pycharm sqlite 批量导入数据

2024-11-04

使用事务操作SQLite数据批量插入，提高数据批量写入速度，源码讲解

SQLite数据库作为一般单机版软件的数据库,是非常优秀的,我目前单机版的软件产品线基本上全部替换Access作为优选的数据库了,在开发过程中,有时候需要批量写入数据的情况,发现传统的插入数据模式非常慢,几千条数据的写入或者更新可能需要好几分钟时间,而SqlServer则相同的操作可能几秒即可,有无更好的方法来提高它的响应速度呢?答案是有的,就是采用事务提交,默认SQLite的数据库插入操作,如果没有采用事务的话,它每次写入提交,就会触发一次事务操作,而这样几千条的数据,就会触发几千个事务的操作

csv文件批量导入数据到sqlite。

csv文件批量导入数据到sqlite. 代码: f = web.input(bs_switch = {}) # bs_switch 为from表单file字段的namedata =[i.split(",") for i in f["bs_switch"].file.read().split()[1:]] #这里的步骤: #1.读取导入的内容:f["bs_switch"].file.read() #2.因为导入的内容为str,转化为列表.用spl

使用python向Redis批量导入数据

1.使用pipeline进行批量导入数据.包含先使用rpush插入数据,然后使用expire改动过期时间 class Redis_Handler(Handler): def connect(self): #print self.host,self.port,self.table self.conn = Connection(self.host,self.port,self.table) def execute(self, action_name): filename = "/tmp/temp.t

Cassandra使用pycassa批量导入数据

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C

Redis批量导入数据的方法

有时候,我们需要给redis库中插入大量的数据,如做性能测试前的准备数据.遇到这种情况时,偶尔可能也会懵逼一下,这里就给大家介绍一个批量导入数据的方法. 先准备一个redis protocol的文件(redis protocol可以参考这里:https://redis.io/topics/protocol),这里是用java程序来输出的,java代码如下: <<RedisBatchTest>> public class RedisBatchTest { public static

项目总结04：SQL批量导入数据：将具有多表关联的Excel数据，通过sql语句脚本的形式，导入到数据库

将具有多表关联的Excel数据,通过sql语句脚本的形式,导入到数据库写在前面:本文用的语言是java:数据库是MySql: 需求:在实际项目中,经常会被客户要求,做批量导入数据:一般的简单的单表数据,可以直接通过Navicat的导入功能,将Excel表格信息直接导入:单实际情况是——需要导入的数据要分别保存在对应的多张表中,其中一张主表,多张关联副表,这个时候再用Navicat的导入功能,无法满足需求! 本文总结一种方法处理这种批量录入多表数据:如下. 核心思路:将Excel数据表中的数据,

批量导入数据到mssql数据库的

概述批量导入数据到数据库中,我们有好几种方式. 从一个数据表里生成数据脚本,到另一个数据库里执行脚本从EXCEL里导入数据上面两种方式,导入的数据都会生成大量的日志.如果批量导入5W条数据到数据表里,就有生成5W条insert日志.那么这有好的方式处理这个问题吗? 下面介绍另一种导入方式,批处理导入. 批处理导入数据步骤一准备一个空的数据表Table,将你要导入的数据,全部导入到这个Table里,当然,这个数据表Table和你要导入的表结构是一模一样的.之后新建一个记事本,里面写上如下

asp.net线程批量导入数据时通过ajax获取执行状态

最近因为工作中遇到一个需求,需要做了一个批量导入功能,但长时间运行没个反馈状态,很容易让人看了心急,产生各种臆想!为了解决心里障碍,写了这么个功能. 通过线程执行导入,并把正在执行的状态存入session,既共享执行状态,通过ajax调用session里的执行状态,从而实现反馈导入状态的功能! 上代码: 前端页面 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8

ADO.NET 对数据操作以及如何通过C# 事务批量导入数据

ADO.NET 对数据操作以及如何通过C# 事务批量导入数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75

asp.net 线程批量导入数据，ajax获取执行状态

最近做了一个批量导入功能,长时间运行,没个反馈状态,很容易让人看了心急,产生各种臆想!为了解决心里障碍,写了这么个功能. 通过线程执行导入,并把正在执行的状态存入session,既共享执行状态,通过ajax调用session里的执行状态,从而实现反馈导入状态的功能! 上代码: 前端页面 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <

