在日常数据库操作中,经常会遇到需要批量更新数据的场景。MySQL提供了多种方法来实现这一需求,包括REPLACE INTO、INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE以及UPDATE ... CASE WHEN等。本文将详细介绍这些方法的使用方法、适用场景及其注意事项。
其中: (@i:=@i+1)代表定义一个变量,每次增加1,整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
小数据量时6中批量更新效率不太明显,根据项目选择合适的即可,以1万条为准做个效率比较,效率从高到低一次排名如下
上一讲,我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程,其中,关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题,是我错了,有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改,后来经过证实,确实可以修改,大家注意一下,同时,也非常感谢这位同学的留言。
前言 在使用Mybatis框架的过程中,经常会通过构建动态SQL来处理批量插入,批量更新数据等相关操作,本文将以批量更新为例,简单介绍其使用过程 动态SQL元素 if set trim for
近期在刷新生产环境数据库的时候,需要更新表中的字段,如果对每条数据结果都执行一次update语句,占用的数据库资源就会很多,而且速度慢。
这几年O2O火爆,10个创业公司里就有9个是O2O的电商,相信支付抢购什么的以前听起来高大上的东西现在很多码农都会需要自己去实现。
在Java后台开发的过程中,批量更新总是会遇到的吧。 从我接触的批量更新分两种情况
本博客介绍一下Oracle批量新增数据和更新数据的sql写法,业务场景是这样的,往一张关联表里批量新增更新数据,然后,下面介绍一下批量新增和更新的写法:
在数据表操作中,批量更新数据行记录中的部分字段是很常见的操作。以下示例为在Mybatis框架下使用case when语句实现数据行记录批量更新。
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
当有业务需求需要一次性循环n条数据,插入或更新数据库时,如果单纯的循环,插入/更新,会消耗太多的数据库资源
作者|YanYang Yu 原文|http://yuyang041060120.github.io/2016/09/22/change-detection-and-batch-update/ 前言 在传统的WEB开发中,当与用户或服务器发生交互时,需要我们手动获取数据并更新DOM,这个过程是繁琐的、易错的。 特别是当页面功能过于复杂时,我们既要关注数据的变化,又要维护DOM的更新,这样写出来的代码是很难维护的。 新一代的框架或库,例如Angular、React、Vue等等让我们的关注点只在数据上,当数据更新
继上一篇文章中介绍了如何删除云数据库中的数据以及相关注意事项后,我们将接着探讨数据更新操作的具体方法。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。
相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候,都会有不少的烦恼,尤其是针对数据量极大的情况下,效率问题就直接提上了菜板。
Laravel 简单的批量更新数据 需求:将order 表的 status 字段更新为2,条件是 id 在 arr 数组中的行。 $orderId = [1,2,4,6,8]; \DB::table('order')->whereIn('id', $orderId)->update(['status' => 2]); 完成简单的数据批量更新。
mybatis中实现批量插入是很简单的,相比大家都知道,这里就不赘述,本文主要讲述如何实现批量更新。
import java.util.List; import java.util.Map; public interface IIndexService<T> { /** * 插入数据 * @param t * @return */ public boolean insertOne(T t); /** * 批量插入数据 * @param lists * @return */ publ
4.但如果你想强制更新数据,即使数据一样,那么可以使用 force()方法Suser->force()->save()
phpmyadmin 上的高级配置不要点,否则会炸,解决办法,删除所有新建的表,然后重装PHPmyadmin即可。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
本文作者:IMWeb 吴浩麟 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 前言 在传统的WEB开发中,当与用户或服务器发生交互时,需要我们手动获取数据并更新DOM,这个过程是繁琐的、易错的
在传统的WEB开发中,当与用户或服务器发生交互时,需要我们手动获取数据并更新DOM,这个过程是繁琐的、易错的。 特别是当页面功能过于复杂时,我们既要关注数据的变化,又要维护DOM的更新,这样写出来的代码是很难维护的。 新一代的框架或库,例如Angular、React、Vue等等让我们的关注点只在数据上,当数据更新时,这些框架/库会帮我们更新DOM。 那么这里就有两个很重要的问题了:当数据变化时,这些框架/库是如何感知到的?当我们连续更新数据时,这些框架/库如何避免连续更新DOM,而是进行批量更新? 带着这两个问题,我将简要分析一下React、Angular1、Angular2及Vue的实现机制。
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。最近温习了一遍SSH框架,发了动弹,和广大猿友进行了深刻的探讨,被喷的五体投地,感慨万千,于是就有了今天这篇文章。
