新手小白写的,我自己都不知道对不对,先写下来记着,以后掌握更多Python知识后,再来看下写的对不对. 题目:造一百万条大学生的基本信息(学校.专业.姓名.学号) 分析思路:利用Python的MySQL模块实现,首先导入MySQL模块,创建一个student表,再利用循环插入100万条学生记录.(我知道这里应该有优化,可是我还不知道怎么实现,哭------) 代码实现: import MySQLdb db=MySQLdb.connect('localhost','user','123','tes

数据测试001:利用python连接数据库插入excel数据 最近在做数据测试,主要是做报表系统,需要往数据库插入数据验证服务逻辑,本次介绍如何利用python脚本插入Oracle和Mysql库中: 1)Oracle部分 #coding=utf-8import osos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' #这个很重要,不写会报错import cx_Oracleimport pandas as pd#连接oracle数据库c

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

java自带的批量操作,就可以很好的支持大量数据的处理.相比c#,简单很多.c#要使用oracle提供的ODP.NET,效率才很高,但是代码却很复杂.总之,在这方面,c#没得比.当然,这里的表是没加索引的,加了索引,效率会变慢,但是还是很高效. long startTime=System.currentTimeMillis(); Connection conn=null; try{ conn=getConnection(); conn.setAutoCommit(false); Prepared

代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/fastfilltable20191222.rar 表testtb18的结构如下: CREATE TABLE testtb18 ( id NUMBER not null primary key, name NVARCHAR2() not null, createtime ) not null ) 三个字段,正好是常用的number,nvarcha2,timestamp类型. 用java程序创建这

由于工作的原因,要使用winform来处理大量的数据,但是c#自带的System.data.OracleClient效率不是很高,在网上找了很久,找到了ODP.NET,是oracle为c#提供的.貌似从vs2010开始,微软开始推荐使用ODP.NET.效率的话,在没有索引的情况下,100万数据,不到10秒.刚开始使用的时候,由于不是很懂,所以有一些步骤是多余的,现在重新修改下.(这里是需要安装ODAC客户端) 1.从官网上下载ODAC,如果你是32位的机器,那下载32的:64位的,就下载64的.

三张表DDL如下: CREATE TABLE tb01 ( "ID" ,) not null primary key, "NAME" NVARCHAR2() not null, "AGE" ,) not null , "CREATEDTIME" ) not null ) CREATE TABLE tb02 ( "ID" ,) not null primary key, "SN" NVAR

def insert(): conn = sqlite3.connect("sqlite.db") print "open database passed" table_create = ''' CREATE TABLE COMPANY (ID INT PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INT, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL ); ''' conn.execute(table_create) 上面定义了一个表. t

方法有两种,主要看需求. 方法1:定义好临时表的字段和类型.插入对应的值 create table #Tmp --创建临时表#Tmp ( City varchar(), -- Country varchar(), -- ); insert #Tmp select '北京','中国' union select '东京','日本' union select '纽约','美国' select * from #Tmp; 方法2:直接将查询出来的表数据插入临时表中 if OBJECT_ID('tempdb

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33862644/article/details/80354085实测45秒: 原理:mysql插入数据库 插入时候并没有提交到mysql表里,在insert后面需要执行commit操作才会插入数据库 默认mysql是自动提交,如果关闭自动提交,在insert几十万数据在进行commit那么会大大缩短入库时间 建表用户表CREATE

开发的过程中,很多时候我们需要插入百万数据来测试功能和性能,今天我来教大家最简单的插入方法 -----------------1.新建表--------------------- CREATE TABLE [student] ( , ) NOT NULL, ) NOT NULL,[age] [int]  NOT NULL, ) NOT NULL ) -----------------2.插入百万数据--------------------- ),),) DECLARE @LN_N INT,@MN

一.插入数据 说到插入数据,一开始就想到: insert int A values(*******************) 插入多条数据,最多想到:写成这样: insert into A values(**********),(*************),(*****************) 但是在百万数据面前,都太慢了. 1.用脚本的方式 #!/bin/bash strsql="insert into tbl_devaccess8021x (uidrecordid, dtaccessti

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

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 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:     se

参考地址:http://blog.csdn.net/dkman803/article/details/1925326/ 本人在使用python,mysqldb操作数据库的时候,发现如下问题,编码如下: conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="ym_shop",charset="utf8") cursor = conn.c

用python向MySQL中插入中文数据出错,原代码片段: 1 db = MySQLdb.connect("localhost","root","123","TESTDB") 2 cursor = db.cursor() 3 sql = '''INSERT INTO aaaa(bb,cc) values(%s , %s)''' 4 5 data = ("山东","威海") 6 curso

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

python插入mysql数据(2) """插入操作""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ

将一个表中的数据生成SQL插入语句,方便系统快速初始化,在数据库中执行创建以下过程就可以了. ) Drop Procedure GenerateData go CREATE PROCEDURE GenerateData @tablename sysname AS begin ) ) ) declare @xtype tinyint declare @name sysname declare @objectId int declare @objectname sysname declare @id