对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。经过对MySQL InnoDB的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。1、一条SQL语句插入多条数据常用的插入语句如：INSERT INTO `insert_table
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2024-09-19 20:46:42
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遇到问题： 数据库里的数据要都跑一遍，全拿出来会卡爆缓存，还有一种是跑一个删一个。不行数据还要呢，或则复制一份，跑一个删一个。还是不行麻烦。 理想状况：可以分批次取，一次取多少，记录下当前值。以后可以从当前值 ，接着取。 `limit n,m`，表示起始值为n，然后取出m个记录。如果batch si ...
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2021-08-02 15:15:00
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两个参数：chunksize，iterator1、chunksizeread_csv 和 read_table 有一个chunksize参数，用以指定一个块大小（每次读取多少行），返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。import pandas as pd
reader = pd.read_csv("pff_
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2023-06-26 15:27:09
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1.0版，普通企业应用基本都是单实例或单库的模式，采用单机实现数据库的访问。再向上，2.0版，随着业务的规模扩展，企业会采用双机数据库，如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后，3.0版，单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈，因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的
基于Mycat实现读写分离环境：mariadb主：192.168.200.129：192.168.200.114：192.168.200.112（1） 安装jdk，先查看本机是否有jdk，由于Mycat是基于Java语言来编写的，所以需要安装JDK，版本为1.8即可。没有的话安装一下然后配置环境变量[root@ns2 ~]# lsjdk-8u191-linux-x64.tar.gz[ro
一、读写分离什么是数据库读写分离？答：一主多从，读写分离，主动同步，是一种常见的数据库架构，一般来说：主库，提供数据库写服务从库，提供数据库读服务主从之间，通过某种机制同步数据，例如mysql的binlog一个组从同步集群通常称为一个“分组”。分组架构究竟解决什么问题？ 答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望：线性提升数据库读性能通过消除读写锁冲突提升数据
import pandas as pd import numpy as np # 定义一个取数的函数，因为数据量大，分批次取 def read_Data(filePath,size=5000): #两个参数（路径，数据一次提取的行数）size=5000可以根据自己的实际情况调整 df = pd.re ...
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2021-08-10 17:10:00
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1. 两种提取数据方式：FETCH 游标名 INTO 变量名1[，变量名2...]; FETCH 游标名 INTO 记录变量; 第一种格式中的变量名是用来从游标中接收数据的变量，需要事先定义。变量的个数和类型应与SELECT语句中的字段变量的个数和类型一致。 第二种格式一次将一行数据取到记录变量中，需要使用%ROWTYPE事先定义记录变量，这种形式使用起来比较方便，不
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2024-01-30 20:54:37
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示例代码可以从github上获取
https://github.com/git-simm/simm-framework.git
一、业务场景：
系统中存在一个盘库的功能，用户一次盘库形成一两万条的盘库明细单，一次性提交给服务器进行处理。服务器性能比较优越，平均也得运行30秒左右。性能上需要进行优化。
二、处理方案
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2024-06-21 14:00:47
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一 客户端/服务器架构即C/S架构，包括1.硬件C/S架构(打印机)2.软件C/S架构(web服务)C/S架构与socket的关系：我们学习socket就是为了完成C/S架构的开发二 osi七层网络通信原理：为何学习socket一定要先学习互联网协议：1.首先：本节课程的目标就是教会你如何基于socket编程，来开发一款自己的C/S架构软件2.其次：C/S架构的软件（软件属于应用层）是基于网络进行