我们在项目中会有一些批量操作的场景,比如导入文件批量处理数据的情况(批量新增商户、批量修改商户信息),当数据量非常大,比如超过几万条的时候,在Java代码中循环发送SQL到数据库执行肯定是不现实的,因为这个意味着要跟数据库创建几万次会话。即使在同一个连接中,也有重复编译和执行SQL的开销。 例如循环插入10000条(大约耗时3秒钟)∶
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑,当我在微博上发了这个贴以后,我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案,所以,我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
在MongoDB中,批量Upsert操作可以通过使用bulk_write方法配合upsert选项来实现。此外,$addToSet操作符允许我们向文档中的数组添加唯一元素,这在处理例如用户标签、分类等去重数据时非常有用。
mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢, 循环一条一条的更新记录,一条记录update一次,这样性能很差,也很容易造成阻塞。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载到缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。
这句sql 的意思是,更新orderId 字段,如果id=1 则orderId 的值为3,如果id=2 则orderId 的值为4…… where部分不影响代码的执行,但是会提高sql执行的效率。确保sql语句仅执行需要修改的行数,这里只有3条数据进行更新,而where子句确保只有3行数据执行。
在连接数据库后,就可以对数据库进行CURD操作了。下面介绍一些常用的数据库操作方法。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化,通常做法是引入「缓存」来提高读性能,架构模型就变成了这样:
如题,最近接到的一个技术需求:优化老项目的代码,需求已经结束了,复盘一下整个过程和方案,大致的背景是:目前我所负责的项目中的商品,库存以及订单等数据需要和供应商做数据同步,商品数据和库存数据需要即时从供应商处获取,订单数据需要推送给供应商发货,并且后续持续同步物流数据。
某些场景下,开发者希望能够大批量地把实体的数据导入到数据库中。虽然使用实体仓库保存实体列表非常方便,但是其内部实现机制是一条一条的保存到数据库,当实体的个数较多时,效率就会很低。所以 Rafy 设计了批量导入插件程序,其内部使用 ADO.NET 及 ODP.NET 中的批量导入机制来把大量数据一次性导入到数据库中。 使用方法 步骤 由于批量导入功能是一个额外的程序集,所以在使用该功能时,需要先使用 NuGet 引用最新版本的 Rafy.Domain.ORM.BatchSubmit 程序集。 如果准备导入
mybatis批量更新: 形式一: 更新的时候带有判断条件的: <update id="batechUpdateInfoForOaAuth" parameterType="list"> <foreach collection="aList" index="index" item="item" open="" close="" separator=";"> update a表 <set>
ElasticSearch 的使用度越来越普及了,很多公司都在使用。有做日志搜索的,有做商品搜索的,有做订单搜索的。
系列回顾 前面的文章一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的基本操作和一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的条件查询两篇文章我演示了ORM的基本使用并引申到开发中最常见的条件查询业务,今天我基于前一篇文章的条件查询的基础演示根据条件的批量删除与更新。 问题提出 在演示ORM的基于操作一文中我们演示了基于单记录(实体)的删除(Update)和更新(处理),但是没有提到指量记录的更新与删
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。
【背景】由于公司业务平台的网络环境苛刻,以Zabbix server为核心开发设计一套适应性强的监控运维境更强的方案,不仅能满足当下的需求还能方便后续扩展。写这篇文档的初衷希望遇到类似环境的同学有一个参考,在碰到严格、复杂的网络环境,数量庞大机器管理,如何能够利用 Zabbix 的特性做到深度监控。
本博客介绍一下Oracle merge合并函数,业务场景:新增数据的时候要先查询数据库是否已经有改数据,有数据就更新数据,没数据才新增数据,这是很常见的业务场景,如果是用Oracle数据库的话,其实直接用merge函数效率更快,而且merge函数性能也相对比较好
这里注意 ‘other_values' 是一个逗号(,)分隔的字符串,如:1,2,3
缓存是现在系统中必不可少的模块,并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。 缓存能解决的问题 提升性能 绝大多数情况下,select 是出现性能问题最大的地方。一方面,select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义,而这些语义是非常耗性能的;另一方面,大多数应用都是读多写少,所以加剧了慢查询的问题。 分布式系统中远程调用也会耗很多性能,因为有网络开销,会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销,在业务允许的情况(不需
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