对于入了前端坑的同学,indexDB绝对是需要深入学习的. 本文针对indexDB的难点问题(事务和数据库升级)做了详细的讲解,而对于indexDB的特点和使用方法只简要的介绍了一下.如果你有一些使用indexDB的经验的话,本文一定能让你有更深的收获!但如果你尚需要一个详尽教程的话,为你推荐教程使用indexDB. indexDB的特点 优点: indexDB 大小取决于你的硬盘,可以说是不受限的 可以直接存储任何 js 数据,包括blob(其实是支持结构化克隆的数据),不像 storage

要提升读取数据的性能,可以指定通过结果集(ResultSet)对象的 setFetchSize() 方法指定每次抓取的记录数(典型的空间换时间策略):要提升更新数据的性能 可以使用 PreparedStatement 语句构建批处理,将若干 SQL 语句置于一个批处 理中执行.

MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析 假定我们的表结构如下 代码如下   CREATE TABLE example (example_id INT NOT NULL,name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下   INSERT INTO example(example_id, name, valu

Tensorflow 数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据,在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端.TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. Reading from file: 从文件中直接读取,在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. (https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/77

为了便于维护,python接口自动化测试用例可以利用xlrd模块读取excal表格进行数据分离.我们可以利用xlrd模块的row_values()和cell_value()两种方法读取Excal表格. 一.首先,写一个运行测试用例的Test_Main类: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import requests import unittest import jsonclass TestDemo(unittest.TestCase): de

1.新建一个文本文档,重命名为2.csv 2.可以在文档中设置如下参数:casenum:用例编号:url:访问路径:para:访问的域名:function:请求方式:expectValue:响应值 3.打开jmeter,创建一个线程组,创建配置元件:CSV数据文件设置 4.把para.url列中的值分别对应传入 5.添加响应断言:响应断言值为200表示通过: 6.建立监听.查看结果树: 结果树中可以看到两个HTTP请求,分别是CSV中写好的两个不同的域名,响应的结果都是对应的结果:此时响应断言也

最近公司新增功能要求导入excel,并读取其中数据批量写入数据库.于是就开始了这个事情,之前的文章,记录了上传文件,本篇记录如何通过POI读取excel数据并封装为对象上传. 上代码: 1.首先这是一个依赖第三方的事情,故而需要导入jar包 <!-- read excel start --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId&

数据插入使用了以下几种方式 1. 逐条数据插入2. 拼接sql语句批量插入3. 拼接sql语句并使用Transaction4. 拼接sql语句并使用SqlTransaction5. 使用DataAdapter6. 使用TransactionScope及SqlBulkCopy7. 使用表值参数 数据库使用SQL Server,脚本如下 create table TestTable(Id int ,Name nvarchar(20)) 程序中生成测试DataTable结构和测试数据的类如下 [c-s

在我们气象领域,对数据进行批处理随处可见,尤其是在处理模式数据的时候.为了能让这个过程加速,很多大佬们提出了不同的方法,比如使用numba库进行计算.使用dask库进行并行等等,都是非常好的加速手段.但你知道嘛,其实我们只需要在批量读取数据时加上glob的一行命令,就可以得到显著加速(数据量越大加速效果越明显)!下面具体给大家演示一下. 任务 为了测试glob的显著加速效果,我们做了两组测试:一组用os库来批量读取所有的wrfout文件,一组用glob库来批量读取所有的wrfout文件,让两组实

列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可 以是任意对象,不同元素不必是同一类型.元素本身允许是其它复杂数据类型,比如,列表 的一个元素也允许是列表.例如: > rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90)) > rec $name [1] "李明" $age [1] 30 $scores [1] 85 76 90 列表元素总可以用"列表名[[下标]

参考网址: Matlab读取同一路径下多个txt或mat文件总结 matlab 批量读取数据文件.mat .dat 整理:matlab批量读入数据文件的方法 首先命名方式体现在只是名字里数字有变化,其他部分是一样的,一共有1227个. 思路:通过循环,利用num2str将名字中变化的部分表示,然后读取mat文件,最后合并起来. 我的每个mat里面是一个1000*1的cell---->  代码: filepath='E:\My-AMG-Paper\stayPointTry2\';  %文件夹名字f

