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数据库批量插入这么讲究的么?

最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码,一直有人说,批量插入比循环插入效率高很多,那本文就来实验一下,到底是不是真的?...不同的测试 1. foreach 插入 先获取列表,然后每一条数据都执行一次数据库操作,插入数据: @SpringBootTest @MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper...驱动在默认情况下会忽视 executeBatch() 语句,我们期望批量执行的一组 sql 语句拆散,但是执行的时候是一条一条地发给 MySQL 数据库,实际上是单条插入,直接造成较低的性能。...我说怎么性能和循环去插入数据差不多。 只有将 rewriteBatchedStatements 参数置为 true, 数据库驱动才会帮我们批量执行 SQL。...正确的数据库连接: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?

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    数据库批量插入这么讲究的么?

    最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码,一直有人说,批量插入比循环插入效率高很多,那本文就来实验一下,到底是不是真的?...2不同的测试 1. foreach 插入 先获取列表,然后每一条数据都执行一次数据库操作,插入数据: @SpringBootTest @MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper...驱动在默认情况下会忽视 executeBatch() 语句,我们期望批量执行的一组 sql 语句拆散,但是执行的时候是一条一条地发给 MySQL 数据库,实际上是单条插入,直接造成较低的性能。...我说怎么性能和循环去插入数据差不多。 只有将 rewriteBatchedStatements 参数置为 true, 数据库驱动才会帮我们批量执行 SQL。...正确的数据库连接: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?

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    MySQL 数据库表格创建、数据插入及获取插入的 ID:Python 教程

    确保在创建连接时定义了数据库的名称。...检查表格是否存在 您可以通过使用"SHOW TABLES"语句列出数据库中的所有表格来检查表格是否存在: 示例返回系统中的表格列表: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect...这是必需的,以使更改生效,否则不会对表格进行更改。 插入多行 要将多行插入到表格中,使用 executemany() 方法。...executemany() 方法的第二个参数是包含要插入数据的元组列表: 示例填充 "customers" 表格的数据: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect...获取插入的ID 您可以通过询问游标对象来获取刚刚插入的行的ID。 注意:如果插入多行,将返回最后插入行的ID。

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    数据库中日期的插入(Oracle和Mysql)

    Oracle数据库 插入系统日期 insert into emp(empno,eanme,hiredate) values(1112,'chy',sysdate); 插入Oracle数据库指定格式的日期...insert into emp(empno,ename,hiredate) values(1113,'chy2','29/6月/2019'); 使用to_date()插入其他格式的日期(最常用) insert...,'YYYY-MM-DD')>='2019-05-18' Mysql 插入当前时间 NOW()函数以`'YYYY-MM-DD HH:MM:SS’返回当前的日期时间,可以直接存到DATETIME字段中。...CURDATE()以’YYYY-MM-DD’的格式返回今天的日期,可以直接存到DATE字段中。 CURTIME()以’HH:MM:SS’的格式返回当前的时间,可以直接存到TIME字段中。...例: insert into tablename (fieldname) values (now()) 插入指定时间 insert into emp(empid,ename,hiredate) values

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    Alembic - 用于 SQLAlchemy 的数据库迁移工具

    Alembic 是SQLAlchemy的作者编写的数据库迁移工具。...安装配置 pip install alembic #初始化 alembic init {指定目录,比如 alembic } 配置 将alembic.ini中的sqlalchemy.url改为你数据库地址...上面那种方式是需要手动填充表字段,下面这种方式可以自动生成 https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/autogenerate.html 修改alembic文件夹下的env.py...CategoryModel   from core.db.sqlite import Base   target_metadata = Base.metadata 一些文档说要知道路径,否则会引入失败;我这用的新版本没遇到这个问题...alembic revision --autogenerate -m "create table" #执行迁移,升到最高版本 alembic upgrade head 生成sql Alembic 的一个主要功能是将迁移生成为

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    如何防止插入删除表造成的数据库死锁

    在数据库中经常会遇到这样的情况:一个主表A,一个子表B,B表中包含有A表的主键作为外键。当要插入数据的时候,我们会先插入A表,然后获得A表的Identity,再插入B表。...在程序设计中,对两个表的操作是在一个事务之中完成的。 当系统使用频繁就会出现插入操作和删除操作同时进行的情况。...这个时候插入事务会先将主表A放置独占锁,然后去访问子表B,而同时删除事务会对子表B放置独占锁,然后去访问主表A。...插入事务会一直独占着A表,等待访问B表,删除事务也一直独占着B表等待访问A表,于是两个事务相互独占一个表,等待对方释放资源,这样就造成了死锁。...然后就可以使用删除事务,先删除A表中的数据,再删除B表中的数据,以达到和插入事务表访问一致,避免死锁。

