最近需要批量更新大量数据，习惯了写sql，所以还是用sql来实现，update A set a='123' where code in (select code from B);，以前都是这样处理，不过因为表...B是一个大表，数据量特别多，执行特别耗时，所以后面想到通过查询大量数据，然后再放在in里面，不过因为之前用惯了oracle，知道in只能支持1000条数据，不知道mysql里竟然没有这个限制，不知道是否可以通过...然后这些数据可以查出来，不过都是没有加上双引号的，所以可以在notepad++里进行处理 在大量数据前面，可以按Alt健，然后再加上，不过觉得数据量太多，还是麻烦，所以可以通过正则表达式的方法进行批量替换...，按Ctrl+H，查找模式选择正则表达式，查找目标写为^，替换为"，然后点全部替换 替换后面的，同样，查找目标写为$，替换为",，点全部替换 ok，数据就可以很快处理好了，还要借助Excel的筛选功能...，数据处理好之后，就可以将数据复制到sql的in里，批量更新，数据相对快很多
一般我们数据量大的时候，然后就需要进行分页，一般分页语句就是limit offset，rows。...这种分页数据量小的时候是没啥影响的，一旦数据量越来越 大随着offset的变大，性能就会越来越差。...下面我们就来实验下： 准备数据 建一个测试表引擎为MyISAM（插入数据没有事务提交，插入速度快）的表。...address VARCHAR ( 20 ) NOT NULL, PRIMARY KEY ( id ) ) ENGINE = MyISAM; 写一个批量插入的存储过程 delimiter // # 删除表数据...这还只是1000w数据，如果我们上亿数据呢，可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行优化。 4 .进行优化 子查询的分页方式： ? ?
最近公司提了个需求 ，说公司的旧系统的报表导出的时候，数据量超过一万就导不出来了。经过分析，是旧系统做了限制。...在更新的时候，查看了导出时虚拟机GC情况，发现原先程序执行时，内存激增，经过Google决定采用流式读取对sql进行优化。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据...还有就是google出来的那些，要改框架配置的，我的确跟着改了，改了mysql连接参数，还有mybatis setting的配置。嗯，没用
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/85100239 title: MyBatis 流式读取MySQL大量数据 date:...由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成Excel返回给客户端。...文章目录 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 开发环境： 实现步骤： 示例代码 心路历程 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 最近公司提了个需求，说公司的旧系统的报表导出的时候...，数据量超过一万就导不出来了。...在更新的时候，查看了导出时虚拟机GC情况，发现原先程序执行时，内存激增，经过Google决定采用流式读取对sql进行优化。 JDBC三种读取方式： 1.一次全部（默认）：一次获取全部。
MySQL自动生成大量数据 为了学习验证高性能MySQL，自动生成大量的数据做测试。内容来源于网络。...RAND()*52),1)); SET i = i + 1; END WHILE; RETURN return_str; END$$ DELIMITER ; 生成随机数字，返回varchar类型数据组合...user_id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户MyISAM'; 创建存储过程生成数据
一、基本语法下面是更新数据的基本语法：UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;其中，table_name...是要更新的表格的名称，column1、column2等是要更新的列名，value1、value2等是要更新的值，condition是一个可选的条件，用于指定要更新的行。...二、示例下面是一些更新数据的示例：更新名为“customers”的表格中指定列的值UPDATE customersSET firstname = 'John', lastname = 'Doe'WHERE...查询结果只包含被更新的行。使用表格中的现有数据更新列UPDATE customersSET email = CONCAT(firstname, '....', lastname, '@example.com')WHERE email IS NULL;在上面的示例中，我们使用表格中的现有数据更新email列，以确保每个客户都有一个唯一的电子邮件地址。