随笔编号-09 批量导入数据（Mysql）报MySQL server has gone away 问题的解决方法

问题场景: 使用*.sql 脚本,批量导入数据到mysql实例中,使用DOS 界面导入的,期间,到最后一步 source D:\aaa.sql 回车后,系统提示 MySQL server has gone away错误: 问题分析首先度娘:mysql出现ERROR : (2006, 'MySQL server has gone away') 的问题意思就是指client和MySQL server之间的链接断开了. 造成这样的原因一般是sql操作的时间过长,或者是传送的数据太大(例如使用ins

java使用POI实现Excel批量导入数据

1.准备工作 1.1 创建模板表头与数据库表字段一一对应,示例如下 1.2将模板放入项目中,如下图所示: 2.前端页面 2.1 使用超链接提供模板下载地址 <html lang="zh_CN" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org" xmlns:shiro="http://www.pollix.at/thymeleaf/shiro"> <meta charset="utf-8"

批量导入数据表（oracle）

批量导入数据表(oracle) 1.登陆plsql 2.找到菜单栏工具>>导入数据>>新增图标(会提示选择*.csv文件) 选择如上图所示 3.选择数据并导入 4.下图为执行状态

neo4j批量导入数据的两种解决方案

neo4j批量导入数据有两种方法,第一种是使用cypher语法中的LOAD CSV,第二种是使用neo4j自带的工具neo4j-admin import. LOAD CSV 导入的文件必须是csv文件,位置可以是本地的,或通过http.https.ftp等url指定位置. neo4j中关于导入文件的设置是dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls,默认为true:而导入本地文件的位置通过dbms.directories.import来指定导入的根目

Elasticsearch —— bulk批量导入数据

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

[Django]网页中利用ajax实现批量导入数据功能

url.py代码: url(r'^workimport/$', 'keywork.views.import_keywork', name='import_keywork') view.py代码: from keywork.models import DevData from django.http import JsonResponse #django ajax部分 def import_keywork(request): file_sjdr = request.POST['file_keywo

读取接口XML和批量导入数据SqlBulkCopy

首先是C#处理xml文档 string urlStr = string.Format("http://……?timeBeg={0}&timeEnd={1}", timeBeg, timeEnd); XmlDocument xmlDoc = new XmlDocument(); xmlDoc.Load(urlStr);//加载xml 工作中遇到的xml文档在根元素的第一个节点(state)都会返回此次接口是否返回正常,所以首先要获取xml根元素 XmlElement root =

使用kettle来根据时间戳或者批次号来批量导入数据，达到增量的效果。

1.Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可.安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式. Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/f

从TXT文本文档向Sql Server中批量导入数据

下面我们通过以下的简单的SQL语句即可实现数据的批量导入,代码如下: Bulk insert id From 'G:\文档\test.txt' With ( fieldterminator=',', rowterminator='\n') 注意:1) bulk insert 为Sql server 中一个批量插入的操作 2)test 为上边定义的表,即我们的数据将要插入的表 3) ‘C:\Users\Olive\Desktop\test.txt’为数据源文件所在磁盘上的物理路径 4)with 相

mysql 常用命令,连接数据库,查看建表语句,批量导入数据,批量更新数据,连接查询

1. 1)MySQL 连接本地数据库,从cmd中进入mysql命令编辑器: root root分别为用户名和密码 mysql -uroot -proot 2)MySQL 连接本地数据库,用户名为“root”,密码“123”(注意:“-p”和“123” 之间不能有空格) C:\>mysql -h localhost -u root -p123 2.MySQL 连接远程数据库(192.168.0.201),端口“3306”,用户名为“root”,密码“123” C:\>mysql -h -u ro

Sql自定义表类型批量导入数据

-- 创建自定义表类型 CREATE TYPE [dbo].[App_ProductTable] AS TABLE( [p_name] [varchar](50) NOT NULL, [p_audio] [varchar](255) NOT NULL, [p_video] [varchar](255) NOT NULL ) GO --在存储过程中使用自定义表类型 ALTER PROCEDURE [dbo].[sp_import_app_product]( @pDT dbo.App_Product

pycharm sqlite 批量导入数据

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