# MySQL 分批读取详解
在处理大量数据时，我们经常会遇到需要分批读取数据库中的数据的情况。MySQL 是一个常用的关系型数据库，本文将介绍如何在 MySQL 中实现分批读取数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是分批读取
分批读取是指将大量数据分成若干个较小的批次进行读取和处理。这样做的好处是可以减少对内存的需求，提高程序的性能和效率。对于数据库来说，分批读取可以减轻数据库的负担，提
原创
2024-01-23 10:46:14
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在处理大规模数据库时，因内存限制而无法一次性读取所有数据，一种常用的方法是“Python分批读取数据库数据”。该技术可以高效地管理和操作大量数据，通过分批读取减少内存占用，增强了程序的稳定性和效率。
## 环境准备
在开始之前，确保您具备运行代码所需的环境。以下是前置依赖的安装步骤，以确保我们能够顺利地执行数据库操作。
### 前置依赖安装
在Python中使用`pandas`和`SQLA
在上一篇文章《开源Python爬取复审委决定代码——共享1.9万无效决定》中，公开了从专利复审委网站爬取决定的Python源代码，并共享了所爬取的无效决定和复审决定。从结果来看，大家对共享的决定，特别是无效决定比较感兴趣，百度网盘显示累计保存600多次，下载400多次。为了方便维护，集思广益，我已将源代码托管到GITHUB上，名称为botouzi/Python-patent，网址为：https:/
# Python分批读取数据库教程
## 1. 整体流程
以下是实现“python 分批读取数据库”的整体流程，我们将会逐步进行详细说明。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 查询总数据量 |
| 3 | 分批读取数据 |
| 4 | 处理数据 |
| 5
原创
2024-05-23 05:05:02
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# 如何实现MySQL分批获取数据
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个分批获取数据的流程：
```mermaid
erDiagram
数据库 -- 查询数据: 获取需要的数据
查询数据 -- 处理数据: 处理数据
处理数据 -- 返回结果: 返回给用户
```
## 二、具体步骤
1. 首先，你需要连接到MySQL数据库，可以使用以下代码示例：
```m
原创
2024-03-06 05:23:11
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# Python从数据库分批读取数据
在实际的开发中，我们经常需要从数据库中读取大量数据，但一次性读取全部数据可能会导致内存溢出或者性能问题。为了避免这种情况，我们可以采用分批读取数据的方式，即每次读取一定数量的数据，处理完之后再读取下一批数据。本文将介绍如何使用Python从数据库中分批读取数据的方法，并提供代码示例。
## 分批读取数据的方法
在Python中，我们可以使用`fetchm
原创
2024-05-03 04:25:06
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# 项目方案：Java数据库数据分批读取方案
## 1. 项目背景
在处理大量数据时，直接从数据库一次性读取所有数据可能会导致内存溢出或者性能下降。因此，为了有效地处理大量数据，我们需要一种方式来分批读取数据库中的数据。
## 2. 技术选型
在本项目中，我们将使用Java语言和关系型数据库来实现数据分批读取。具体地，我们选择使用JDBC（Java Database Connectivity）
原创
2024-01-30 11:44:42
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# MySQL导出数据分批
在处理大量数据时，经常会遇到导出数据的需求。如果数据量很大，一次性导出可能会导致内存溢出或者执行时间过长。为了解决这个问题，我们可以使用分批导出的方法。本文将介绍如何使用MySQL实现数据分批导出，并提供代码示例。
## 1. 分批导出原理
数据分批导出的原理很简单：通过限制每次导出的数据条数，分批从数据库中查询数据并导出到文件中。这样做的好处是可以减少内存占用，
原创
2023-07-23 12:15:19
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## mysql分批返回数据的实现方法
### 1. 概述
在开发过程中，有时候我们需要从数据库中返回大量数据，但是一次性返回所有数据可能会导致内存开销过大或者响应时间过长。这时候就需要采用分批返回数据的方式来提高效率和性能。
本文将介绍如何使用mysql分批返回数据，以帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
### 2. 分批返回数据的流程
下面的表格展示了分批返回数据的整体流程：
|
原创
2023-10-14 14:08:09
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# Python直连SQL分批读取数据
在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要从数据库中读取大量数据的情况。如果数据量过大，一次性读取可能会导致内存溢出或性能下降。为了避免这种情况，我们可以使用Python直接连接SQL数据库，并分批读取数据，以提高效率和减少内存使用。
## 为什么要分批读取数据
当数据量较大时，直接一次性读取所有数据可能会导致内存不足的问题。此外，分批读取数据还可以提高
原创
2024-03-18 04:13:46
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