mysql批量插入大量数据 时间：2020年11月25日 今天遇到了一个批量插入大量数据任务，然后出于小白本能，直接for-each循环插入不就好了，于是手上开始噼里啪啦一顿操作，写好了从读取excel...1w条数据插入了11s，比上面不知道快了多少，可是这样插入是有一个弊端的，就是数据量再大一点的话，会报错的，我改成10w去跑一下给你们看一下效果 ### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException...进行插入、更新或查询操作时，mysql server接收处理的数据包大小是有限制的，如果太大超过了设置的max_allowed_packet参数的大小，会导致操作失败，我们可以通过命令：show VARIABLES...三、method-3 第三种，通过原生的jdbc连接设置，然后打开批量处理的方式去处理数据 MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13...MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。
),1)); set i= i+1; end while; return return_str; end $$ delimiter ; mysql...---------------+ | rand_string(8) | +----------------+ | p7eBc0jl | +----------------+ 创建存储过程灌数据
mysql 更新单条数据 update set table1 name = xxx where id =1 mysql 更新多条数据 UPDATE table1 SET name = CASE...WHEN 1 THEN xxx1 WHEN 2 THEN xxx2 WHEN 3 THEN xxx3 END WHERE id IN (1,2,3) 更新...table1 表的 name 字段，当 id 等于 1 时 ，更新 name = xxx1 本文由 Alone88 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载/出处外，
所有的php初学者都应该知道,mysql的分页语句写法如下: select * from a limit (page-1)*page_size,page_size 而当这语句分页到一定程度时,例如1000...页,每页20条 select * from a limit 19980,20 会发现分页之后查询的会越来越慢 原因是因为limit a,b 的取数据方式是,先取出a+b条数据,再把a条筛选掉,剩b条...,相当于一次性要取a+b条的数据,而a条其实是无用的 解决方案如下 一:php代码解决 例如我们先查询出第一页的数据: select * from a limit 20 保留最后一个的id,当需要取第2...,不做优化,当到101页时采用该优化方案,并且不让用户从101页进行页面跳转到1xx页 二:mysql解决 SELECT * FROM a inner join( ...mysql索引覆盖查询,0.089秒
从tushare抓取到的财务数据，最开始只是想存下来，用的办法想简单点，是：插入--报错—update 但发现这个方法太蠢，异常会导致大量无效连接，改为： for idx,row in...fldname,row[colname],row["code"],dat) except: log.errorlogger().exception("数据入库错误...运行没啥大问题，但就是太慢，取两年数据，万条左右，一早上还没全部入库。...只得研究优化，结果发现mysql居然有专门的语法，可以插入记录，遇到重复记录则为自动更新： ON DUPLICATE KEY UPDATE 上面的处理直接用一条sql语句就解决了： INSERT INTO...: # d2：待入库dataframe，第一列为code，第二列为数值 # dat：时间 # fldname：数据在库中的字段名 def addtodb(d2,dat,fldname):
1、确定需要导入数据的表名称以及字段，然后在新建的Excel表中，按照表字段正确排序；(注：(Excel文件的名称最好和数据库的名称一致，sheet表的名字最好和表名称一致，方便需要导入多张表数据时一一对应...)) 2、在Excel表中，正确填写需要导入的数据，一行数据对应着数据库表中的一行记录；(注：各个字段的格式要求需要和数据库中的限制一样，避免出现差错) 3、收集好需要导入的数据后，点击保存。...(注：导入的时候，Excel文件处于打开状态) 4、选中需要导入数据的数据库表，右键选择导入向导； 5、选择符合的导入文件选项，此处选择.xlsx格式的Excel文件，然后点击下一步； 6、正确选择需要导入的...； 9、查看目标栏位(数据库表字段)与源栏位(Excel表字段)对应的字段是否统一，统一则点击下一步； 10、选择需要的导入模式，一般默认为添加，点击下一步；(注：选择复制那一项，会删除掉数据库表中原有的数据记录...) 11、点击开始按钮； 12、可以看到已经正确导入Excel数据。
在一个低配MySQL数据库（笔记本电脑虚机环境，虚机配置2CPU/3G内存），在3000万级别的大量数据LOAD DATA方式导入时，坚持一小时后，终于被KO了，甚至没写下任何有用的日志，只是在操作界面报错...@node1:1 ~]# systemctl status mysql● mysql.service - Percona XtraDB Cluster Loaded: loaded (/usr/lib...└─8422 /usr/sbin/mysqld --user=mysql --log-error-verbosity=3 --wsrep_recover --log_error=/mysql/pxc/......此时在数据库日志没有任何有用的信息，时接近30分钟，才启动成功，可见MySQL在异常退出后在启动时，也会遭遇漫长的恢复过程。...此时数据库日志仍然显示之前的信息：2022-02-25T07:01:33.501960Z 2 [Note] [MY-000000] [WSREP] wsrep_notify_cmd is not defined
