MySQL大批量造数据 目录 1、前言 2、什么是存储过程 3、存储过程批量造数据 1、前言 有时候往数据库里批量造数据，是为了某些测试前的必要条件。...一般批量造数据有以下几种方式： 1、通过接口请求方式批量造数据 2、开发脚本（Java、Python等）进行批量造数据 3、使用 Jmeter 的 MySQL 脚本发起批量造数据 4、通过 MySQL...的存储过程造数据 本篇采用 MySQL 的存储过程方式来进行批量造数据。...3、统一接口，确保数据的安全。 3、存储过程批量造数据 使用 MySQL 客户端工具（例如 HeidiSQL）连接数据库。 可以看到 my_test 库的 student 表，目前有6条数据。...存储过程执行完成，查询表数据，结果如下，新增10条数据。
个人博客：doubleq.win 1487 大批整数排序 时间限制: 3 s 空间限制: 16000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题解 题目描述 Description ！！！...现在有一大批（总数不超过10000000个）1到10之间的整数，现在请你从小到大进行排序输出。 （测试数据将超过11MB。）...每行一个（注：最后有一空行） 样例输入 Sample Input 11 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 样例输出 Sample Output 1 2 3 4 5 6 7 8 9 9 10 数据范围及提示
如何使用dropdownlist绑定数据库？首先我们要了解一些dropdownlist的一些属性。...DataSource：为数据源 DataBind:数据源绑定 DataTextField:要显示的文本值 DataValueField：显示文本值的编号 其中DataTextField主要是给用户看的...下面是代码展示： 这里我就建立了一个部门表插入了三条数据： go create table Department ( DepId int primary key identity(1,1...); return cmd.ExecuteNonQuery() > 0; } } } 下面是进行dropdownlist数据绑定
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景：最近接触到一个诊所的项目，主要做二次开发，由于甲方没法提供测试数据库（只有生产环境），且二次开发还是基于之前的数据库结构，给了数据库文档和生产库数据地址。...由于生产库数据量比较大，我们也没法直接在生产库下二次开发（胆小），我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下，迁移的是表结构和表中数据，大概一个表在400M左右（300万条数据），全是InnoDB...针对如上的迁移数据的需求，我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件，直接在本地执行SQL，由于数据量太大了，该方法根本不可行，一个表的导入大概需要7、8个小时。...因生产环境的表存储引擎都是InnoDB的，可以将InnoDB改为MyISAM，因为在数据量比较大的情况MyISAM的插入速度比Innodb高，这里也是当数据导入完成后再将存储引擎修改为InnoDB。...到这里基本已经完成了大数据的迁移工作，这个时候我们通过如下数据得到结论。
当我们要hive来做类似于大批量数据的select时，也许问题就会发生了变化。...1:通用解决方案:分页拉取 首先，我们要基于一个事实，就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据。...所以，一次次的分页，则必定涉及到一次次的数据运算。这在小数据量的情况下是可以接受的，因为计算机的高速运转能力。但是当数据量大到一定程度时，就不行了。...总体来说就是，不带分页的接收全量数据。 但是，这个会有什么问题？同样，小数据量时无任何疑问，但当数据量足够大时，每一次的数据接收，都需要一次网络通信请求，且都是单线程的。...总结下：首先使用临时表并行地将结果写入；其次通过hdfs将文件快速下载到本地即可；最后需要定时清理临时表；这样，你就可以高效，无限制的为用户拉取大批量数据了。
最近再解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。...线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。...1) cat 2 dog 2 name为cat和dog的数据重复了，每个重复的数据有两条； Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group...mysql不支持这种更新查询同一张表的操作 解决办法：把要更新的几列数据查询出来做为一个第三方表，然后筛选更新。...，这些数据就是我们要留下的火种，那么再查询出id不在这里面的，就是我们要删除的重复数据。
