相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候,都会有不少的烦恼,尤其是针对数据量极大的情况下,效率问题就直接提上了菜板。因此,开多线程来执行批量任务是十分重要的一种批量操作思路,其实这种思路实现起来也十分简单,就拿批量更新的操作举例:整体流程图 步骤获取需要进行批量更新的大集合A,对大集合进行拆分操作,分成N个小集合A-1 ~ A-N开启线程池,针对集合的大小进行调参,对小集合进行批            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Java批量更新数据不同的值
### 1. 流程概述
在Java中,批量更新数据不同的值可以通过以下步骤完成:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 连接数据库 | 首先,需要建立与数据库的连接,以便对数据进行操作。 |
| 2. 查询数据 | 接下来,需要查询要更新的数据,并将其存储在合适的数据结构中。 |
| 3. 更新数据 | 然后,使用更新语句更新数据表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## 批量更新不同的数据的流程
为了实现“java es 批量更新不同的数据”,需要按照以下步骤进行操作:
1. 创建一个Elasticsearch的客户端;
2. 批量更新数据。
下面是具体的步骤和代码实现。
### 1. 创建Elasticsearch客户端
首先,我们需要创建一个Elasticsearch的客户端,以便能够与Elasticsearch进行交互。在Java中,我们可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Java批量更新数据set不同的值
在实际开发过程中,我们经常需要对数据库中的数据进行批量更新操作。而有时候,我们需要批量更新的数据需要设置不同的值。在Java中,我们可以通过使用批量更新SQL语句,并将不同的值作为参数传入来实现这一功能。
### 批量更新数据set不同的值示例
下面是一个示例代码,演示了如何使用Java来批量更新数据库中的数据,实现设置不同的值的功能。
```ja            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            学习内容说明:更新方法参数使用批量更新修改器的种类及使用批量更新数组(无重复值)1. 更新方法mongo通过update方法进行文档修改  db.[文档名称].update( {条件},{修改器 : 更新内容},[true/false], [true/false] )  如:db.person.update( {name : “zhang” }, {$set : {sex : “M”, age :            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 批量更新不同数据的 SQL Server 实践
## 引言
在实际的软件开发项目中,经常会遇到需要批量更新不同数据的情况。例如,一个电商平台需要将某个商品的价格同时更新到多个地区,或者一个学校需要将学生的成绩同时更新到多个班级。在这种情况下,手动逐条更新数据是非常耗时且容易出错的。本文将介绍如何使用 SQL Server 来实现批量更新不同数据的功能,并提供一个示例供读者参考。
## 问            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java批量更新百万数据教程
## 一、整体流程
在实现Java批量更新百万数据的过程中,一般可以分为以下几个步骤:
```mermaid
pie
    title Java批量更新百万数据流程
    "连接数据库" : 20
    "准备SQL语句" : 15
    "批量更新数据" : 40
    "提交事务" : 10
    "关闭连接" : 15
```
## 二、具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言写这篇文章的目的主要是为了自己做一个总结,以及分享给可能会有需要的朋友,背景最近在项目中遇到需要从客户方的数据库中查询单表数据,然后将查询到的所有数据同步新增到我方的数据库中。目前客户方该表数据大概有500-600万条左右,之前也是没有遇到过这么大数据量大一个同步,最后经过多次的代码修改最终确定了下面的这种方式方案客户的数据库是oracle   我方的数据库是达梦   首先通过分页查询分批次的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            通常情况下我们在mongodb中用update语句来更新,如:db.tables.update({"Package":"Secret"},{$set:{"rank":100}})但是这样只能更新一条,非常的不方便。如果要批量更新相同条件的所有语句。怎么办?只需要加两个参数就可以了。如:db.tables.update({"Package":"Secret"},{$set:{"rank":100}}            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            背景描述:通常如果需要一次更新多条数据有两个方式,(1)在业务代码中循环遍历逐条更新。(2)一次性更新所有数据(更准确的说是一条sql语句来更新所有数据,逐条更新的操作放到数据库端,在业务代码端展现的就是一次性更新所有数据)。两种方式各有利弊,下面将会对两种方式的利弊做简要分析,主要介绍第二种方式在mybatis中的实现。逐条更新    这种方式显然是最简单,也最不容易出错的,即便出错也只是影响到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近很多网友给我私信留言,我都没时间给大家一一回复,因为我最近在录制一个视频,预计未来会和大家见面。写在前面相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候,都会有不少的烦恼,尤其是针对数据量极大的情况下,效率问题就直接提上了菜板。因此,开多线程来执行批量任务是十分重要的一种批量操作思路,其实这种思路实现起来也十分简单。结合我们昨天微信群里的讨论,我这里就拿批量更新的操作举例,给大家            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于跨表批量查询,我们可以采用“UNION”关键字,结合子查询还可以进行分页查询,但对于批量更新,JDBC无法对子查询视图进行更新,如下:update
-- 子查询视图
