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。...JDBC三种读取方式： 1、 一次全部（默认）：一次获取全部； 2、 流式：多次获取，一次一行； 3、 游标：多次获取，一次多行； mybatis默认采取第一种。...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。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据
同上一篇，只是适配 CentOS+ python 2.7 #python 2.7 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'BH8ANK' import json import...pymysql conn = pymysql.connect( host = '10.0.0.14',#mysql服务器地址 port = 3306,#端口号...user = 'root',#用户名 passwd = 'xxxxoooo',#密码 db = 'xxxxx',#数据库名称 charset = 'utf8
Python的数据分析，大部分的教程都是想讲numpy，再讲Dataframe，再讲读取文件。但我看书的时候，前面二章看的实在头晕，所以，我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。...读取CSV 读取csv通过read_csv读取 import pandas as pd zhuanti = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv...读取Excel 利用read_excel读取excel文件 import pandas as pd test = pd.read_excel('C:/Users/luopan/Desktop/test.xlsx...读取MySQL import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd...读取MongoDB import pandas as pd import pymongo client = pymongo.MongoClient('localhost',port = 27017) test
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： ? ?
整体思路： 1，读取json文件 2，将数据格式化为dict，取出key，创建数据库表头 3，取出dict的value，组装成sql语句，循环执行 4，执行SQL语句 #python 3.6 # -*-...author__ = 'BH8ANK' import json import pymysql conn = pymysql.connect( host = 'localhost',#mysql...port = 3306,#端口号 user = 'root',#用户名 passwd = 'xxxxxx',#密码 db = 'xdb',#数据库名称
在网上找到一个包含全国各省市经纬度的json文件，也可以通过上次的办法，解析json关键字，构造SQL语句，插入数据库。...考虑到json中每个省有经纬度，同时嵌套了省内城市的经纬度，因此这里计划在数据库中创建如下表结构： 【省名】【经度】【维度】【市名】【经度】【维度】 所以，需要将json中的内容整合拼接一下，输出一个list...下面是代码： #python 3.6 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'BH8ANK' import json import pymysql conn = pymysql.connect...( host='localhost', # mysql服务器地址 port=3306, # 端口号 user='root', # 用户名 passwd='xxxxx...', # 密码 db='xdb', # 数据库名称 charset='utf8', # 连接编码，根据需要填写 ) cur = conn.cursor() # 创建并返回游标
本文实例为大家分享了python读取mysql数据绘制条形图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 Mysql 脚本示例： create table demo( id int ,product varchar...30' union all select 9,'III',3,20,60,'2015-02-25' union all select 10,'JJJ',10,15,150,'2015-11-02'; python...plotly.plotly import plotly.graph_objs as pg host = "localhost" port = 3306 user = "root" passwd = "mysql
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
import pandas as pd import pymysql #连接数据库 dbconn=pymysql.connect( host="0.0.0.0",#ip database
这两天看了很多关于mysql中文乱码的问题，除了创建table的时候设置为utf8编码以及修改mysql配置文件的方法外，很少有人提关于python库中中文乱码的处理办法，尤其是records库的中文乱码问题...文中的代码在CentOS或者Ubuntu操作系统python3的环境下都测试没问题。...基于python3使用pymysql来读取mysql中的内容，在connect中一定要加入charset参数，否则中文在ubuntu或者centos下读出来显示一堆问号。...cursor.fetchall(): print(row) db.close() records库是requests作者 kennethreitz 写的一个非常方便的针对各种数据库进行数据处理的...python库，只不过文档和网上的相关内容很少，尤其是中文的情况，如果不知道正确的使用方法很容易出现乱码。
连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码，Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。...在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。 如果您对sql语句不熟悉，可以访问我们的 SQL基础教程 实例： 以下实例链接Mysql的TESTDB数据库： #!.../usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import MySQLdb# 打开数据库连接db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser...Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。...db.commit()except: # 发生错误时回滚 db.rollback() 对于支持事务的数据库， 在Python数据库编程中，当游标建立之时，就自动开始了一个隐形的数据库事务
1.Python读取JSON报错:JSONDecodeError:Extra data:line 2 column 1 错误原因： JSON数据中数据存在多行，在读取数据时，不能够单单用open()，应利用...for循环： 可能存在换行符问题导致的 大量数据，里面有多行多列，出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError...字典和列表嵌套用法详解 3.1 列表(List) 序列是Python中最基本的数据结构。...列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。..._起不好名字就不起了的博客-CSDN博客_python列表套列表变成一个列表 5.3 python-实用的函数-将多个列表合并为一个 抓数据的的时候把数据存在了多个列表里，做数据清洗的时候需要将多个列表中的元素合并为一个列表
waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表waybill_no有部分重复 实现思路 思路1、利用MySql...的LIMIT offset, length分页功能+ORDER BY primary_key按主键排序，循环读取数据，然后解析读取的数据，直到满足条件停止 例子：按5000条记录进行分页，循环2000000...% min_seq_id result = test_platform_db.select_many_record(query) ……(后续处理) 问题 跑程序的时候，经常会突然“卡死”，可能是Python...类库自身原因，也可能是数据库请求过于频繁，这样会导致获取的结果丢失，需要重头开始跑 解决方法： 一边跑，一边写入本地文件，同时输出上次读取的记录的位置(思路2来说，就是那个最小主键值)，然后重新跑程序时.../result/waybill_no.txt', 'r+', encoding='utf-8') waybill_no_set = set() # 用于存储获取的waybill_no # 读取上次获取的数据
),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。
那就是读取mysql和kafka中的数据。 这里介绍下如何读取Mysql引擎中的数据。...database — 数据库的名称。 table — 表名称。 user — 数据库用户。 password — 用户密码。...=, >, >=, <, <=）是在 MySQL 服务器上执行。其余条件以及 LIMIT 采样约束语句仅在对MySQL的查询完成后才在ClickHouse中执行。...MySQL 引擎不支持 Nullable 数据类型，因此，当从MySQL表中读取数据时，NULL 将转换为指定列类型的默认值（通常为0或空字符串）。...Example mysql中的数据 clickhouse查询的数据 当然也可以查询之后 直接insert 或者create,方便至极！
前言 使用Python爬虫代理IP时，最先使用了sqlite作为存储ip数据库，sqlite简单、灵活、轻量、开源，和文件系统一样。...而当大量插入爬取的数据时，出现了严重的耗时，查看一起资料后，发现：sqlite在每条insert都使用commit的时候，就相当于每次访问时都要打开一次文件，从而引起了大量的I/O操作，耗时严重。...，把大量操作的语句都保存在内存中，当提交时才全部写入数据库，此时，数据库文件也就只用打开一次，会显著的提高效率。...官方文档 当synchronous设置为FULL (2), SQLite数据库引擎在紧急时刻会暂停以确定数据已经写入磁盘。这使系统崩溃或电源出问题时能确保数据库在重起后不会损坏。...若运行SQLite的应用程序崩溃， 数据不会损伤，但在系统崩溃或写入数据时意外断电的情况下数据库可能会损坏。另一方面，在synchronous OFF时 一些操作可能会快50倍甚至更多。
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
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
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