我有一个包含80+列和3000+行的csv文件。我的列都在标题(name1name2name3name4)中,这很好。我的错误是它没有计算我的所有行,并将其添加到数据库中。我希望我的流阅读器或任何其他推荐的头跳过第一条记录,因为它充满了列名。然后添加数据行。
using (StreamReader sr = new StreamReader(filename))
{
//this assume the first record is filled with the column names
str
在使用Blueprint Java API的OrientDB中,我遇到了非常缓慢的数据摄取。具体地说,我使用plocal模式和OrientGraphNoTx类从几个CSV文件加载大约1M个节点和3M个边(不幸的是,我不能使用ETL,因为它不允许我读取包含现有节点中的边的文件)。代码是用Scala编写的,运行时间大约为一个半小时。
数据库的模式包含5个顶点类、7个边类和6个索引。我用来创建边的属性是使用unique_hash_indexes建立索引的。在现有节点之间创建边是最耗时的操作(可能是因为有很多边),下面是我使用的代码。有谁知道如何优化它吗?
/**
* Adds edges to t
如果这是一个非常愚蠢的问题,请原谅,但我是MySQL的新手。我有一个相当大的数据库(70 GB)和一个简单的结构(只有一个表),我打算用它来快速检索记录。正如您可以想象的,抓取一个70 no的平面文件并不是件有趣的事情。
在我的第一次尝试中,我创建了一个表(没什么特别的,1个ENUM,4个无符号整数和2个浮点数)。由于没有索引的数据检索速度很慢,因此我在表中填满数据后创建了一个索引,方法如下
create index myid_index on mytable (myid) using btree;
在此之后,一切都运行得很好。检索速度对我来说还可以。然后我注意到我对导入的数据做了一个错误,所
我一直使用django-import-export库将我的数据作为excel上传到Django模型,它一直工作得很好,直到我不得不上传一个有20,000行的excel,它只是花了无限的时间来完成这个操作。 你能建议正确的方式来优化数据上传到Django模型,在那里我可以轻松地上传excel文件并将数据保存在我的数据库中。 请支持。 嗨,下面是我尝试过的admin.py代码,但它的抛出错误'using_transactions‘没有定义,请确认我哪里出错了,我该怎么做才能在更短的时间内导入批量数据-- from django.contrib import admin
from impo
我必须用t-sql脚本移植sql server (2008)数据库。我可以从Sql Server Management Studio为每个数据库对象(存储过程、表)生成“创建”脚本(尽管这看起来需要很多时间)
如何为表移植数据?我希望有这样的脚本:
INSERT INTO ... VALUES(...)
INSERT INTO ... VALUES(...)
INSERT INTO ... VALUES(...)
...
我能从Sql Server Management Studio中生成这样的脚本吗?或者有没有免费的第三方工具可以做到这一点?(我想应该有)。
提前谢谢你!