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

Database db = CreateDatabase();                var varConnnection = db.CreateConnection();     //获取连接字符串对象                SqlBulkCopy sqlBulkcopy = new SqlBulkCopy(varConnnection.ConnectionString);                sqlBulkcopy.DestinationTableName = "T

参考link: https://blog.csdn.net/qq_35958094/article/details/78462800(插入相关) https://www.cnblogs.com/hyace/p/4173831.html(效率相关) 最近自己参考上面的link写了一个批量插入数据库的小脚本,记录一下,附上代码: #!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*- import pymysql class InsertData(): def __init_

最近遇到了鼠标双击启动不了数据库的问题,根据事件管理器和自己的最近的使用情况初步判断估计是自己在用360误伤了数据库(哭) 没有办法只好重新安装一下了,参考了网上的一些大神们的教程然后自己实战操作一下,感觉还是蛮快的,(个人感觉,仅供参考) 成功重装好了SQLServer,又可以开心地使用CRUD(Create,Retrieve,Update,Delete)! 下面操作均以2008版为例,其他版本亦可作为参考 注意:普通的卸载是无法做到完全删除干净SQL的,必须要动注册表! 1.找到控制面板,点

简单使用: private void UpdateTitle(DataTable dt) { ) { using (SqlBulkCopy sbc = new SqlBulkCopy(SqlHelper.connectionString)) { sbc.BatchSize = dt.Rows.Count;//每批次操作数量 sbc.BulkCopyTimeout = ;//操作允许的超时时间 单位:秒 (超时则事务不提交) sbc.DestinationTableName = "TB_produ

using System;using System.Collections.Generic;using System.Configuration;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Diagnostics;using System.Linq;using System.Text; namespace SqlServerBulkInsert{    class Program    {        public st

插入1000条:347毫秒 插入1W条:4086毫秒 插入10W条:47953毫秒 同理,批量更新也可以用此方法,只不过没有插入的快, 更新1000条:90秒 更新100条:9秒

import sqlite3 from datetime import datetime conn = sqlite3.connect('data.db') print("Opened database successfully") for i in range(100): time = datetime.now() conn.execute("INSERT INTO test(time,url,imgPath) VALUES (?,?,?)", (time, &q

sqlserver使用在windows系统中,如果文件超上百GB了,我们还直接删除不了,这个问题我以前的apache日志就碰到过,至今还没删除呢,那么Sqlserver数据库日志太大如何快速删除呢,有没有办法,答案是肯定的,下面我给各位介绍两删除方法.   简单恢复模式下 使用backup log with NO_log是否没有意义?1.清空日志   DUMP  TRANSACTION  库名  WITH  NO_LOG   2.截断事务日志:   BACKUP LOG 数据库名 WITH NO

一般情况下,我们手写sqlhelper类,在此类中定义一个数据插入到数据库的一个方法.将数据库连接密封在using()的语句中.using显示了Idispose接口.可以及时释放数据库连接资源.代码如下: //以下为方法中语句 using(Sqlconnection conn=new Sqlconnection(constr))//"constr"为连接字符串 { conn.Open(); using(SqlCommand cmd=conn.CreateCommand()) { cmd

通过python pymssql直接访问SQLserver数据库,查找其数据库mode,这个脚本具有很强的抛砖引玉特性: 1.可以巡检多台多数据库服务器 2.query内容可以多样化,譬如查询死锁.连接数等 当然还有更多需要优化的地方: 1.输出内容未优化 2.未捕获异常 3.未多线程化 #!/usr/bin/python3 #coding=utf-8 import pymssql odbj=[("10.1.10.67","sa","r2hat"

Python datatime 格式转换,插入MySQL数据库 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-11-22 我们都知道python的%通配符有:%d(整型),%s(字符型),%f(浮点型).那么关于时间date的类型呢? 比如:我的项目要往数据库中插入create_time和update_time,那就势必要引用现在的系统时间,经过大量的查找,终于发现往python是没有对应时间datetime的相关

1.准备工作 python3.6连接sqlserver数据库需要引入pymssql模块 pymssql官方:https://pypi.org/project/pymssql/ 没有安装的话需要: pip安装: pip install pymssql 2.连接数据库 首先你得明确目标数据库的:'服务器名称',"账户名称","密码","数据库名称" 因为这些是必要的参数 这里使用本地数据库做测试: ​ 下面是链接语句: import pymssql

1. python 学习.安装教程参照: http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html 2. 集成开发环境 JetBrains PyCharm Community Edition 2018.3.4 x64 3. python 连接SQLServer数据库(两种方法) # -*- coding:utf-8 -*-#方法一import pymssql# server = "192.168.1.76" # 连接服务器地址# user =

当想在数据库中插入大量数据时,使用insert 不仅效率低,而且会导致一系列的数据库性能问题 当使用insert语句进行插入数据时.我使用了两种方式: 每次插入数据时,都只插入一条数据库,这个会导致每次插入数据时不断打开关闭数据库链接,导致效率过低(最差) 使用拼接字符串的方式来进行批量插入数据,但是使用StringBuilder 会占用极大的内存 以上方式对于批量插入数据都不是一个好的选择, 针对这种情况我使用了SqlBulkCopy sqlbulkCopy:将其它数据源批量加载sqlserv

一个工作遇到的问题,将excel文件的内容插入到mysql数据库中. 总体思路是 excel文件-->转换成csv文件-->csv文件读取-->读取数据插入mysql数据库 用到python的两个库csv和MySQLdb 下面是具体的code: 代码中数据库部分没啥好记录的,特别记录一下csv库的用法: # Insert data from csv file.csv_file = file('3D_PTlabs.csv', 'rb')csv_reader = csv.reader(csv

批量的的数据导入数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据. 经过几次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert into方法不止快很多倍. 下面看代码: /// <summary> /// 批量插入数据 /// </summary> /

昨天,遇到了一个问题,有100w条弱口令数据,需要插入到数据库中,而且保存格式为txt. 身为程序员不可能一条一条的去写sql语句吧(主要是工作量太大,我也懒得干).所以,我 就百度了一下,看有没有相似的脚本,可以用来拆拆改改的,本宝宝手气不错,找到了,代 码如下,防止以后会忘记,或者找不到,就写个随笔吧. 数据文件名称为easypwd.txt,目的是把每行数据都变成sql语句. #coding:utf-8 import os fileRead = open("C:/Users/Administ

出现问题场景:使用mysql数据库管理接口测试用例,新增接口用例时,传入的paras内容,有多层嵌套的时候,就会有["]双引号括住[']单引号的情况,可能在插入单双引号的数据到数据库的时候,会报语法错误 解决方法: 1.旧的方式,使用string.replace(),将双引号全部替换成单引号,但这种方法就会改变原本传入的paras多层嵌套的结构,发起请求的时候,就会存在语法错误: 2.使用pymysql.converts.escape_string()方法,就可以解决这个报错,并可将包含单双引号

缘由 日常工作中经常遇到类似的问题:把某个服务器上的某些指定的表同步到另外一台服务器.类似需求用SSIS或者其他ETL工作很容易实现,比如用SSIS的话就可以,但会存在相当一部分反复的手工操作.建源的数据库信息,目标的数据库信息,如果是多个表,需要一个一个地拉source和target,然后一个一个地mapping,然后运行实现数据同步.然后很可能,这个workflow使用也就这么一次,就寿终正寝了,却一样要浪费时间去做这个ETL. 快速数据同步实现 于是在想,可不可能快速实现类似需求,尽最大程

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite.这一数据库使用SQL语言.SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具.SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端.Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口. 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格.数据库中包含两个表:categor