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    Python之关系数据库的读取、插入、删除

    我们可以连接到关系数据库以使用Pandas库分析数据,以及另一个用于实现数据库连接的额外库。 这个软件包被命名为sqlalchemy,它提供了在python中使用的完整的SQL语言功能。...我们首先创建一个数据库引擎,然后使用SQLAlchemy库的to_sql函数连接到数据库引擎。 在下面的例子中,我们通过使用已经通过读取csv文件创建的数据帧中的to_sql函数来创建关系表。...然后使用Pandas的read_sql_query函数来执行和捕获来自各种SQL查询的结果。...还可以使用pandas中提供的sql.execute函数将数据插入到关系表中。...在下面的代码中,我们将先前的csv文件作为输入数据集,将其存储在关系表中,然后使用sql.execute插入另一条记录。

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    「内存数据库」调整插入和数据负载的HANA性能

    插入和数据加载将写入新数据,而SELECT、UPDATE或DELETE等其他操作必须对现有数据进行操作。 因此,典型的性能因素是部分不同的。...插入必须等待锁的典型情况是: 重要的保存点阶段 同一主键的并发插入 SAP HANA内部锁 同一表上的DDL操作已激活 Columns 在插入期间,必须分别维护每一列,因此插入时间在很大程度上取决于表列的数量...Indexes 每个现有索引都会减慢插入操作的速度。检查是否可以在大量插入和数据加载期间减少索引的数量。SAP BW提供了在数据加载期间自动删除和重新创建索引的可能性。主索引通常不能被删除。...这种方法也适用于INSERT…选择可以在内部并行化的操作。 Savepoints 需要保存点将修改后的数据写入磁盘。通常的主要意图是尽可能缩短阻塞保存点阶段,同时接受较长的保存点持续时间。...典型的吞吐量 问题情况,如长临界保存点阶段或其他锁 < 500 records / second 正常的、连续的单行插入 1,000 - 10,000 records / second 高度并行的批量加载

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    mysql数据库连接池,查询与插入数据的不同

    mysql数据库连接池用于连接数据库通道。 在普通模式中,我们操作数据库时,都需要打开一次数据库,查询,修改,删除,再关闭一次数据,对数据库比较不友好。 增加连接池,就减少了重复打开关闭数据库的麻烦。...只打开一次数据库,我们只需要连接连接池,关闭连接池就行。省去了重复打开,关闭的麻烦。...pooled_db进行安装 from dbutils.pooled_db import PooledDB POOL = PooledDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块...= conn.fetchall()# 使用 fetchone() 方法获取一条数据 db.close()#关闭连接池 return data def insert_test():#插入...db.cursor()# 使用cursor()方法获取操作游标 conn.execute("insert ……")# 使用execute方法执行SQL语句 data=db.commit()#注意,插入与查询的区别

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    注册码问题分析(解决批量插入数据库的问题)

    缺点:自己写的算法,为了防止不重复,每次需要跟数据库里已有的值进行对比,效率慢。 使用GUID 缺点:字符串较长,占用空间较大,不美观。...主键或主键+随机码的形成 缺点:需要先产生主键,而且与数据库类型关系大,扩展性和复用性较差。...使用系统日期 缺点:高并发的时候,可能重复 目前用的比较多的是第三种方式,衍生出来可以是:将唯一ID映射成base26\base36。...我这里推荐一个项目:https://github.com/dylang/shortid 可以有效快速的生成不重复的注册码(可用于游戏开发)。...解决循环插入数据库的问题 注册码生成方案有了,但是在具体编码的过程中又遇到了新的问题:如何批量保存一批注册码呢 Mongoose本身支持批量插入数据,所以这个问题很好解决: router.get('/generate

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    .Net 环境下比较各种数据库插入操作的性能

    上面只是一个例子,再说一个数据库的例子,现在需要向数据库插入20000条记录,分为三个版本去实现,第一个版本是单个线程同步插入,第二个版本多线程同步插入(Parallel),第三个版本多线程异步插入,来比较下性能和...CPU利用零及使用情况. (1)、单线程同步版本 这个场景是只有一个用户请求进来,进行20000次的数据库插入操作,这个版本不会产生线程堆积,因为所有的插入操作都只由主线程完成....再看看数据库的批请求数数据 ?...,每个线程会等待不确定的时间,等待数据库返回结果,同时另一个线程开启,也会等待数据库返回结果,这样用户请求一多,就会产生大量的线程堆积,造成大量的内存浪费,而且当数据库开始响应线程时,线程会被唤醒,全部开始执行...可以发现这个模式插入效率非常之高.但是它的插入是无序的,因为Parallel执行线程的顺序是无序的.CPU的利用率也是极高的. 再看看数据库批请求数 ?

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    适用于大数据环境的面向 OLAP 的数据库

    这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。...重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎,探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。...文章还介绍了 Druid 等新兴技术,用于对大型数据集进行实时分析。 数据系统及其角色 在数据处理和管理领域,数据系统在支持各种操作和任务方面发挥着至关重要的作用。...分区用于进一步组织表中的数据。例如,如果您有一个包含销售数据的表,则可以按日期或按区域对数据进行分区。这允许更快的查询,因为数据可以分为更小、更易于管理的部分。...这些数据库为组织和分析大量数据提供了强大的解决方案,使企业能够做出明智的决策并获得有价值的见解。 面向 OLAP 的数据库的主要优势之一是能够在表、分区和存储桶中组织数据。

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