一.需求分析 最近接到一个需求,导入十万级,甚至可能百万数据量的记录了车辆黑名单的Excel文件,借此机会分析下编码过程; 首先将这个需求拆解,发现有三个比较复杂的问题: 问题一:Excel文件导入后首先要被解析为存放对象的列表,数据量大的情况下可能会导致内存溢出,解析时间过长; 问题二:插入数据库的时候,数据量大,写入的时间长 问题三:要对数据库中的现有数据进项判断,不仅仅
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2023-07-28 00:06:04
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## MongoDB插入百万数据
MongoDB是一个开源的文档数据库，具有高性能、可扩展性和灵活的数据模型。在处理大规模数据时，插入百万的数据是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python和MongoDB来实现插入百万数据的操作，并通过使用饼状图展示插入数据的分布。
### 准备工作
在开始之前，我们需要先安装MongoDB和Python的MongoDB驱动程序pymongo。可以通过以
原创
2023-10-13 10:38:41
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Redis是我们数据的保管者，我们可以随时存随时取，大的小的，重要的不重要的，它都毫无怨言的帮我们保存着，甚至有些时候，我们变得很懒，存东西进去的时候顺便还贴张纸：“过了一个星期就帮我扔了吧”，对于这些，Redis也都默默的接受了(谁叫Antirez把redis设计的这么好呢)。
这次要写的就是关于这张留言纸的事。主动过期: Redis对数据是惰性过期，当一个key到了过期时间，Redis也不会马
Mysql 之百万数据导入1、方法直接source sql 文件进行直接导入（不推荐）Load data infile命令进行导入（推荐）更换引擎，将表的InnoDB引擎改为MyISAM，再导入数据（不推荐）将导入数据的单条SQL语句为多条进行数据的导入（推荐）存储过程 + 事务进行有序插入（有兴趣的可以自己试试）1.1 直接导入（不推荐）这种方式就不需要讲了，简单暴力，直接sourceuse e
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2023-06-16 20:29:16
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# 如何实现“mysql 百万级数据插入”
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------|-----------|
| 1 | 创建数据库和表 | `CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db;` `CREATE TABLE IF NOT EXISTS te
原创
2024-02-20 05:41:20
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# 百万数据的插入MySQL：一种高效的方法
在如今的数据驱动时代，MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，承载着海量的数据。对于开发者而言，如何高效地将百万级的数据插入MySQL是一个常见的挑战。本文将介绍如何实现这一目标，并提供相应的代码示例。
## MySQL插入数据的基础
在MySQL中，最常见的数据插入方法是使用`INSERT`语句。基本的语法如下：
```sql
INSERT
# MySQL百万数据批量插入的科学探讨
在现代数据处理和存储的背景下，MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统，它的高效性和稳定性使得企业在数据存储和处理过程中越来越依赖它。尤其是在处理百万级别的数据插入时，如何高效地进行批量插入成为一个重要的话题。在这篇文章中，我们将探讨MySQL中百万数据批量插入的方法，并提供相应的示例代码。
## 一、批量插入的必要性
对于大规模数据的插入操
原创
2024-10-21 07:30:38
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处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
整体构思：PHP爬取100万条数据，首先要思考这三个问题：怎么爬取？怎么提升爬取速度？怎么存放爬取的数据？怎么爬取一会再以代码说明，先说下怎么提升爬取速度。 第一个想到是不是分布式爬虫呢，主机多的话是可以这么张狂任性的，单机的话就要内敛些了。 不能分布式，那可以多线程啊，换个方向也是很有逼格
# Java 批量插入百万数据
在数据库操作中，批量插入数据是一种常见的需求。尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行批量插入，成为了一个重要的问题。本文将介绍在Java中如何实现批量插入百万数据，并提供代码示例。
## 为什么需要批量插入
在数据库操作中，单条插入数据的速度是非常慢的，尤其是当数据量非常大时。这是因为每次插入操作都会产生网络通信开销，以及数据库的事务处理开销。而批量插入可以
原创
2024-07-19 06:52:24
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# MySQL百万数据插入优化
## 引言
在日常的开发工作中，我们经常需要向数据库中插入大量的数据。然而，当数据量达到百万甚至更多时，插入数据可能会变得非常缓慢，甚至导致数据库崩溃。本文将介绍一些优化技巧，帮助您更高效地向MySQL数据库中插入百万条数据。
## 1. 批量插入
在往数据库中插入大量数据时，最好的方式是使用批量插入。通过将多条插入语句合并成一条，可以减少网络开销和SQL解析的
原创
2023-08-22 03:15:53
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处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
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2024-03-29 13:36:02
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1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
s
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2023-07-01 11:15:15
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目标实现查询超出百万的数据，并且对数据进行处理，导出excel表问题所在: 查询数据速度；内存溢出；步骤1.分页查询（解决内存溢出） 2.异步阻塞查询组合数据（解决查询效率慢） 3.SQL优化（通过limit，索引优化效率（explain），具体字段优化） 4.主动gc，对使用完的list数据主动回收。内容概述本文中，每查询10w条数据，其中每1w条数据通过异步并发分页查询数据，查询的limit在
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2024-02-19 01:41:37
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# 数据库百万数据插入的技术探讨与代码示例
在现代应用程序中，处理大量数据的能力变得尤为重要。无论是在数据分析、机器学习，还是在通常的Web应用中，如何高效地将数据插入数据库是一个值得关注的问题。本篇文章将探讨如何使用Python高效地插入百万条数据到数据库中，并提供相应的代码示例。
## 数据库设计
在进行数据插入之前，我们需要先设计数据库的表结构。例如，假设我们要插入用户信息，可以创建如
原创
2024-09-08 04:42:27
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# 项目方案：MySQL自动插入百万数据方案
## 1. 项目背景
在很多实际的项目中，我们需要向数据库中插入大量的数据，比如百万级别的数据。但是直接通过手动插入的方式效率太低，因此需要一种自动插入大量数据的方案。
## 2. 技术方案
我们可以通过编写一个Python脚本来实现MySQL自动插入百万数据的功能。具体步骤如下：
### 2.1 创建数据库表结构
首先，我们需要在MySQL数据
原创
2024-05-18 05:38:11
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### 如何批量插入百万数据到MySQL数据库
在实际开发中，有时候我们需要向MySQL数据库中插入大量数据，比如百万级别的数据量。直接使用单条INSERT语句插入数据效率非常低下，因此需要考虑使用批量插入的方式来提高效率。
#### 1. 使用LOAD DATA INFILE
MySQL提供了LOAD DATA INFILE语句，可以用来快速地将数据从文本文件中加载到表中。这种方式比使用I
原创
2024-06-09 04:16:25
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# MySQL百万数据插入与重建索引的完整指南
在数据库管理中，处理大量数据的插入及索引重建是一项常见的任务。为了帮助刚入行的小白开发者理解这一过程，本文将详细介绍实现“MySQL百万数据插入及重建索引”的完整流程，代码示例，以及必要的注释说明。
## 总体流程
以下是整个操作的基本步骤，表格形式清晰明了：
| 步骤 | 描述 |
|---
我们这里使用jdbc来插入测试：用jdbc插入，20万条数据只需要8s，推荐下面看代码：package com.zoo.lion.modules.test.mysql;import org.junit.Test;import java.sql.*;/** * @Author: xf * @Date: 2019/7/15 10:00 * @Version 1.0 ...
原创
2021-08-20 16:56:34
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