循环创建表,并且创建主键.外键 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.types import NVARCHAR, Float, Integer def pd2sql(): """ to_sql目前只支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy和sqlliet3 :return: """ # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 #

想直接把网络图片赋给控件,又要下载又要缓存,速度非常慢.不流畅. 需要进行处理,异步加载会显著提升速度.方法如下: public static BitmapImage ByteArrayToBitmapImage(byte[] byteArray) { BitmapImage bmp = null; try { bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = new MemoryStream(byteArray); bmp

1. 遇到了啥问题 是酱紫的,简单来说:并发执行 spark job 的时候,并发的提速很不明显. 嗯,且听我慢慢道来,啰嗦点说,类似于我们内部有一个系统给分析师用,他们写一些 sql,在我们的 spark cluster 上跑.随着分析师越来越多,sql job 也越来越多,等待运行的时间也越来越长,我们就在想怎么把 sql 运行的时间加快一点.我们的整个架构是 spark 1.6.1 on YARN 的,经过分析一些 sql 发现其实大多数分析语句都是比较简单的统计 sql,集群资源也还算多

转 :  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.html hive的查询注意事项以及优化总结 . Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ...

抽取10万条数据,Access数据库,GetRows() 现有10W条数据,Access数据库保存 通过正常提取: <% Set conn= Server.CreateObject("ADODB.Connection") connstr = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source="&Server.MapPath("db2.mdb") conn.Open connstr Set r

Reference:  https://blog.csdn.net/sun_ashe/article/details/82181811?utm_source=blogxgwz1 简介在MySQL复制技术中,涉及到三个线程,分别为binlog Dump线程,IO线程,SQL回放线程.本文针对于这三个线程,简要说明. I/O线程上图所示,IO线程位于从实例,其作用就是作为一个客户端,建立到master实例上的TCP链接,并且发送认证信息,bingbinlog同步协议信息,然后实时的去同步阻塞的读取m

DBCC DROPCLEANBUFFERS --清除缓冲区 DBCC FREEPROCCACHE --删除计划高速缓存中的元素 SET STATISTICS io ON SET STATISTICS time ON Go ---你要测试的sql语句 SELECT a.RecTime,a.PID,a.TagID,b.TagName,a.PV,c.CompanyName,d.Name AS DataType,b.Position,e.Name , f.PName,f.DeviceCode,a.Ala

select * from 表名 where to_days(字段名) = to_days(now()) 一.数据库设计方面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: sel

一.四种导入方式的比较 1.heidisql客户端是一条一条插入的,速度最慢,而且很脆弱比较容易崩溃: 2.mysql命令导入380万记录用时1小时13分(属于前台运行的命令,ctrl+c就可以结束): 3.source命令导入的速度和mysql命令导入差不多(进入mysql命令界面,ctrl+c结束不了,关闭xshell也结束不了,需要kill进程).想看这个进程运行了多长时间,命令:ps -eo pid,lstart,etime|grep 进程号: 4.navicat客户端导入11.1G(大

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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

原文链接:http://www.cnblogs.com/New-world/archive/2012/11/28/2793560.htmlMS_SQL模糊查询like和charindex的对比 like查询效率低下,网上搜了一下替代like查询的方法,都是说用charindex方法,自己对比了一下查询速度 test1表中有一千两百多万条数据,我只给ID加了索引 先看一下 '%我%'这种模糊查询: declare @q datetime set @q = getdate() select ID,U

要对数据库里面的数据数量进行统计使用,数据库的大概有2000w多的数据.数据库是mysql5.6 用的是远程连接测试 ELECT COUNT(*) 执行语句: select count( *) from t_banlong_push_regdev 执行5次,平均耗时17.5s SELECT COUNT(1) select count( 1) from t_banlong_push_regdev 执行5次,平均耗时 18.2s SELECT COUNT (0) select count( 0) f

1.场景 1.1.依赖版本 avatica-core 1.11.0 druid 0.12.0 1.2.问题重现: 使用Avatica JDBC查询语句:SELECT score FROM student WHERE name='小明' 到Druid变成:SELECT score FROM student WHERE name='??'. 2.解决过程 思路:检查请求发送前request body -> 检查收到请求后解析的文本 2.1.初步怀疑请求编码所致 初步怀疑请求的编码格式设置不正确.为了

分组:SELECT   * FROM(SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY  ProjID) as row_number,* FROM ( select ProjApplyDate,projProperty,ProjID,ProjStatusCurrent,ProjGuId,ProjEtpId,ProjRegionId,ProjName,ProjAddress,ProjAreaSize,ProjCost,ProjCreateTime,ProjChargePerson

<mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url> <mirrorOf>central</mirrorOf> </mirror> </mirrors>

ionic build 不成功很多时候是因为下载gradle太慢, 我们可以下载好gradle然后修改配置文件, 从而省去这个烦人的下载过程 1. 下载报错时的gradle zip文件, 或者直接查看步骤2里面的路径, 下载好后放到yourproject\platforms\android\gradle\ 2. 修改配置文件 D:\GitHub\JiYiXunLian\platforms\android\cordova\lib\builders\GradleBuilder.js // var d

select * from ( select *,ROW_NUMBER() over (order by createtime) as rank from taskInfo )

参考 1. C++程序提高运行速度的方法; 2. 提高C++程序运行效率的10个简单方法; 3. C++编程中提高程序运行效率的方式(不断更新); 完

SELECT SE.SID,       OPNAME,       TRUNC(SOFAR / TOTALWORK * 100, 2) || '%' AS PCT_WORK,       ELAPSED_SECONDS ELAPSED,       ROUND(ELAPSED_SECONDS * (TOTALWORK - SOFAR) / SOFAR) REMAIN_TIME,       SQL_TEXT  FROM V$SESSION_LONGOPS SL, V$SQLAREA SA, V

'------------------------------------------------------------''脚本功能:' PowerDesigner中批量根据对象的name生成comment的脚本'执行方法:' Open PDM--Tools--Execute Commands--Run Script''------------------------------------------------------------Option ExplicitValidationMod

这是因为Chrome对同一个域名的sockets连接数作了限制,或者你访问的网站经常被墙的原因.打开Chrome的Sockets:chrome://net-internals/#sockets 点击里面的第2个按钮:Flush socket pools