    (select * from t_security_menu ) as menu 
set back_url = 'URL_2' where pk = 2
-- 提示如下错误:
-- [Err] 1288 - The ta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             一、JDBC的批量插入   JDBC批量插入主要用于数据导入和日志记录因为日志一般都是先写在文件下的等。     我用Mysql 5.1.5的JDBC driver 分别对三种比较常用的方法做了测试    方法一,使用PreparedStatement加批量的方法try {   
      Class.f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面:相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候,都会有不少的烦恼,尤其是针对数据量极大的情况下,效率问题就直接提上了菜板。因此,开多线程来执行批量任务是十分重要的一种批量操作思路,其实这种思路实现起来也十分简单,就拿批量更新的操作举例:整体流程图步骤 获取需要进行批量更新的大集合A,对大集合进行拆分操作,分成N个小集合A-1 ~ A-N 。开启线程池,针对集合的大小进行调参,对小集合进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            mysql更新语句很简单,更新一条数据的某个字段,一般这样写:1UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field = 'other_val            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java 批量更新数据
> 本文将介绍如何使用 Java 语言批量更新数据,并提供代码示例。
## 背景
在开发过程中,我们经常需要对数据库中的数据进行批量更新。批量更新可以显著提高数据处理的效率,减少数据库的压力,同时也能减少网络通信的开销。Java 提供了多种方式来实现批量更新数据的操作,下面将分别介绍使用 JDBC 和 JPA 来实现批量更新的方法。
## 使用 JDBC 批量更            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-04 13:32:28
                            
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            [转发]导读我们在向数据库里批量插入数据的时候,会遇到要将原有主键或者unique索引所在记录更新的情况,而如果没有主键或者unique索引冲突的时候,直接执行插入操作。这种情况下,有三种方式执行:直接直接每条select, 判断, 然后insert,毫无疑问,这是最笨的方法了,不断的查询判断,有主键或索引冲突,执行update,否则执行insert. 数据量稍微大一点这种方式就不行了。稍微高级一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-23 14:46:04
                            
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            Elasticsearch 使用updateByQuery批量更新数据对于批量更新数据,通常我们有2种做法按照更新的条件,从es查询出所有待更新的记录的id,然后根据id再通过Bulk.Builder接口完成批量更新直接使用updateByQuery接口完成批量更新的操作可以看出第一种更新方法在更新前需要先查询一次es,接下来依次来看每种更新方法的详细使用: 首先创建一个索引put http://            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-16 11:04:54
                            
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            1、化整为零 
 一般情况下,如果需要对一个表进行大批量的更新的时候,由于涉及到的记录数很多,所以可能需要花费的时间也就很长,这种情况下,还采用一个单独的update 语句来更新的话,就会造成长时间的加锁,影响到业务。 
 简单的一个例子,如要更新im_user表中的非空ID为用户表bmw_users中的ID,关联字段为im_user.login_id=b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-16 06:43:29
                            
                                115阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在工作中经常遇到要导入数据的场景。1 导入全新的数据2 导入的数据中库中可能已经存在,已经存在的数据不能覆盖,不能变更3 导入的数据中库中可能已经存在,已经存在的数据主键等不能变化,同时需要更新这些数据的一些字段(比如:积分字段) 第一种最简单,最坑爹的是第三种了。新手碰到这种问题往往一筹莫展,能想到的最直接的办法就是 一条条获取 ,然后判断,然后 update。这种方式的效率在少量数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-04 13:50:46
                            
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