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MyBatis操作Oracle批量插入 ORA-00933: SQL 命令正确结束

最近在使用MyBatis操作Oracle数据库的时候,进行批量插入数据,思路是封装一个List集合通过Myabtis 的foreach标签进行循环插入,可是搬照Mysql的批量插入会产生 异常 ###...Cause: Java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00933: SQL 命令正确结束 错误的写法如下 <insert id="insertExpenseItem...这样分析大概就是Oracle语法的问题了 首先在度娘上找了MyBatis 之foreach<em>插入</em>的相关资料 具体如下:         foreach的主要用在构建in条件中,它可以在SQL语句中进行迭代一个集合...<em>正确</em>的写法如下:         insert into expenseItem(itemId,...按照我的<em>正确</em>写法进行照葫芦画瓢即可

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大数据ClickHouse(十一):MergeTree系列表引擎之AggregatingMergeTree

如果要按一组规则来合并减少行数,则使用 AggregatingMergeTree 是合适的。AggregatingMergeTree是通过预先定义的聚合函数计算数据并通过二进制的格式存入表内。...与SummingMergeTree的区别在于:SummingMergeTree对非主键列进行sum聚合,而AggregatingMergeTree则可以指定各种聚合函数。...3 │ 王五 │ 20 │ 北京 │ java│ 26 │ O │└────┴──────┴─────┴──────┴──────┴──────────┴────────┘#正确方式查询表...│ 8000.00 │└────┴──────┴─────┴──────┴──────┴──────────┴────────┴──────────────────┘向表中插入排序字段相同的数据进行分区聚合时...,数据按照建表指定的聚合字段进行合并,其他的非聚合字段会保留最初的那条数据,新插入的数据对应的字段值会被舍弃。

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clickhouse表引擎学习2

合并树家族 AggregatingMergeTree 该引擎继承自 MergeTree,并改变了数据片段的合并逻辑。...ClickHouse 会将一个数据片段内所有具有相同主键(准确的说是 排序键)的行替换成一行,这一行会存储一系列聚合函数的状态。 该引擎的功能主要是做增量数据聚合统计,包过物化视图函数聚合。...这个引擎和听起来和AggregatingMergeTree差不多,但是使用方面明显不一样。 SummingMergeTree我们来看例子,他的聚合不需要使用聚合函数。...,但是id为11还没有聚合成功。...StripeLog Log TinyLog 还有一些特殊引擎 URL:用于管理远程 HTTP/HTTPS 服务器上的数据 Memory:引擎以压缩的形式将数据存储在 RAM 中 分布式引擎:本身不存储数据

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浅谈ClickHouse的常用存储引擎

此外,还有ReplacingMergeTree、AggregatingMergeTree等其他存储引擎。每种引擎都有其特定的使用场景和优势,可以根据实际需求进行选择。...AggregatingMergeTree:作用:在同一数据分区下,可以将具有相同主键的数据进行聚合。MergeTree:作用:ClickHouse中最基本的存储引擎。...它为高性能查询和数据插入提供了基础支持。工作原理是:将数据按照主键排序存储,以便在查询时快速定位和读取数据。当插入新数据时,MergeTree会将数据追加到一个临时的排序区域。...然后,后台的合并进程会定期将这些排序的数据块与已排序的数据块合并,以保持数据的有序性。使用场景:需要高性能查询和数据插入的应用、数据按照主键排序存储、数据更新和删除操作较少。...优缺点:优点包括高性能查询(由于数据按照主键排序存储,可以快速定位和读取数据)、高性能插入(支持高速数据插入,因为新数据会先追加到排序区域,然后在后台进行合并);缺点是不支持实时更新和删除、不支持分布式和高可用性

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ClickHouse系列--项目方案梳理

支持数据副本 支持数据采样 无法去重 注意: 多次插入数据,会生成多个分区文件,可以执行optimize手动合并。(或等后台线程合并) MergeTree中主键不用于去重,用于索引。...例如,将完整的数据存储在 MergeTree 表中,并且使用 SummingMergeTree 来存储聚合数据。这种方法可以避免因为使用不正确的主键组合方式而丢失数据。...4.Aggregatingmergetree表引擎 介绍: 该表引擎继承自MergeTree,可以使用 AggregatingMergeTree 表来做增量数据统计聚合。...如果要按一组规则来合并减少行数,则使用 AggregatingMergeTree 是合适的。AggregatingMergeTree是通过预先定义的聚合函数计算数据并通过二进制的格式存入表内。...与SummingMergeTree的区别在于: SummingMergeTree对非主键列进行sum聚合,而AggregatingMergeTree则可以指定各种聚合函数。

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Replacing、Summing、Aggregating、Collapsing和VersionedCollapsingMergeTree的区别和使用场景

