

var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10"; IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseConnectionString(FreeSql.DataType.MySql

废话开头 这篇文章是我有史以来编辑最长时间的,历时 4小时!!!原本我可以利用这 4小时编写一堆胶水代码,真心希望善良的您点个赞,谢谢了!! 很久很久没有写文章了,上一次还是在元旦发布 1.0 版本的时候,今年版本规划是每月底发布小版本(年底发布 2.0),全年的开源工作主要是收集用户需求增加功能,完善测试,修复 bug.FreeSql 1.0 -> 1.5 相隔半年有哪些新功能?只能说每个功能都能让我兴奋,并且能感受到使用者也一样兴奋(妄想症). 迫不及待的人会问,这更新速度也太快了吧,升级会

写在开头 FreeSql 是 .NET 开源生态下的 ORM 轮子,转眼快两年了,说真的开源不容易(只有经历过才明白).今天带点干货和湿货给大家,先说下湿货. 认识我的人,知道 CSRedisCore 是我写的另外一个开源组件,这个项目是 2016 年从 ctstone/csredis 项目 clone 到自己工作的项目中,修改源码经过一年多生产考虑于 2017 年发布开源于 https://github.com/2881099/csredis ctstone/csredis 项目于 2014

前言 导入数据这种脏活.累活,相信大家多多少少都有经历,常见的场景有: 同服务器从A表导数据到B表 批量导入新数据 批量新增或更新数据 跨服务器从A表导数据到B表 每种场景有自己的特点,我们一般会根据特点定制做导入数据优化,减少总体导入的耗时,或者避免数据库IO/CPU占用过高,而影响到其他正常业务. FreeSql 有好几个实用功能,流式读取数据.查询并插入.批量对比更新.插入或修改(支持实体类或字典),用好这些功能可以很方便的实现各种导入数据场景.其实 FreeSql 对应的文档一直都有,只

一. 百度地图API大批量转换时有数量限制,一个一个转.  用到的方法接口    /**      源坐标 格式:经度,纬度;经度,纬度… 最多支持100个;      源坐标类型:默认为1,即GPS设备获取的坐标 ;      目的坐标类型:默认为5,即bd09ll(百度坐标) ;      返回结果格式 :json     **/  convertor.translate(pointArr, 1, 5, tranCallback);     /**   status:正常0,异常非0;(批量

package com; import java.util.concurrent.Semaphore; /** * Created by yangyu on 16/11/28. */ /** * Semaphore控制并发线程数量 * * 使用场景: * 当大批量的并发请求来到系统当中时,为了保证系统稳定,真正执行业务逻辑的线程其实数量有限: * 为了保证业务系统的稳定,不会被峰值请求给击垮,那么应该对执行业务逻辑的线程进行并发控制: * 而Semaphore就可以用于控制并发线程数量 */ p

在系统开发中我们经常会使用HashMap作为数据集容器,或者是用缓冲池来处理,一般很稳定,但偶尔也会出现内存溢出的问题(OutOfMemory错误),而且这经常是与HashMap有关的.而且这经常是与HashMap有关的.比如我们使用缓冲池操作数据时,大批量的增删改产操作就可能会让内存溢出,下面建立一段模拟程序,重现该问题,看代码: import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Client { public stati

最近着手处理大批量数据的任务. 现状是这样的,一个数据采集程序承载大批量数据的存储和检索.后期可能需要对大批量数据进行统计. 数据分布情况 13个点定时生成采集结果到4个文件(小文件生成周期是5分钟) 名称 大小(b) gather_1_2014-02-27-14-50-0.txt 568497 gather_1_2014-02-27-14-50-1.txt 568665 gather_1_2014-02-27-14-50-2.txt 568172 gather_1_2014-02-27-14-

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导

最近为了写论文,要大批量收集慕课网的相关用户数据(因为用户个人主页是公开的),故而写了一个插件进行收集.需要在慕课网控制台输入.最后收集了3000多份数据. /* 收集项 收集标准 用户编号 慕课网用户编号是七位数递增的,范围在5000000以内.故而本次收集将在1000000至5000000内分区段进行数据的随机收集. 学习时长 慕课有记录用户的总共学习时长,如110时34分.为方便后期统计,将该数据转化为以分钟为单位的数据. 积分 积分反映的是用户参与网站社交的程度. 经验 相比学习时长,经

大批量请求发送需要考虑的几个因素: 1. 服务器承载能力(网络带宽/硬件配置); 2. 客户端IO情况, 客户端带宽, 硬件配置; 方案: 1. 方案都是相对的; 2. 因为这里我的情况是客户机只有一台,所以不能考虑使用分布式了, 服务器承载能力也非常有限(经过不断调试得知); 3. 这里没有使用Jmeter, 虽然jmeter也是可以做到的. Python里面支持发送大批量的方案有很多, 这里只介绍我所用过的几种: 1. 使用grequests: grequests可以一次性发送超大批量的请求

一.介绍      有时,Redis实例需要在很短的时间内加载大量先前存在或用户生成的数据,以便尽可能快地创建数百万个键.这就是所谓的批量插入,本文档的目标是提供有关如何以尽可能快的速度向Redis提供数据的信息.如果想查看英文原文,地址如下:https://redis.io/topics/mass-insert二.操作详解 话不多说,直接进入主题了.      1.使用协议,卢克(Use the protocol, Luke)           使用普通Redis客户端的方式执行批量插入的操

很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.

处理大批量百万级的数据几点重要知识点: 一:设置php运行的内存配置 ini_set("memory_limit","1200M"); 在php.ini中有如下配置 ; Maximum input variable nesting level ; http://php.net/max-input-nesting-level ;max_input_nesting_level = 64 ; How many GET/POST/COOKIE input variables

FreeSql 是一个功能强大的对象关系映射程序(O/RM),支持 .NETCore 2.1+ 或 .NETFramework 4.5+(QQ群:4336577) FreeSql采用MIT开源协议托管于 github,地址:(https://github.com/2881099/FreeSql)[https://github.com/2881099/FreeSql] FreeSql 从 2018 年 11 月底开始研发,在 2019 年元旦开源,整体来说功能的完善度已经相当OK.由于之前的功能可