因为要做性能测试,需要大量造数据到数据库中,于是用python写了点代码去实现,批量插入,一共四张表 简单粗暴地插入10万条数据 import pymssql import random __author__ = 'sryan' class GenerateData: def __init__(self): print('init') self.conn = None self.cur = None def connect(self, host, user, password, database

insert into TN_JOBS(JAVA_ID,SERVER_IP,SERVER_PORT,JOB_CODE,JOB_NAME,JOB_START_TIME,JOB_MSG,JOB_STATUS,JOB_END_TIME)SELECT 'JOB001','','','','','','','',''where not exists(select * from TN_JOBS b where b.JAVA_ID='JOB001')

python连接SQL SERVER数据库: Python编程中可以使用SQL SERVER 进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作,但是每次连接SQL SERVER 数据库请求时,都是独立的去请求访问,相当浪费资源,而且访问数量达到一定数量时,对SQL SERVER 的性能会产生较大的影响.因此,实际使用中,通常会使用数据库的连接池技术,来访问数据库达到资源复用的目的. python的数据库连接池包 DBUtils: DBUtils是一套Python数据库连接池包,并允许对非线程安全的数

python 使用pymssql连接sql server数据库   #coding=utf-8 #!/usr/bin/env python#-------------------------------------------------------------------------------# Name: pymssqlTest.py# Purpose: 测试 pymssql库,该库到这里下载:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymss

任务目标:抽取 Caché 中的数据,导入 Sql Server 中. 遇到的问题: 1.UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in…… 当程序中出现非ascii编码时,python 的处理常常会报这样的错.补救代码如下: stdi,stdo,stde=sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr reload(sys) sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr=stdi,std

背景信息 阿里云数据库 SQL Server 版导入数据有如下限制: 仅支持导入 SQL Server 2005.SQL Server 2008.SQL Server 2008R2 版本数据 仅支持全量数据导入 数据库的 Recover Mode 必须是 FULL 模式 前提条件 已创建目标实例和数据库 如果数据库里有数据,请做好备份,目标数据库中的数据将被覆盖 为了确保数据一致性,请停止本地数据库的写入操作 准备好 Filezilla 3.6.0.2 客户端 软件,请注意软件版本,且安装后请不

BULK INSERT以用户指定的格式复制一个数据文件至数据库表或视图中. 语法: BULK INSERT [ [ 'database_name'.][ 'owner' ].]{ 'table_name' FROM 'data_file' } WITH ( [ BATCHSIZE [ = batch_size ] ], [ CHECK_CONSTRAINTS ], [ CODEPAGE [ = 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' ] ], [ DATAFILE

其实python链接MySQL的方法很多,比较常用的是MySQLdb这个模块,由于自己准备往数据库里面插入一条日期数据,在格式化的日期数据的时候一直报错,所以这里简单写了一个往MySQL数据库的插入数据的demo. # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/22 21:39 # @Author : Hunk # @Email : qiang.liu@ikooo.cn # @File : ex125.py # @Software: PyCharm impor

1:用merge into 进行匹配更新和插入,2: 开启并行,提高速度3: 如果可以的话加NOLOGING 不写入日志4:如果数据有规律的话,分批次执行 1.使用marge快速插入; MERGE /*+ append */   INTO A dUSING (select * B where ...) f    ON (d.account_no = f.account_no)WHEN MATCHED THEN    update set acc_date = f.acc_date,...WHEN

既然使用python操作数据库必不可少的得使用pymysql模块 可使用两种方式进行下载安装: 1.使用pip方式下载安装 pip install pymysql 2.IDE方式 安装完成后就可以正常导入模块使用 我们这里使用简单的测试,创建一个数据库及表,表里放入字段name,age 我们去网上先找到百家姓及在起名网站里复制一些名字用于生成姓名: lst_first = [ '赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '冯', '陈', '褚', '卫',

