MyBatis-Plus (简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。
人和人交流需要语言,人和数据库交流也需要语言,而这个专门特定为程序员和数据库打交道的语言就是 SQL 语言。
做Java的项目的时候,发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql,就看看跟SQL server有什么区别,发现大区别没有,SQL语言类似的,并不像SQL server使用T-SQL语言
本文收集整理了各大厂常见面试题N道,你想要的这里都有内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈,希望大家都能找到适合自己的公司,开开心心的撸代码。
(1) Mybatis 是一个半 ORM(对象关系映射)框架,它内部封装了 JDBC,开发时只需要关注 SQL 语句本身,不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建 statement 等繁杂的过程。程序员直接编写生态 sql,可以严格控制sql 执行性能,灵活度高。 (2) MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息,将 POJO 映射成数据库中的记录,避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。 (3) 通过 xml 文件或注解的方式将要执行的各种 statement 配置起来,并通过 java 对象和 statement 中 sql 的动态参数进行映射生成最终执行的 sql语句,最后由 mybatis 框架执行 sql 并将结果映射为 java对象并返回。
这时候如果在程序内部使用循环的方式插入,则会非常的慢,因为MySQL的每一次插入都需要创建连接,关闭连接,性能十分低下.
这篇文章主要讲 Dapper Plus,它使用用来操作大数量的一些操作的。比如插入1000条,或者10000条的数据时,再使用Dapper的Execute方法,就会比较慢了。这时候,可以使用Dapper Plus中的方法进行操作,提高速度。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Mybatis 批量插入数据 关于Oracle 批量插入「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
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。
MySQL批量插入操作相较于单次循环插入有较大的优势,在特定场景下,有比较重要的应用价值。
1、#{}和${}的区别是什么? 在mybatis配置中,我们经常使用#{}和{}就是这种情况,这种可能会造成sql注入,#{}对应着就是预处理的"?",所以两种都可以使用的时候推荐#{}。 2、My
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
最近由于业务需求,需要将公有云RDS(业务库)的大表数据归档至私有云MySQL(历史库),以缩减公有云RDS的体积和成本。
前面的文章咱们讲了 MyBatis 批量插入的 3 种方法:循环单次插入、MyBatis Plus 批量插入、MyBatis 原生批量插入,详情请点击《MyBatis 批量插入数据的 3 种方法!》。
utf8mb4是utf8的超集,emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
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…
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
2、Xml映射文件中,除了常见的select|insert|updae|delete标签之外,还有哪些标签?
数据库专题(一) ——数据库优化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面:数据库DML、DQL的优化(即增删改查等SQL语句优化);数据库设计优化(如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等);数据库服务器和配置优化(如主从分离、读写分离等)。 根据不同的业务场景,需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作,绝大部分来自查询,因此查询的优化至关重要,而大部分情况下,查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子,在此主要说几点。
对于需要批量插入数据库的场景,如果采用循环遍历单次插入的话,数据量大时效率较慢,故建议采用批量插入
接下来我们将使用 Spring Boot 项目,批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。
在mybatis-config.xml文件中,可以通过以下配置进行MyBatis事务管理:<transactionManager type="JDBC/MANAGED" />
${} 是 Properties 文件中的变量占位符,它可以用于 XML 标签属性值和 SQL 内部,属于字符串替换。例如将 ${driver} 会被静态替换为 com.mysql.jdbc.Driver :
批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一,之前我也写过一篇关于《MyBatis Plus 批量数据插入功能,yyds!》的文章,但评论区的反馈不是很好,主要有两个问题:第一,对 MyBatis Plus(下文简称 MP)的批量插入功能很多人都有误解,认为 MP 也是使用循环单次插入数据的,所以性能并没有提升;第二,对于原生批量插入的方法其实也是有坑的,但鲜有人知。
涉及到SQL层和存储层,其中SQL层需要解析SQL语句,生成抽象语法树(AST),计算表达式等,存储层需要判断主键冲突,包括增量数据和基线数据上的主键冲突,如果是非重复主键,则将数据插入到增量数据中。
使用 Flask-SQLAlchemy 从数据库中查询数据,可以指定查询的条件。数据库中的数据很多,用户需要的只是某一条数据或满足某个条件的数据。
转载:http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2012/08/09/2629515.html
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。
注:insert into values 或 insert into select批量插入时,都满足事务的原子性与一致性,一条出错整体都会回滚。在使用insert into select时,MySQL会对select的数据加S(读)锁,在事务较为复杂的场景下可能有死锁的风险,下篇博客会总结。
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。
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mybatis-plus内置提供了InsertBatchSomeCulumn来实现真批量插入,但是由于只支持MySQL的语法格式,所以没有在通用的API作为默认使用。
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。。。
《MySQL自增ID,居然大部分人都搞错了?》中的作业题,有少量答对的人,但原理讲得不透,今天简单说下作业题中的答案,以及相关知识点。 作业题是这样的: drop table t1; create table t1( id int not null auto_increment, name varchar(10) unique, count int default 0, primary key(id), index(name) )engine=innodb; ins
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
本文主要测试Mybatis在mysql数据库下的批量插入、批量删除、批量更新。
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。
MyBatis是一个优秀的持久层框架,提供了灵活的SQL映射和强大的数据库访问能力。在实际应用中,对于批量插入(saveBatch)这类操作,性能往往是关注的焦点。本文将深入讨论MyBatis中saveBatch操作的性能调优,通过代码示例和分析,帮助开发者在实践中优化批量插入操作的性能。
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。
创建数据表,并设置22个字段。也许你会好奇为什么创建如此多字段呢?因为只有在多字段且数据量较大时,才能体现BATCH的优势。也就是说在数据表字段较少,且保存的数据量不多的情况呀,forEach实现的批量插入还是有优势的,但是却有一个隐含的风险,这里先按下不表。
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时,可以采用insert into语句:
大家有用过MyBatis-Plus(简称MP)的都知道它是一个MyBatis的增强工具,旨在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生.
在初始化数据库或者导入一些数据时,常常会用到批量的操作,如果在循环的脚本中使用单条插入数据的语句时,就意味着多次与数据库建立连接,这样会急剧消耗服务器的性能。那么,MySql是提供了批量插入语句的,和单条插入语句类似。
在许多业务场景中,需要将大量数据从表格文件(如Excel、CSV)中导入数据库,以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库,以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解,同时提供一些拓展思路和优化建议。
前面介绍了MySQL批量插入可以通过存储过程的方式来实现,这里介绍批量插入100W记录,并做一个优化。
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