我们经常使用useGenerateKeys来返回自增主键,避免多一次查询。也会经常使用on duplicate key update,来进行insertOrUpdate,来避免先query 在insert/update。用起来很爽,但是经常踩坑,还不知为何。本篇就是深入分析获取自增主键的原理。
需要用分号,多条sql提交执行的时候,jdbc参数设置allowMultiQueries=true
1)当需要成批插入或者更新记录时,可以采用Java的批量更新机制,这一机制允许多条语句一次性提交给数据批量处理。通常情况下比单独提交处理更有效率
作者今天在开发一个后台发送消息的功能时,由于需要给多个用户发送消息,于是使用了 mybatis plus 提供的 saveBatch() 方法,在测试环境测试通过上预发布后,测试反应发送消息接口很慢得等 5、6 秒,于是我就登录预发布环境查看执行日志,发现是 mybatis plus 提供的 saveBatch() 方法执行很慢导致,于是也就有了本篇文章。
记得有一次我们小组code review,组长看了下我们批量插入是使用mybatis原生的xml foreach实现的,于是二话不说,拍桌子,说这有性能问题。叫我们直接使用mybatis-plus,可是为啥呢?怎么用,需要注意哪些地方,也没给我们说个明白。好吧,我们对这一块也没具体调研过,就直接按他的想法去实现了。性能有没有提升了好几倍呢,其实也没实践过,反正review过了。直到有一天。。。
今天遇到了一个批量插入大量数据任务,然后出于小白本能,直接for-each循环插入不就好了,于是手上开始噼里啪啦一顿操作,写好了从读取excel到插入数据库的工作,于是就美滋滋的开始了自己的测试,试了一把,一次通过perfect,然后后面就悲剧了,后面发现数据量稍微大一点,速度就会很慢很慢。于是掏出自己的制胜法典,后来我在知识和海洋中获取到了两种靠谱的方法。下面一点一点讲。
上一章节,我们使用 PreparedStatement 操作了 BLOB 字段,下面我们再来看看批量插入的操作。
各位小伙伴好久不见,时光荏苒,不知不觉已经来到了寒风刺骨的冬天,今天出门差点把自己冻废在路上。在这寒冷的冬天,我带着我对程序探究的热情,来温暖这个寒冷的冬天。虽然好久不见,迫于生计,还是要一有时间就要总结的。
Java 是当前非常流行的开发语言,很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的,本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发,介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式,希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
Apache ShardingSphere Committer,SphereEx 中间件工程师。目前专注于 Apache ShardingSphere 及其子项目 ElasticJob 的研发。
java.sql.BatchUpdateException: Can not issue SELECT via executeUpdate() or executeLargeUpdate().
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?
超出最大数据包限制了,可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容,不过由于30万条数据超出太多,这个不可取,梭哈看来是不行了 😅😅😅
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之前,开发项目使用的是tk-mapper,当使用批量操作时,通常使用insertList就可以了。但是,最近的项目使用的是mybaits-plus,在使用批量操作saveBatch的使用,却遇到了一个问题,这个一开始让我以为我的数据出现了重复,但是仔细看,不是数据出现了重复,而是因为有一个字段相同,报唯一索引字段重复插入 Duplicate entry。
之前进行JDBC的操作的时候,都是一条SQL语句执行。现在如果使用批处理,可以将一批SQL一起执行。
最近在压测一批接口,发现接口处理速度慢的有点超出预期,感觉很奇怪,后面定位发现是数据库批量保存这块很慢。
假设我们有一个table_data表,现在要将其分成5个分表table_data0、table_data1、table_data2、table_data3、table_data4
作者:苏文鹏,腾讯 CSIG 工程师 一、背景 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和 ETL 场景的 SQL 引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现、定义和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面: 一是利用了 Hive 的 Metastore 作为持久化的 Catalog,用户可通过 HiveCatalog 将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore 中。例如,用户可以使用 HiveCatalog 将其
由于每次使用都创建一个JdbcTemplate的新实例,这样的做法效率低下,JdbcTemplate类被设计称为线程安全的,可以可以在IOC容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的DAO实例中。
其实有比 JDBC Template 更好的操作数据库的框架(如 Mybatis),但是 JDBC Template 是基础,有助于我们更好的了解 Spring 中JDBC 操作,所以还是讲解一下。
点击关注公众号,Java干货及时送达 近日,项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题,经排查发现,主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。 mapper configuration是用foreach循环做的,差不多是这样。(由于项目保密,以下代码均为自己手写的demo代码) <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List"> insert into USER (id, name) values <foreach