前言: 日常学习和工作中,经常会遇到导数据的需求.比如数据迁移.数据恢复.新建从库等,这些操作可能都会涉及大量数据的导入.有时候导入进度慢,电脑风扇狂转真的很让人崩溃,其实有些小技巧是可以让导入更快速的,本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据. 注:本篇文章只讨论如何快速导入由逻辑备份产生的SQL脚本,其他文件形式暂不讨论. 1.尽量减小导入文件大小 首先给个建议,导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具,不要使用Navicat.workbench等图形化工具.特别是大数据量的时候,用My

BCP指令工具可通过安装SQL Server获得. 1. 根据现有的数据库生成表的format文件(导入导出数据的时候需要) bcp db_test.dbo.Table1 format nul -c -x -f Table1.xml -S test01\SQLEXPRESS -T 说明: -S: SQL server的服务器地址及实例名 -T:通过Windows信任关系认证 2. 备份数据(每次单表) bcp db_test.dbo.Table1 out "table1.dat" -k

因为项目使用Presto作为ETL使用,需要将关系库中的数据导入到Hive中.目前关系库中的数据每天导入一次,在Hive中以天为间隔创建新的分区.思路是正确的,但是在使用的过程中,发现将少量关系库中的数据通过Presto快速并多次导入到Hive中时会出现如下错误: com.facebook.presto.spi.PrestoException: Unable to rename from hdfs://cloud171:8020/tmp/presto-root/34923b62-7933-46f

[转]本文来自http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.data.sqlclient.sqlbulkcopy(v=vs.80).aspx 此代码用于演示仅使用 SqlBulkCopy 的语法.如果源表和目标表都在同一个 SQL Server 实例中,则使用 Transact-SQL INSERT … SELECT 语句复制数据会更方便快捷. using System.Data.SqlClient; class Program { static

用原始Insert方法太慢,网上找到了https://www.cnblogs.com/yisen-code/p/6897524.html 思路是: 开启事务,开启预处理,然后把SQL用参数传入具体值来快速写入数据,本地测试,2W条写入本地不到1秒. 分享给大家 public void Quick_HG_Insert(DataTable dt) { try { var conn = GetConnection(); using (var dbTrans = conn.BeginTransactio

Oracle数据库,用mybatic批量插入数据: <insert id="saveBatch" parameterType="io.renren.entity.NodeDataEntity" databaseId="oracle"> insert into "NODE_DATA" ( "NODE_ID", "DATA_TIME", "DATA_VALUE"

一.插入数据 1.首先准备类似如下数据 {"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162&q

最近線上系統突然出現匯出資料超過 10 筆時,查詢逾時的狀況,在仔細查找之後. 發現了問題原因,透過應用端與數據端兩邊同時調整,將查詢的效率提昇了約數百倍以上 首先,原本應用端的商務邏輯為每一分頁筆數固定為10筆,所以使用者最多可以匯出 10 筆資料 而且原本的商務邏輯是寫成這樣的 if (condition.LCKeys != null && condition.LCKeys.Count > 0) { sql += "AND (LTRIM(RTRIM(STR(T2.[La

一.PyODBC的下载地址: http://code.google.com/p/pyodbc/ 二.测试语句 import pyodbccnxn = pyodbc.connect(DRIVER='{SQL SERVER NATIVE CLIENT 10.0}',#对应DSN驱动,笔者这里是SQL Server 2008SERVER='localhost'#本地服务器,也可以写成'.',DATABASE='MyTest',#连接的数据库名称uid='sa',#连接的用户名,今晚主要就是卡在这里#必

import pymssql class MSSQL:    """    对pymssql的简单封装    pymssql库,该库到这里下载:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymssql    使用该库时,需要在Sql Server Configuration Manager里面将TCP/IP协议开启 用法: """ def __init__(self,host,user,pwd,db):

连接不上数据库,首先可以排除是代码的问题,连接方式都是千篇一律的. 大多数问题都是本机的两个原因造成的,1.服务没有开启,2.没有启动SQL配置的TCP/IP 下面给出统一解决方案: 首先从开始菜单找到SQL数据库的配置工具,比如我的是Microsoft SQL Server文件夹下的"SQL Server 2019配置管理器", 找到TCP/IP,如果没有启动,右键——启动. WIN + R在运行框中输入services.msc,找到SQL开头的所有服务,没启动的都给它启动好,重点关