对于数据量很小,怎么玩都是可以的. but!!! 如果有几十万或者百万级别的数据,该怎么处理,请往下面看

对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的. 经过对MySQL innodb的一些性能测试,发现一些可以提高insert效率的方法,供大家参考参考. 一条SQL语句插入多条数据 常用的插入语句如: INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`) VALUES

EF6.0批量插入有多种方式,可以使用EntityFramework.Extensions,提供的有BulkInsert. /// <summary> /// 批量插入 /// </summary> /// <param name="entityList"></param> public bool BulkInsert(List<T> entityList) { try { db.BulkInsert(entityList);

序言 现在有一个需求是将10w条数据插入到MSSQL数据库中,表结构如下,你会怎么做,你感觉插入10W条数据插入到MSSQL如下的表中需要多久呢? 或者你的批量数据是如何插入的呢?我今天就此问题做个探讨. 压测mvc的http接口看下数据 首先说下这里只是做个参照,来理解插入数据库的性能状况,与开篇的需求无半毛钱关系. mvc接口代码如下: public bool Add(CustomerFeedbackEntity m) { using (var conn=Connection) { stri

// 获取要设置的Arp基准的List后,插入Arp基准表中 public boolean insertArpStandardList(List<ArpTable> list) { Connection conn = null; PreparedStatement ps = null; ResultSet rs = null; //MySql的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数,并保证5.1.13以上版本的驱动,才能实现高性能的批量插入. //优化插

今天听DBA说如果从一个表批量查询出一批数据之后批量插入另外一张表的优化方案: 1)不写归档日志: 2)采用独占 关于insert /*+ append */我们需要注意以下三点: a.非归档模式下,只需append就能大量减少redo的产生:归档模式下,只有append+nologging才能大量减少redo. b.insert /*+ append */时会对表加锁(排它锁),会阻塞表上的除了select以外所有DML语句: --不写日志设置 ALTER TABLE my_flosta_al

遇到一个需求是excel数据导入,一次大概会批量插入几万的数据.写完一测奇慢无比. 于是开始打日志,分析代码,发现是插入数据库的时候耗时很长,发现是spring data jpa的原因. 翻看jpa的源码 @Transactional public <S extends T> List<S> saveAll(Iterable<S> entities) { Assert.notNull(entities, "The given Iterable of entit

使用SQLite存储数据时发现插入速度太慢,程序跑了将近五分钟才插入了不到三千条.上网查资料才发现,SQLite这种文件数据库与MySql机制不一样,每条事务都有打开和关闭文件的步骤,SQLite默认将每条语句看成单独的事务.当我逐条插入数据时,就会出现大量的文件IO操作,效率自然不高.需要将多个插入操作放到一个事务中,就可以显著提升插入效率. QT中使用事务的方法如下: QSqlDatabase app_database;// 设置数据库参数// ...app_database.transac

SQLite的数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.   例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行  sqlite3_exec(db, “insert into name values ‘lxkxf', ‘24'; ”, 0, 0, &zErrMsg);  将会重复的打开关闭数据库文件100万次,所以速度当然会很慢.因此对于这种情况我们应该使用“事务”. 

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt397 介绍MySQL Jdbc驱动的rewriteBatchedStatements参数 MySQL Jdbc驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句,把我们期望批量执行的一组sql语句拆散,一条一条地发给MySQL数据库,直接造成较低的性能. 只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL (jdbc:m

在tp中访问页面的时候URL地址是 域名/模块/控制器/方法,在点击首页的时候URL是 域名/index/index/index 而不是只显示域名,这样不利于SEO,而且强迫症的我看着很不爽,这个时候我们需要优化路由 Route::rule('路由表达式','路由地址','请求类型','路由参数(数组)','变量规则(数组)'); tp5给了我们三种路由模式,我选择默认的混合模式 url_route_on => true, url_route_must => false 然后在app/rout

2016年5月11日10:08:29 hbase原本的put方式是一条一条的put,在客户端修改 AutoFlush 将HTable的setAutoFlush设为false,可以支持客户端批量更新.即当Put填满客户端flush缓存时,才发送到服务端. 默认是true. 例如: HTable hTable = new HTable(conf, tableName); hTable.setAutoFlush(false); 这样的效率会比AUTOFLUSH 设置为true提升300倍不止