copy命令的用法 from database 子句指定连接的源数据库，如果省略则为当前连接的数据库 to database子句指定连接的目的数据库，如果省略则为当前数据库 from database...TO database 同时指定了连接的原数据库以及目的数据库 支持几种不同的表间数据复制方式:APPEND|CREATE|INSERT|REPLACE 支持跨Oracle版本，不同schema之间，相同...schema之间的数据复制 支持异构数据库间的数据复制，如Oracle到非Oracle数据库 支持Oracle跨平台间的数据库复制，如windows平到到linux平台 支持本地数据库到远程数据库，远程数据库到本地...，远程数据库到另一个远程数据库之间数据复制 复制数据时，使用Oracle net来传输数据 2、同一数据库相同schema之间数据复制 --create 方式，仅指定from子句 --注，下面的示例中,...SQL*Plus 每一次fetch数据的行数，缺省值为15，有效值是1到5000 copycommit 该参数用于copy完多少行数据之后执行commit，如果该值为0,则表示所有数据复制完毕后再执行
这里提供一些测试对比数据，分别是进行单条数据的导入与转化成一条 SQL 语句进行导入，分别测试 1 百、1 千、1 万条数据记录。 ?...，需要维护索引数据，无序的记录会增大维护索引的成本。...下面提供随机数据与顺序数据的性能对比，分别是记录为 1 百、1 千、1 万、10 万、100 万。 ? 从测试结果来看，该优化方法的性能有所提高，但是提高并不是很明显。...从测试结果可以看到，合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1 千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了 innodb_buffer 的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作...而使用合并数据+事务+有序数据的方式在数据量达到千万级以上表现依旧是良好，在数据量较大时，有序数据索引定位较为方便，不需要频繁对磁盘进行读写操作，所以可以维持较高的性能。
需求是：有大量的ip地址，作为分布式爬虫的任务分配，需要加入到redis队列中，如果使用数据库提取+for+redis-lpush的方式速度非常慢，大约放80w数据就得4-5个小时（网络状况而定）。...目前需要将6.5kw的数据放到redis所以需要改进队列方式。...1：使用步骤 首先将数据库中提取ip列表，转换成 保存为data.txt文本 order key value1 order key value2 order key value3 这样的格式。...如果暂时没有数据想做测试的可以用这个命令生成一个data.txt for N in $(seq 1 1000); do echo "SADD test $N"; done > data.txt 之后在redis-cli...gist.github.com/abtrout/432ce44fa77a9620c739#file-redis-pipe-md 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: Redis大批量上传数据
为了应对审计导出大量凭证的要求，写了此程序来导出bkpf及bseg表数据，此程序分两种导出方式，导出至本地及导出至服务器，因为数据量巨大，所以也支持后台导出至服务器(导出至本地不支持后台执行，sap服务器没办法把文件写到本地...，构造动态内表 3.构造动态取表字段数据 4.将动态数据存储至动态内表 5.根据自建表取表字段的描述，构造导出结构的表头 6.循环取到数据的动态内表，构造导出文件 7.导出至本地或者服务器 具体代码如下..."动态取出数据 IF LV_SELEA IS NOT INITIAL...."将换行符和这行数据加入表数据中 CLEAR LINE . ELSEIF P_LOCA = 'X'...."每循环一次导出一次数据 IF P_SERV = 'X'.
接上次闹钟项目更改字符集之后，这几天又需要对线上数据做处理。...最后决定将数据库中2018年以前用户无用的闹钟进行删除，找到dba同学商量要删除数据，但是很不幸，dba同学告知我们目前他们没有成熟的工具操作，让我们自己写程序删除，他们可以负责备份数据。...一、思路分析 需要进行删除的这张表是一个很宽的数据量很大的表，当前共有七千多万条数据，经过筛选查询，发现2018年之前且状态为无效的闹钟数量达到了五千多万，也就是说现在需求是要物理删除这五千多万条数据...要删除的五千多万条数据如何定位？ 怎样高效地删除这么大量的数据同时保证负载正常？ 怎样保证集群环境下，删除任务只执行一次？ 我们分别看一下解决这些问题的思路。...一共删除了58115102条数据，至此这次删除历史数据的任务完成。 第一次在线上物理删除这么大量的数据，仅此记录一下本次处理的思路和实现方法。
” 加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。...线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。...(1) cat 2 dog 2 name为cat和dog的数据重复了，每个重复的数据有两条； Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group...( SELECT MIN( id ) AS id FROM student GROUP BY `name` ) t ) 啥意思呢，就是先通过name分组，查出id最小的数据，这些数据就是我们要留下的火种...，那么再查询出id不在这里面的，就是我们要删除的重复数据。
