hisql与目前比较流行的ORM框架性能测试对比 hisql 一直定位为新一代的ORM框架 为低代码开发而生 测试数据数据库为sqlserver数据库 测试源码地址hisql与sqlsugar freesql测试源码 git clone https://github.com/tansar/HiSqlTestDemo.git 总体测试结果 插入记录数 hisql(耗时) sqlsugar(耗时) freesql(耗时) 10条 0.0270秒 0.1710秒 0.1981秒 100条 0.0395

上一篇随笔中,介绍了,基本的使用没什么问题了,那么开始数据的插入. 一 问题--无法容忍的插入效率 代码写入基本完成,然后开始测试.起初,插入数据的时候基本上是插入每次插入9组数据,看不出来数据插入的速度. 然后,当我每次插入600组数据的时候,我的天,这个速度真的无法容忍啊. 插入数据的方式是使用for循环,每次插入一组数据. ; i < DataArray.GetCount(); i ++) { progressDlg->ProGress.SetPos(i); szQuery.Format

前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代c语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是最开始,我发现,直接使用SQL语句的插入效率简直低的令人发指的.后来不断查文档.查资料,才发现了一条快速的“数据插入”之路.本文就以插入数据为例,整合网上和资料书中的各种提高SQL

前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代C语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是最开始,我发现,直接使用SQL语句的插入效率简直低的令人发指的.后来不断查文档.查资料,才发现了一条快速的“数据插入”之路.本文就以插入数据为例,整合网上和资料书中的各种提高SQL

问题描述:数据库操作中,需要对表频繁插入数据,但发现插入效率不高. 解决思路:将数据缓存在服务器上,积攒到一定条数后批处理发送到数据库,在插入时考虑并发和索引对插入效率的影响. 测试结果:      有自增主键 有自增无索引 无自增无索引单表单线程    24113/s 24448/s         24752/s单表5线程     7611/s 104865/s         104340/s单表10线程    5756/s 110717/s  105719/s10表10线程    109

FreeSql是一个功能强大的 .NET ORM 功能库,支持 .NetFramework 4.0+..NetCore 2.1+.Xamarin 等支持 NetStandard 所有运行平台. 以 MIT 开源协议托管于 github:https://github.com/2881099/FreeSql FreeSql 插入数据的方式有多种,这篇文章教你用最优的方案做数据插入功能. static IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseC

转载地址:http://blog.csdn.net/chenguanzhou123/article/details/9376537#,如果有侵犯原创,请留言告知,本人会及时删除. 前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代c语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是

#include <iostream> #include <winsock2.h> #include <string> #include "mysql.h" #pragma comment(lib, "libmysql.lib"); using namespace std; int main() { MYSQL mysql; mysql_init(&mysql); // 初始化 MYSQL *ConnStatus = my

在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句,但是如果想要批量插入一堆数据的话,循环使用Insert不仅效率低,而且会导致SQL一系统性能问题 下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法:Bulk和表值参数(Table-Valued Parameters). bulk方法主要思想是通过在客户端把数据都缓存在Table中,然后利用SqlBulkCopy一次性把Table中的数据插入到数据库 代码如下: public static void BulkToDB(DataTab

往 Mysql 中,插入10000条简单数据.速度很缓慢,竟然要5分钟左右, 可是打开事务的话.一秒不到就搞定了 代码: #include <iostream> #include <winsock2.h> #include <string> #include "mysql.h" #pragma comment(lib, "libmysql.lib"); using namespace std; int main() { MYSQL

在上一篇文章中,我们比较出单表插入9999行数据,Dapper > EfCore > Freesql.在本文中,我们来看看级联插入 构建9999行数据 List<Entity> datas = new List<Entity>(); for (int i = 0; i < 9999; i++) { var item = new Entity { No = i + 1, Col1 = Guid.NewGuid().ToString("N"), C

需求:导入9999行数据时Dapper, Ef core, Freesql 谁的性能更优,是如何执行的,级联增加谁性能更佳. 确认方法:sql server 的 sys.dm_exec_query_stats SELECT TOP 1000 (select [text] from sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle)) as '数据库语句', QS.execution_count AS '执行次数', QS.total_elapsed_time AS '耗时',

批处理数据主要有三种方式: 反复执行单条插入语句 foreach 拼接 sql 批处理 一.前期准备 基于Spring Boot + Mysql,同时为了省略get/set,使用了lombok,详见pom.xml. 1.1 表结构 id 使用数据库自增. DROP TABLE IF EXISTS `user_info_batch`; CREATE TABLE `user_info_batch` ( `id` bigint(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT

INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content, type) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0); INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content, type) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1); 修改成: INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content,

Jedis连接池: package com.daxin.jedis_datastructure; /** * * @author daxin * * @email leodaxin@163com * * @date 2017年9月4日 上午10:29:00 * */ import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

摘要:使用.NET相关技术向数据库中插入海量数据是经常使用操作.本文对照ADO.NET和LINQ两种技术.分别使用SqlBulkCopy()和InsertAllOnSubmit()方法进行操作. 得出结论:同样插入工作量(1w条数据)插入效率相差200倍之巨! 測试场景: 准备两个数据库TestDb和TestDb2.有表:T_Users.表结构例如以下图所看到的: SqlBulkCopy()插入方法例如以下: private static Stopwatch InsertUsingSqlBulk

最近做到的项目涉及一个大数据量缓存重传,其中要用到的sqlite技术,把自己的学习心得整理了一下. SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中.同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl.C#.PHP.Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql.PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲,它的处理速度比他们都快.SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.因此在许多软件中例如(

原文:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzY4NTQwMA==&mid=403182899&idx=1&sn=74edf28b0bd29f78f91d02785f34bdeb&scene=23&srcid=0321RBoPB5dOfm3vEQnACMLE#rd MySQL批量SQL插入各种性能优化 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能

一 前言 很少接触HashTable晚上回来简单看了看,然后做一些增加和移除的操作,就想和List 与 Dictionary比较下存数据与取数据的差距,然后便有了如下的一此测试, 当然我测的方法可能不是很科学,但至少是我现在觉得比较靠谱的方法.如果朋友们有什么好的方法,欢迎提出大家来交流下. 先来简单介绍这三个容器的各自特点吧 1 hashtable 散列表(也叫哈希表),是根据关键字(Key value)而直接访问在内存存储位置的数据结构. 2 List<T> 是针对特定类型.任意长度的一个

一.概述: 对于数据的批量插入操作似乎成了某些大数据量操作的必用手段,MSSQL也提供了一些数据批量插入的操作方法,先将这些方法汇总,以便于下次用到使用.面对数据的批量插入操作,我们也应该考虑一个问题----数据的完整性.批量的操作有时候并不能保证所有数据的成功操作,那么如何保证数据的完整性那? 二.批量插入的方法: 1.insert into 后面跟数据列表: INSERT INTO Score VALUES (,),(,),(,) ,(,),(,),(,) 这种操作远比一条条数据的插入效率高