添加数据后如果需要返回新增数据的自增主键,可以使用getLastInsID方法: Db::name('user')->insert($data); $userId = Db::name('user')->getLastInsID(); 或者直接使用insertGetId方法新增数据并返回主键值: Db::name('user')->insertGetId($data); insertGetId 方法添加数据成功返回添加数据的自增主键

问题描述 我开发的网站加了个新功能:需要在线上处理表数据的批量合并和更新,昨天下午发布上线,执行该功能后,服务器的load突然增高,变化曲线异常,SA教育了我一番,让我尽快处理,将CPU负载降低. 工作所需,我经常要写些程序批量处理数据,每次执行几十万数据处理的时候,我机子的CPU都会飙高,而且数据处理速度会越来越慢.比如第一个1W条要5分钟,第二个1W条就要10分钟,要干其他事情的时候机子也卡的不行,只能等着处理完数据. 其实我一直认为是数据量太大,从来不认为是程序问题,所以一直没怎么关注过.

背景 前几天在MySql上做分页时,看到有博文说使用 limit 0,10 方式分页会有丢数据问题,有人又说不会,于是想自己测试一下.测试时没有数据,便安装了一个MySql,建了张表,在建了个while循环批量插入10W条测试数据的时候,执行时间之长无法忍受,便查资料找批量插入优化方法,这里做个笔记. 数据结构 寻思着分页时标准列分主键列.索引列.普通列3种场景,所以,测试表需要包含这3种场景,建表语法如下: drop table if exists `test`.`t_model`; Crea

MSSQL数据批量插入优化详细   序言 现在有一个需求是将10w条数据插入到MSSQL数据库中,表结构如下,你会怎么做,你感觉插入10W条数据插入到MSSQL如下的表中需要多久呢? 或者你的批量数据是如何插入的呢?我今天就此问题做个探讨. 压测mvc的http接口看下数据 首先说下这里只是做个参照,来理解插入数据库的性能状况,与开篇的需求无半毛钱关系. mvc接口代码如下: public bool Add(CustomerFeedbackEntity m) { using (var conn=

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

距离上次的博客已经有15个多月了,感慨有些事情还是需要坚持,一旦停下来很有可能就会停很久或者从此再也不会坚持.但我个人一直还坚持认为属于技术狂热份子,且喜欢精益求精的那种.最近遇到两个和数据迁移相关的项目,均遇到需要性能优化的问题,这里拿第二个项目的一个小优化过程与大家分享,技术并不高深,我注重的是解决问题的过程.我的方案是有业务背景以及技术背景限制的,不一定适合其它项目,优化是相对的. 业务场景:我们需要迁移一批老的合同订单数据,其有一个合同的订单数为519条,迁移到新表中会涉及到主要的4个表

一.我们遇到了什么问题 在标准SQL里面,我们通常会写下如下的SQL insert语句. INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1);   很显然,在MYSQL中,这样的方式也是可行的.但是当我们需要批量插入数据的时候,这样的语句却会出现性能问题.例如说,如果有需要插入100000条数据,那么就需要有100000条insert语句,每一句都需要提交到关系引擎那里去解析,优化,然后才能够到达存储引擎做真的插入工作. 正是由于性能的瓶颈问题,MYSQL官方文档也就提到了使

JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch SQL的批量插入的问题,如果来个for循环,执行上万次,肯定会很慢,那么,如何去优化呢? 解决方案:用 preparedStatement.addBatch()配合preparedStatement.executeBatch()去批量插入: 效率要比一条一条插入快近60倍. 代码: //获取要设置的Arp基准的List后,插入Arp基准表中 public boolean insertArpStandardList(List

插入文档操作的一种优化,因为每次插入单条文档,都会向es中发送请求.然后es执行在返回结果: 如果有大批量的文档数据需要插入,这个时候单挑插入操作显然是不合理的: 之前学习的命令行批量执行方式: POST /_bulk { "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }} { "