转自:http://blog.itpub.net/117319/viewspace-1410931/ 序:这方面的文章虽然很多人写过,但是结合实际进行详细的对比分析的不多,这里,结合所在公司的行业,进行了比较详细的对比分析. 1.前言 数据备份对信息系统的安全运行至关重要,我们的用户中,使用RMan或第三方专业备份软件的越来越多,但是很多用户仍然保留了传统的Exp作为备份策略的一部分,主要是由于这种备份方式简单易用,而且恢复到其他机器上也很方便,所以,虽然有其他的备份方式,但是Exp方式仍然会同

https://wangbinbin0326.github.io/2017/03/31/oracle%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%81%E7%A7%BB%E4%B9%8BExp%E5%92%8CExpdp%E5%AF%BC%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AF%B9%E6%AF%94%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8C%96/ 使用Exp和Expdp导出数据的性能对比与优化 前言 数

距离上次的博客已经有15个多月了,感慨有些事情还是需要坚持,一旦停下来很有可能就会停很久或者从此再也不会坚持.但我个人一直还坚持认为属于技术狂热份子,且喜欢精益求精的那种.最近遇到两个和数据迁移相关的项目,均遇到需要性能优化的问题,这里拿第二个项目的一个小优化过程与大家分享,技术并不高深,我注重的是解决问题的过程.我的方案是有业务背景以及技术背景限制的,不一定适合其它项目,优化是相对的. 业务场景:我们需要迁移一批老的合同订单数据,其有一个合同的订单数为519条,迁移到新表中会涉及到主要的4个表

//EF批量添加数据性能慢的问题的解决方案 public ActionResult BatchAdd() { using (var db = new ToneRoad.CEA.DbContext.DbContext()) { //**********************第一种解决方案 直接使用sql********************** string sqls = ""; ; i < ; i++) { sqls += "sql" + i; } db.

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

为能更好地服务用户,DataPipeline最新版本支持: 1. 一个数据源数据同时分发(实时或定时)到多个目的地: 2.  提升Hive的使用场景: 写入Hive目的地时,支持选择任意目标表字段作为分区字段: 可将Hive作为数据源定时分发到多个目的地. 3. 定时同步关系型数据库数据时,可自定义读取策略来满足各个表的同步增量需求. 本篇将首先介绍一下一对多数据分发及批量读取模式2.0的功能,后续功能会在官微陆续发布. 一.推出「一对多数据分发」的背景 在历史版本中,DataPipeline每

前言 在各种ORM框架或者SQL映射框架(例如MyBatis,SOD框架之SQL-MAP功能)中,都有将查询的结果映射为内存对象的需求,包括映射到实体类.简单类型(例如Java的POJO,.NET的POCO)的对象.在.NET中,这个过程可以通过ADO.NET的DataReader对象来读取数据,然后将读取的数据映射到内存对象.本篇文章来讨论下不同方式的数据读取方式对性能的影响. 在写这篇文章之前,我在想现在都2020年全民奔小康了,除了微软官方的EF框架之外,各种ORM框架层出不穷,连笔者的S

内容概要: 单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过

记得前段时间帮同事写了个解析账号并入库的小工具,来批量导入账号信息,账号量相当大,程序每读取一条记录便执行一次insert来插入数据,整整跑了一下午才把账号全部入库. 今天又接到同事类似的需求,不过这次的账号量更大,考虑到上次遇到的问题,这次打算采用某种方案来提高插入数据的性能. 了解了下SQLServer批量插入数据的技术,主要有两种:Bulk和表值参数(SQLServer 2008的特性),这两种方式相比循环使用insert插入数据,效率和性能明显上升.使用表值参数带来的提升更为显著. 使用

在.Net中经常会遇到批量添加数据,如将Excel中的数据导入数据库,直接在DataGridView控件中添加数据再保存到数据库等等. 方法一:一条一条循环添加 通常我们的第一反应是采用for或foreach循环一条一条的添加.这样的方法可想而知,效率肯定很低,可以慢到操作人员无法接受的那种.经过测试(局域网),1W条数据将会耗时3分42秒842毫秒 ; i < dgv.Rows.Count; i++) { string sql = "insert into ....."; Sq