上次我们利用LUA的表数据结构的特性，对IP数据进行去重的操作，接下来的是更进一步对数据进行统计，统计出数每个IP出现的频次，然后对出重之后的数据进行排序，得出一个IP访问频次的TOP N排行。...其它说明（可忽略）： 实际上统计IP频次有一个其他的想法， 完整的目标，是对当时间段内的IP数据进行一个统计，经过去重计数得出一个当前某特定时间内IP被访问的排行榜单，对排名前N数据进行下一步查询，查询出每个...对应的被访问的端口号，如果在特定时间内，一个IP有很多的端口Port被访问，我们可以怀疑这是一种扫描行为，如果被扫描的业务恰好有一个WEB业务，很有可能伴随着大量的302或是404产生，也有可能业务会被扫描的渗透数据扫挂...TOP N中的N的长度是由我们设定的，每个IP可接受的被访问的Port端口数据也是动态设定。 下一次针对端口访问统计进行脚本实现。
线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。...(1) cat 2 dog 2 name为cat和dog的数据重复了，每个重复的数据有两条； Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group...mysql不支持这种更新查询同一张表的操作 解决办法：把要更新的几列数据查询出来做为一个第三方表，然后筛选更新。...( SELECT MIN( id ) AS id FROM student GROUP BY `name` ) t ) 啥意思呢，就是先通过name分组，查出id最小的数据，这些数据就是我们要留下的火种...，那么再查询出id不在这里面的，就是我们要删除的重复数据。
加班原因是上线，解决线上数据库存在重复数据的问题，发现了程序的bug，很好解决，有点问题的是，修正线上的重复数据。...线上库有6个表存在重复数据，其中2个表比较大，一个96万+、一个30万+，因为之前处理过相同的问题，就直接拿来了上次的Python去重脚本，脚本很简单，就是连接数据库，查出来重复数据，循环删除。...(1) cat 2 dog 2 name为cat和dog的数据重复了，每个重复的数据有两条； Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 表 Group...( SELECT MIN( id ) AS id FROM student GROUP BY `name` ) t ) 啥意思呢，就是先通过name分组，查出id最小的数据，这些数据就是我们要留下的火种...，那么再查询出id不在这里面的，就是我们要删除的重复数据。
我们进行问题重现定位，尝试了几个手机的导入功能都可正常使用，于业务人员手机对比找区别点，原来业务人员通讯录手机号比较多1000+左右，于是我们猜测可能是数据量大时导致的问题，尝试使用业务人员手机进行抓包定位...这时我们经过回顾反思，确认当时测试时存在遗漏点，未考虑边界上限，也可能考虑了，估计因为觉得大量通讯录测试数据的难点就忽略测试了，我们得到教训，需求需要定义上下限，测试分析也需要考虑上下限，任何功能模块都需要考虑边界下限和边界上限进行测试...当初遇到的难点是大量通讯录数据，无法模拟的问题，没有1000+通讯录的手机，也不可能手动添加1000+个。...经过一段时间的摸索，找到了一个很好的测试方法，借助Fiddler工具拦截请求，模拟大量数据5000+手机号，篡改请求数据，释放请求，达到要实现的测试效果。
POI的坑，以及分别对于xls和xlsx文件怎么优化大批量数据的导入和导出。...当文件大，数据量多的时候对内存的占用可想而知。...而提供的数据，也不再像之前是原始数据，而是全部格式化好，方便开发者开箱即用。大大简化了我们的开发效率。...然后方法里获取你想要的数据。...原理 这里涉及BIFF8格式以及POI对其的封装，大家可以了解一下（因为其格式比较复杂，我也不是很清楚） 总结 POI优化了对XLSX的大批量写，以及支持对XLS和XLSX的SAX读，我们在实际开发时需要根据业务量来选择正确的处理
概要 Java对Excel的操作一般都是用POI，但是数据量大的话可能会导致频繁的FGC或OOM，这篇文章跟大家说下如果避免踩POI的坑，以及分别对于xls和xlsx文件怎么优化大批量数据的导入和导出。...当文件大，数据量多的时候对内存的占用可想而知。...而提供的数据，也不再像之前是原始数据，而是全部格式化好，方便开发者开箱即用。大大简化了我们的开发效率。...然后方法里获取你想要的数据。...原理 这里涉及BIFF8格式以及POI对其的封装，大家可以了解一下（因为其格式比较复杂，我也不是很清楚） 总结 POI优化了对XLSX的大批量写，以及支持对XLS和XLSX的SAX读，我们在实际开发时需要根据业务量来选择正确的处理
conn.php: <?...php $conn =mysql_connect("localhost", "root", "") or die("数据库链接错误"); mysql_select_db("cyg", $conn);
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