在ClickHouse的AggregatingMergeTree中,数据是通过在多个分布式节点上进行预聚合操作来进行聚合的。它使用了分层的存储策略,其中每个层级都存储了不同程度的聚合结果。...具体来说,数据在AggregatingMergeTree中按照指定的维度进行分割,并在每个分片中维护了一个聚合树。聚合树是一种树状结构,其中每个节点都包含了聚合操作的结果。...当有新的数据插入时,会在聚合树中找到相应的节点并进行更新。当查询时,可以通过在聚合树中的节点上进行算术操作来获取聚合结果。举个例子来说明它的用途。...假设我们有一个电商网站,需要对用户的购买记录进行聚合分析。我们可以使用AggregatingMergeTree将数据按照用户ID进行分割,并对每个用户的购买金额进行预聚合。...当有新的购买记录插入时,AggregatingMergeTree会将新数据插入到对应的分片中,并在聚合树中更新相应的节点。

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聊聊「插入排序」的正确姿势

插入排序 插入排序简单的就像你玩扑克牌(双Q,斗地主)。基本操作就是将一个记录插入到已排好序的有序表中,直到将所有的排序记录插入到适当的位置。...插入排序好简单 将其插入正确洞 直到插完所有洞 为了深入理解插入排序,来看一个简单的例子。 ? 刚开始,我们将数组的第一个元素 5 当做有序元素,假设他在正确的 “洞”: ?...然后将 1 插入正确的洞,将 1 与 5 比,1<5 ,5 前面再没有任何元素,所以 1 正确的洞就在 5 的前面: ? ?...将 4 插入正确的洞,将 4 和 5 比较, 4 1 ,所以 4 正确的洞就在 1 和 5 之间,将 4 插入 1 和 5 之间: ? ?...将 8 插入正确的洞,将 8 和 5 比较, 8 > 5 ,所以 8 的正确的洞就在当前位置: ?

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ClickHouse不同引擎大比拼

AggregatingMergeTree AggregatingMergeTree 是在 MergeTree 基础之上,针对聚合函数结果,作增量计算优化的一个设计,( clickhouse 中说的是状态...(从上方的数据中,你无法再按 D2 这一个维度聚合 UV,因为 D1 已经没了),如果只看 D2 这一个维度的 UV 值,那么我们想要的结果是: AggregatingMergeTree 也许能解决这个问题...clickhouse 中,对于聚合函数的实现,实现上是有三套的,除了普通的 sum, uniq 这些,应用于 AggregatingMergeTree 上的,还有 sumState , uniqState...,及 sumMerge , uniqMerge 这两组,而一个 AggregatingMergeTree 的表,里面的聚合函数,只能使用 sumState 这一组,对应于,查询时,只能使用 sumMerge...相较于其它一些变通的处理方式,比如对于可加指标,我们可以通过“差值”存储,来使最后的 sum 聚合正确工作,但是对于不可加指标就无能为力了。

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「ClickHouse系列」实时分析优化AggregateFunction及物化视图

AggregateFunction AggregatingMergeTree有些许数据立方体的意思,它能够在合并分区的时候,按照预先定义的条件,聚合数据。...同时,根据预先定义的聚合函数,计算数据并通过二进制的格式存入表内。 将同一分组下的多行数据,聚合成一行,既减少了数据行,又降低了后续聚合查询的开销。...的处理逻辑: 使用ORBER BY排序键,作为聚合数据的条件Key 使用AggregateFunction字段类型,定义聚合函数的类型以及聚合的字段 只有在合并分区的时候,才会触发聚合计算的逻辑 以数据分区为单位...拥有 相同聚合Key的数据 在聚合数据时,同一分区内,相同聚合Key的多行数据,会合并成一行。...其中,*表示定义时使用的聚合函数 AggregatingMergeTree通常作为物化视图的表引擎,与普通MergeTree搭配使用 物化视图完整语法: CREATE [MATERIALIZED] VIEW

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ES聚合场景下部分结果数据返回问题分析

背景 在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后,发现该字段新增的数据,聚合结果没有展示出来,但是用户在全文检索新增的筛选数据后,又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查。...带着问题, 发现使用桶聚合,默认会根据doc_count 降序排序,同时默认只返回10条聚合结果....答案是由ES聚合机制决定, ES怎么聚合呢 接受客户端的节点是协调节点 协调节点上,搜索任务会被分解成两个阶段: query和fetch 真正搜索或聚合任务的节点为数据节点,如图 2, 3, 4 聚合步骤...虽然有很多办法提高ES聚合精准度,但是如果对于大数据量的精准聚合,响应速度要快场景,es并不擅长,需要使用类似clickhouse这样的产品来解决这样的场景....总结 本文主要针对实际工作的应用问题,来排查解决ES聚合数据部分数据展示问题, 同时对ES的聚合检索原理进行讲解 .在数据量大、聚合精度要求高、响应速度快的业务场景ES并不擅长.

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13 秒插入 30 万条数据,批量插入正确的姿势!

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。...循环逐条插入 MyBatis实现插入30万条数据 JDBC实现插入30万条数据 总结 验证的数据库表结构如下: CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL...,能够较为有效地提高插入速度。...把批处理的量再调大一些调到5000,在执行: 13秒插入成功30万条,直接芜湖起飞 # JDBC实现插入30万条数据 JDBC循环插入的话跟上面的mybatis逐条插入类似,不再赘述。...在循环插入时带有适当的等待时间和批处理大小,从而避免内存占用过高等问题: 设置适当的批处理大小:批处理大小指在一次插入操作中插入多少行数据。

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