日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
最近需要在linux上使用c++开发后台服务器程序。原先使用Python很顺手，但是基于项目需求的原因需要转到c++开发，后者优点是效率高，缺点是技术难度大，最要命的是调试难度比python要大很多，于是我又不得不把GDB应用的一些知识点捡起来。
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。
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。
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！》。
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来，使用为了方便起见，我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表，具体字段如下：
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。
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 😅😅😅
批量插入时，xxxMapper.java 中方法的参数都必须是 List ，泛型可以是 bean ，也可以是 Map 。配合使用 mybatis 的 foreach 即可。示例如下：
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本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
之前在 golang 群里有人问过为什么程序会莫名其妙的 hang 死然后不再响应任何请求。单核 cpu 打满。
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
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
当我们使用 MySQL 进行数据存储时，一般会为一张表设置一个自增主键，当有数据行插入时，该主键字段则会根据步长与偏移量增长（默认每次+1）。
1.系统要通过严格的ACID测试,ACID表示原子性/一致性/隔离性/持久性 原子性:一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元 一致性:数据库总是从一个一致性的状态转换到另外一个一致性的状态 隔离性:通常来说一个事务所做的修改在最终提交以前对其他事务是不可见的 持久性:一旦事务提交,则其所做的修改就会永久保存到数据库中
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
当系统的用户量上来，每秒QPS上千后，可能就会导致系统的各种卡顿，超时等情况，这时优化操作不可避免
回答：MySQL InnoDB 引擎底层数据结构是 B+ 树，所谓的索引其实就是一棵 B+ 树，一个表有多少个索引就会有多少颗 B+ 树，MySQL 中的数据都是按顺序保存在 B+ 树叶子节点上的。
使用SpringBoot框架插入时间时，发现时间减少了14个小时，通过日志输出发现错误并不在sql语句，也就是我的插入的时间并没有错，疑惑的是到数据库表里就时间不对劲了。
本文学习的是MySQL中BINARY和VARBINARY类型学习，BINARY和VARBINARY类类似于CHAR和VARCHAR，不同的是它们包含二进制字符串而不要非二进制字符串。也就是说，它们包含字节字符串而不是字符字符串。这说明它们没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。
为了防止数据表中插入错误的数据，MySQL定义了一些维护数据库完整性的规则，即表的约束。常见的约束分为默认约束、非空约束、唯一约束、主键约束、外键约束。本期主要学习默认约束、非空约束~
CI4中，提供了**数据建模**的能力，其中一个妙处就是在使用使用 CodeIgniter 的模型新增或者插入数据时，可以自动写入时间字段和更新时间字段。
《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
电脑可能是我们经常用的工具，好的使用习惯或者使用技巧可以大大提高我们的效率，今天明月就分享些好的电脑使用习惯和技巧给大家，希望可以帮到大家！
#issue 68021 MySQL unique check 问题 - 知乎 (zhihu.com)
MySQL体系前端接受连接，并提供多种API，连接池化可重用。这里连接可以理解为线程，来处理来自客户端的请求。后台存储引擎负责控制IO策略,内存缓冲和线程调度，以及会话事务管理。 我们这里分析在MySQL5.6以后的默认引擎InnoDB。
使用INSERT同时插入多条记录时，MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息，这些信息的含义如下： ● Records：表明插入的记录条数。 ● Duplicates：表明插入时被忽略的记录，原因可能是这些记录包含了重复的主键值。 ● Warnings：表明有问题的数据值，例如发生数据类型转换。
记录第一次创建时间，default falsk中如下两个字段 create_time1 = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now) create_time2 = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now()) 两者的区别: 第一个插入的是期望的, 数据的插入时间，每条数据插入时可自动根据当前时间生成 第二条是一个固定的时间, 程序部署的时间，所有的数据都是这个固定时间 实际上默认值在mysql数据库没有体现,
在Python Tkinter中，如果在主线程中调用耗时的函数，会导致界面卡死，无法响应用户的操作。为了解决这个问题，可以使用多线程或协程来异步执行耗时的函数，使得界面可以保持响应。
一、问题背景 手Q每个版本上线以后研发同学都会收到各种问题反馈。在跟进手Q内部用户反馈的问题时，发现多例问题，其表象和原因如下： 1、问题表象：“未读不消失”、“图片不展示”、“菊花一直在转” 。。。 2、问题原因：死锁导致的功能不可用。 这类由死锁造成的功能不可用的问题，具有表象简单但影响非常严重的特点。一般用户在遇到这类问题后，除了采取杀掉进程重启的策略，没有其他办法继续使用应用。由此可见，死锁问题对产品的影响是巨大的，那么有没有有效的方法能够监控Android应用的死锁呢？ 首先想到的是使用代码规范来
死锁是并发系统中常见的问题，同样也会出现在数据库MySQL的并发读写请求场景中。当两个及以上的事务，双方都在等待对方释放已经持有的锁或因为加锁顺序不一致造成循环等待锁资源，就会出现“死锁”。常见的报错信息为 Deadlock found when trying to get lock...。
手Q每个版本上线以后研发同学都会收到各种问题反馈。在跟进手Q内部用户反馈的问题时，发现多例问题，其表象和原因如下：
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板，应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。
批量插入数据时，发现插入的这批数据中，有某些记录存在唯一键冲突，一个一个跳出来就比较麻烦了，有什么好的办法直接忽略掉冲突的记录么？
墨墨导读：MySQL中常用的四种插入数据的语句: insert ，insert select，replace into，insert into on duplicate key update,以下详述这四种插入数据的语句，希望可以帮助到大家。
MyBatis是一个优秀的持久层框架，可以与数据库进行交互。对于一些需要批量插入数据的场景，MyBatis也提供了支持。下面将介绍MyBatis的批量插入功能，并为Java小白提供一些例子和最佳实践。
例如当前表中有ID为1,2,3三条记录，把3删除，重启MySQL，新插入记录的ID从哪儿开始？
诸多知名大公司都在使用MySQL，其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外，其中部分公司的表囊括数十亿行，却又性能极佳。虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。例如，对于需要频繁更新的数据，最好将其存入一个独立表中，而通过这样的分表，更新操作将更加快捷。同时，表的连接操作也会消耗时间，所以若要深入分析复杂数据，则最好选用大表。惯有认知下，归一化可通过
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
堆是完全二叉树的数组形式，由于堆没有指针指向，所以可以利用下标来模拟指向，假设 i 为父节点，那么 2i+1 为左孩子，2i+2 为右孩子。假设 i 为当前节点，那么 (i - 1) / 2 为父节点
PXC集群3个节点，在插入数据时，如果使用数据库自己生成的主键，一般顺序为1,4,7,10…
我们需要更改改动mysql配置文件/etc/my.cnf并加入如下的参数。(Linux环境下)
背景 将测试环境的表同步到另外一个数据库服务器中，但有些表里面数据巨大，（其实不同步该表的数据就行，当时没想太多），几千万的数据！！ 步骤 1. 既然已经把数据同步过来的话，那就直接delete掉就行
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。
Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
前几天在偶然的情况下,获得了一个18G的txt文件,现在需要导入到数据库中,那么该怎么导入才能保证高效并且稳定呢? mysql插入效率 首先应该知道的就是mysql的插入效率跟下面几个点有关 1:m
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