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

python操作数据库之批量导入 Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进. Python具有丰富和强大的库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库

MySQL批量导入Excel数据 1.确定需要导入数据的表名称以及字段,然后在新建的Excel表中,按照表字段正确排序:(注:(Excel文件的名称最好和数据库的名称一致,sheet表的名字最好和表名称一致,方便需要导入多张表数据时一一对应)) 2.在Excel表中,正确填写需要导入的数据,一行数据对应着数据库表中的一行记录:(注:各个字段的格式要求需要和数据库中的限制一样,避免出现差错) 3.收集好需要导入的数据后,点击保存.(注:导入的时候,Excel文件处于打开状态) 4.选中需要导入数据

1. 快递员的条件分页查询-noSession,条件查询 2. 快递员删除(逻辑删除) 3. 基于Apache POI实现批量导入区域数据 a) Jquery OCUpload上传文件插件使用 b) Apache POI读取excel文件数据 1.1 快递员的条件分页查询 --关键 需要将查询条件 和分页条件都绑定到一次请求中 1. 提供工具方法:将表单序列化为json对象 //工具方法:将表单中输入项格式化为json对象 {"input的name":"input的value

1 背景 小白今天闲着没事,在公司摸鱼,以为今天有事无聊的一天,突然上头说小子,今天实现一下批量导入Excel数据吧,当时我的内心是拒绝的,然后默默打开idea. 2 介绍 2.1 框架 java本身并不支持读取excel,所有读取excel需要借助一些框架.目前有几种方式, 1. Apache POI 2. Java Excel API 3. easyexcel 这里主要讲解的是 Apache POI,Apache POI支持03版以及07年版 区别是后缀不一样,03版对应的是xls 07版对

简介:NPOI批量导入大量数据 使用SqlBulkCopy 可以将datatable里面的大量数据批量复制到数据库中,而不用担心性能问题,比系统中的传统做法(每20行数据执行一遍mydb.execute强多了) SqlBulkCopyColumnMapping(源列名,目标列名) 附代码如下: Try Using sqlblk As New SqlBulkCopy(MyDB.GetSqlConnectionString()) sqlblk.BatchSize = DtInput.Rows.Cou

工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

原文地址:http://www.cnblogs.com/chenxizhang/archive/2008/11/11/1331060.html 如果你需要在程序中批量插入成千上万行的数据,你会怎么编写代码呢?最近在帮朋友调优这个的时候,总结了几种方法,并对其进行比较. 大概的界面如下,我模拟了一个客户资料表. 数据我是放在一个XML文件的,大约6734行.类似下面的格式 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> &l

kettle新手上路,烦死了,工具好用,批量导入数据也快,就是有很多小细节需要注意. 使用kettle进行数据导入时,因为最近在做json数据的入库,以JSON Input为例进行说明: 首先是大概流程: 我的是这样,并不是说就必须是这样. (1)导json数据,JSON Input 少不了的,具体怎么配置通用路径,第一张图已经展示出来了: (2)然后js脚本,筛选自己需要的字段(这个就不截图了啊,至于生成cscs_id是因为我需要): (3)然后就是配置表输出,怎么连接就不截图了,测试链接成功

有一个实体的子表数据量太大,于是客户想用execel来导入实体数据.首先想到的是用系统自带的Import Data,客户嫌太麻烦,比如lookup字段要做map等. 下面是具体的实现步骤: 一.定义excel数据模板 1. 利用系统自带的Download Template For Import下载系统自带的模板 2. 去掉不需要的列,比如有些列是自动计算,自动赋值 3. 保存为excel文件,并copy到crm server里的isv目录下 4. 定义一个按钮,并指定调用下面的js: // ex

一.定义 Apache POI是Apache软件基金会的开放源码函式库,POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和写的功能. 二.所需jar包: 三.简单的一个读取excel的demo 1.读取文件方法 /** * 读取出filePath中的所有数据信息 * @param filePath excel文件的绝对路径 * */ public static void getDataFromExcel(String filePath) { //String fileP

项目上线测试.产品说导入太慢了,一样的数据量另外一个系统只需要1分钟,我们要5分钟.... 开始以为是因为POI在解析07版本的Excel时候,因为数据量太多所以慢了,后面看下日志,发现是在入库的时候花的时间. 原因: 原来的更新不是批量执行,是一条条执行,所以太慢了 try { conn.setAutoCommit(false); for (String sql : sqllist) { stmt = conn.prepareStatement(sql); recentSql = sql; s

有时候需要将 redis 的数据进行导入导出操作,可以使用 redis-dump 这款工具. 一.安装RVM redis-dump 工具依赖于2.2以上版本的 ruby,而 centos 环境下 yum 安装的 ruby 版本最高只能是 2.0.因此我们需要先安装高版本 ruby,可以借助 rvm 命令行工具进行 ruby 的安装和环境切换. 安装命令: cd /tmp mkdir rvm cd rvm gpg --keyserver hkp://keys.gnupg.net --recv-ke

一.安装ruby https://www.cnblogs.com/EikiXu/p/9406707.html 二.安装redis-dump工具 yum install ruby rubygems ruby-devel gem sources -a http://ruby.taobao.org/ gem install redis-dump -V 三. redis-dump导入导出 # 导出命令  redis-dump –u 127.0.0.1:6379 > test.json # 导出指定数据库

下面的代码主要用于使用python语言调用NASA官方的MODIS处理工具HEG进行投影坐标转换与重采样批量处理 主要参考 HEG的用户手册:https://newsroom.gsfc.nasa.gov/sdptoolkit/HEG/HEG215/EED2-TP-030_Rev01_HEG_UsersGuide_2.15.pdf HEG批处理帮助:https://newsroom.gsfc.nasa.gov/sdptoolkit/HEG/HEG_Batch_job_Help.htm 主要的注意事

一 .界面简单设计如下: 二 .代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Data.OleDb; using System.Data.S

之前由于数据储存使用excel保存了所有数据,经过初步数据筛选,数据量近4000条.一条一条录入数据库显然是不可行的.以下是我所操作的步骤: 1.只保留excel的数据部分,去除第一行的具体说明 2.文件另存为(.csv)格式 保存即可 3.把刚才存成csv格式的文件用TXT打开再次另存为 注意! 编码改成 UTF-8 这步必须要有,否则导入后极有可能出现乱码. 4.在phpmyadmin中按照数据顺序创建表,新建字段,字段名与你要导入的excel表字段关联且顺序相同. 5.点击“导入”-->&qu

为了方便起见,将所有字段类型设置为str,理解mysql的语法这个玩意贼简单 # _*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pd #先装个pandas ,pip install pandasimport pymysql #读入数据库filename='F:\pycharm\sales.xls' #本地需要导入数据库的文件data=pd.read_excel(filename)#建立数据库连接db=pymysql.connect('10.1.9.176','root

1,首先,前端发送MultipartFile类型文件,后端接收 2,分别创建多个ImportParams对象(easypoi),对应工作蒲 注意:pom中 要有相对应的配置 <!-- easypoi --> <dependency> <groupId>cn.afterturn</groupId> <artifactId>easypoi-base</artifactId> <version>3.2.0</version

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,