来源:blog.csdn.net/huanghanqian/article/details/83177178/ 近日,项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题,经排查发现,主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的,差不多是这样。(由于项目保密,以下代码均为自己手写的demo代码) <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List"> insert into
系统对接了外部系统,调用外部系统的接口需要付费,一个接口一次调用付费 0.03 元
针对上面第一种情况,很容易从字面意义就得出是读取超时。然而查询资料 JDBC 存在多种 timeout,仔细研究了一下,梳理一下。
在一部分内容中,我们学习了Restful接口的编写,及接口文档的生成。我们需要将接口数据进行持久化存储,这一部分我们主要学习几种持久化框架将数据进行存储。本部分内容中,我们都将使用mysql为例来做为演示数据库。
来源:blog.csdn.net/a18505947362/article/details/123667215 本文记录个人使用MySQL插入大数据总结较实用的方案,通过对常用插入大数据的4种方式进行测试,即for循环单条、拼接SQL、批量插入saveBatch()、循环 + 开启批处理模式,得出比较实用的方案心得。 一、前言 最近趁空闲之余,在对MySQL数据库进行插入数据测试,对于如何快速插入数据的操作无从下手,在仅1W数据量的情况下,竟花费接近47s,实在不忍直视!在不断摸索之后,整理出一些较实用的方
要实现Excel一万条数据批量导入,可以使用Apache POI库来读取和解析Excel文件,并使用JDBC连接数据库将数据批量插入。以下是一个简单的示例代码:
物联网平台背景,传感器采集频率干到了1000Hz,分了100多张表出来,还是把mysql干炸了。当前单表数据量在1000来w,从kafka上拉数据异步批量插入,每次插入数据量1500条,测试的时候还没问题,结果上线没多久,kafka服务器直接挂了,赶忙看日志,kafka服务器堆积了几十G的数据,再去看生产环境日志,发现到最后单次批量插入用时固定在10多秒,甚至20多秒,kafka直接把消费端踢出了消费组…从而kafka消息一直没有消费,总重导致kafka数据堆积挂掉了…
<https://docs.spring.io/spring/docs/5.1.1.RELEASE/spring-framework-reference/data-access.html#jdbc-JdbcTemplate>
这篇文章是我之前写的博文 数据库方面的面试技巧,如何从建表方面展示自己能力 和 面试技巧,如何通过索引说数据库优化能力,内容来自Java web轻量级开发面试教程是一个系列的,通过面试官的视角和大家分享在数据库方面的面试经验,这些内容都来摘自 java web轻量级开发面试教程。 之前的两篇文章点击量都还行,也感谢管理员放入首页,这鼓舞到了我,也让我更有信心和大家分享我的经验。 我们知道,最终我们是要通过jdbc来连接并访问数据库的,也就是说,最近面试官一定会通
近日,项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题,经排查发现,主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的,差不多是这样。(由于项目保密,以下代码均为自己手写的demo代码)
# Jdbc Template Jdbc Template(概念和准备) Jdbc Template操作数据库(添加) Jdbc Template数据库操作数据库(修改和删除) Jdbc Template数据库操作数据库(查询返回某个值) Jdbc Template数据库操作数据库(查询返回某个对象) Jdbc Template数据库操作数据库(批量操作) # Jdbc Template(概念和准备) 什么是JdbcTemplate Spring框架对JDBC进行封装,使用JdbcTemplate方便
(点击进入专栏) 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库,执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库,执行查询操作,返回结果集并输出。 【4】JDBC实战 水果库存系统 [设计阶段] 【5】 水果库存系统 [功能实现①](接口实现类FruitDAOImpl) 【6】 水果库存系统 [功能实现②] 功能完善+使用效果 【7】 水果库存系统 [代码优化] 【8】连接数据库,执行批处理操作。 【9】数据库连接池:德鲁伊druid的使用
使用MyBatis作为ORM框架,jdbc驱动使用的是mariadb-java-client。
JDBC 是 Java EE 提供的数据库接口,负责连接 java 程序和后台数据库。安装数据库驱动程序后,开发者可以按照 JDBC 规范直接在 Java 程序上对数据库进行操作,由数据库厂商负责具体实现。
hello我是bigsai,今天咱们进行JDBC+MySQL实战,非常适合初入门的小伙伴打开新的世界。实现一个增删改查(curd)的例子。先点赞再观看、帅哥靓女养成好习惯!
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。
近日,项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题,经排查发现,主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的,差不多是这样。
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
JdbcTemplate是Spring提供的一个JDBC模板类,是对JDBC的封装,简化JDBC代码。 可以让Spring集成其他的ORM框架:Mybatis、Hibernate等
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义表值函数(UDTF),并将处理后的数据存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus
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