大量delete导致OOM原因 在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下： 1....事务未提交 如果删除操作在一个大事务中进行，并且该事务未提交或者长时间未提交，那么会导致事务日志持续增加，占用大量内存，最终导致内存溢出。 2....未优化的删除操作 如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句，MySQL 可能会执行全表扫描，导致大量的磁盘和内存资源消耗，从而引起内存溢出。 解决这个问题的方法 1....分批处理 将大量删除操作划分成小批次进行，每次处理一定数量的数据，以避免一次性操作过多数据导致内存问题。 2....增加服务器资源 如果经过以上优化措施仍无法解决问题，可以考虑增加服务器的内存容量或者升级数据库服务器。 请注意，在进行大量删除操作之前，务必备份重要的数据，以防止意外删除导致数据丢失。
一.向表中插入数据 Insert语法要求指定要插入的表名和被插入到新列中的值。...cust_city, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email FROM cust_new where cust_country='USA'; 二.更新数据...使用update更新或修改表中的数据。...注意在使用update时一定要细心，除非要删除和更新表中所有数据，一定加上where限定，否则会更新表中的所有行。...在更新update更新多行的数据时，某一行出现错误，整个update将被取消。可以使用IGNORE关键字，即使某一行发生错误，操作也会继续进行。
具体的upgrade脚本如下： 动态删除索引 DROP PROCEDURE IF EXISTS UPGRADE; DELIMITER $$ CREATE PR...
Hive 插入大量数据简介在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以方便地对大规模数据进行管理和分析。当需要将大量数据插入到Hive表中时，我们需要考虑一些优化策略，以提高插入性能和效率。...使用分区表在向Hive表中插入大量数据时，可以考虑使用分区表。通过对数据进行合理的分区，可以减少单个分区数据量，提高查询性能。同时，在插入数据时，Hive会并行处理不同分区的数据，加快插入速度。...调整参数设置在插入大量数据时，可以通过调整Hive的参数设置来优化性能。...我们可以利用Hive来存储和分析这些大量的用户行为数据。...灵活性：动态分区根据实际数据内容自动生成分区，适用于字段值多变且频繁更新的场景，保证分区信息的准确性。提高性能：动态分区可以在数据插入过程中，自动并行处理不同分区的数据，提高插入性能和效率。
一个表，1.5w条数据，字段: id,name,content,last_update_time id，自定义主键 name，varchar类型 content是longtext类型， last_update_time...case1： select id, name from t order by last_update_time limit 10000, 10 当content当中有大量的文本时，case1的效率极慢。...使用explain： 有content时结果： mysql> explain select id, name, last_update_time from t order by last_update_time...无content的时候，查询走的是idx_last_update_time，我猜测这个索引中包含了id,name字段，因此仅通过索引就可以获取到所需的数据，因此速度很快。...我觉得，主要跟你的分页查询的方式有关，limit 10000,10 这个意思是扫描满足条件的10010条数据，扔掉前面的10000行，返回最后的10行，在加上你的表中有个，非常大的字段，这样必然增加数据库查询的
答案为个人原创 假设表的引擎是 Innodb， MySQL 5.7+ 删除一条记录，首先锁住这条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。...之后，相关数据的索引需要更新，清除这些数据。并且，会产生对应的 binlog 与 redolog 日志。...如果 delete 的数据是大量的数据，则会： 如果不加 limit 则会由于需要更新大量数据，从而索引失效变成全扫描导致锁表，同时由于修改大量的索引，产生大量的日志，导致这个更新会有很长时间，锁表锁很长时间...由于产生了大量 binlog 导致主从同步压力变大 由于标记删除产生了大量的存储碎片。由于 MySQL 是按页加载数据，这些存储碎片不仅大量增加了随机读取的次数，并且让页命中率降低，导致页交换增多。...之后，将所有企业类型的数据，插入新表，同时如果已存在则证明发生了更新同步就不插入。个体户数据由于业务变化，并不在这个表上更新，所以这样通过了无表锁同步实现了大表的数据清理
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