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mysql批量写入_mysql insert多条数

测试环境: SpringBoot 2.5 Mysql 8 JDK 8 Docker 首先,多条数据的插入,可选的方案: foreach循环插入 拼接sql,一次执行 使用批处理功能插入 搭建测试环境`...不同的测试 1. foreach 插入 先获取列表,然后每一条数据都执行一次数据库操作,插入数据: @SpringBootTest @MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper...批量处理+分批提交 在批处理的基础上,每1000条数据,先提交一下,也就是分批提交。...的情况下,进入容器内,也可以直接在Docker桌面版直接点Cli图标进入: docker exec -it mysql bash 复制代码 进入/etc/mysql目录,去修改my.cnf文件: cd...这肯定是不对的,从官方文档中,我们可以看到它会批量更新,不会每次去创建预处理语句,理论是更快的。

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MySQL快速导入千万条数据(2)

一、导入前1000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据,结果:■ 1000万行,有2索引导入耗时:16分钟Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings...(16 min 12.95 sec)Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920可见,导入千万条数据,性能下降明显。...二、导入前2000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前2000万条数据,结果:■ 2000万行,无 索引导入耗时:45分钟Query OK, 19999966 rows affected, 5920...三、导入后面的1000万条数据由于一次导入千万条数据性能较低,因此决定把后面的1000万行,拆分为两部分,分两次导入,如下操作:split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_得到两个文件...:mysql_ab_aa 600万行mysql_ab_ab 4579017行插入mysql_ab_aa:耗时15分钟LOAD DATA LOCAL INFILE '/root/mysql_ab_aa'INTO

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MySQL快速导入千万条数据(1)

对于传统的关系数据库如oracle,在大量数据导入方面的效率,我们一般有一个大概的认知,即1分钟以内可以导入千万条数据,而对于MySQL数据库,普遍观点以为性能相对较差,尤其时对于千万级别的数据量,几十分钟...("`date "+%Y%m%d-%H:%M:%S"`")"chmod +x dumpin.sh取出前50万行:head -500000 mysql.sql > mysql2.sql修改文件内容,加入批量提交语句...首先,修改原SQL文件格式为LOADDATA可用的csv文本格式,此处先用前500万行测试:head -5000000 mysql.sql > mysql2.sqlsed -i "s/INSERT INTO...\`tablename\` VALUES (//g" mysql2.sqlsed -i "s/);//g" mysql2.sql经过以上自动编辑处理,原SQL文件内容成为如下格式:'40601438'...好,现在你还会说,MySQL数据库大批量数据导入性能较差吗?下一步继续测试这3000万条数据全部导入的情况。

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MySQL视图更新

本文主要说明视图的更新限制,如需关于视图的更多知识,参考:MySql视图原理讲解与使用大全 视图简介 视图不是表,不能直接存储数据,是一张虚拟的表,视图和数据库的表存在着对应的关系,我们在某些情况下是可以通过视图来操作数据库的表...一般情况下,在创建有条件限制的视图时,加上 "WITH CHECK OPTION"命令 视图的更新问题 某些视图是可更新的。...仅引用文字值(在该情况下,没有要更新的基本表)。 ALGORITHM = TEMPTABLE(使用临时表总会使视图成为不可更新的)。 注意: 视图中虽然可以更新数据,但是有很多的限制。...一般情况下,最好将视图作为查询数据的虚拟表,而不要通过视图更新数据。因为,使用视图更新数据时,如果没有全面考虑在视图中更新数据的限制,就可能会造成数据更新失败。...option都一样 对于insert,有with check option,要保证insert后,数据要被视图查询出来 对于没有where 子句的视图,使用with check option是多余的 本文参考:MySql

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