原标题：oracle大数据量python导入实践-1w/s在项目中需要将一个80w+的csv数据(200+m)导入到oracle库，一开始使用的是Navicat for Oracle的导入工具。跑了五六分钟之后绝望了，因为才跑了2%，按这样的速度跑半天都跑不完。回想了一下老本行mysql，觉得Oracle应该也会有一个批量插入的高效率语句的写法。于是翻看了oracle的官方文档精通 Oracle+
转载
2024-08-26 00:38:06
32阅读
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT、
转载
2024-10-30 13:22:36
30阅读
# 如何实现Python数据库插入
## 概述
在进行Python数据库插入操作时，我们通常会使用第三方库如`pymysql`或`sqlite3`来连接并操作数据库。下面将简要介绍整个实现过程，并给出详细的代码示例。
## 实现步骤
以下是实现Python数据库插入的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 连接数据库 | 建立与数据库的连接 |
| 2. 创
原创
2024-03-12 06:23:42
18阅读
db2快速造数
原创
2018-11-16 15:11:28
1654阅读
# 使用 Python 和 Gevent 批量插入千万数据的流程
在处理大数据量的插入操作时，传统的同步方式往往会导致性能瓶颈，特别是在面对数据库时。为了提高插入效率，我们可以使用 Python 的 Gevent 库来实现协程插入。本文将详细介绍如何使用 Gevent 来批量插入千万数据，步骤如下。
## 流程步骤
以下是实现整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-02 12:20:27
52阅读
## Python处理千万级CSV文件
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据存储格式，它将数据以逗号分隔的方式保存在纯文本文件中。在数据分析、机器学习等领域，经常需要处理大规模的数据集，其中包括千万级的CSV文件。本文将介绍如何使用Python处理千万级的CSV文件，包括读取、处理和写入CSV文件。
### 读取CSV文件
在Python中，我们可以使用`c
原创
2023-12-04 06:08:53
238阅读
近年来，中国民航机场发展建设取得了举世瞩目的成就。2019年，我国运输机场建设使用总数达238座，全行业完成运输总周转量1292.7亿吨公里，千万级机场增至39座(不含港澳台地区)。依靠大量投入的基础设施建设，民航业在产业发展速度与规模上取得了辉煌的成绩。但是在这样的成绩背后，飞速发展的航空运输业也对机场的设施规划、设计、建设、运维、管理带来了与日俱增的压力，不断挑战着机场的可持续运营与服务和安全
# 千万级MySQL数据库的应用与优化
随着科技的不断发展，数据量的急剧增加使得很多企业面临着存储与处理的挑战。MySQL作为一种广泛使用的开源关系型数据库，已经逐渐适应了千万级数据存储的需求。在本文中，我们将探讨如何有效地使用MySQL处理千万级数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 设计良好的数据库结构
数据库的性能往往取决于结构设计。以下是一些优化建议：
- **规范化设计**：通
MongoDB 是一个开源的、高性能、无模式的文档数据库，它在海量数据存储和高并发读写方面具有很好的优势。在实际应用中，我们经常会遇到需要处理千万级数据的场景，下面将通过代码示例来介绍如何使用 MongoDB 处理千万级数据。
在开始之前，我们需要先安装 MongoDB 数据库和相关的驱动程序。可以通过以下代码安装 Python 的 MongoDB 驱动程序 pymongo：
```pytho
原创
2023-11-08 14:21:59
52阅读
Redis 作为一种 KV 缓存服务器，有着极高的性能，相对于 Memcache，Redis 支持更多种数据类型，因此在业界应用广泛。
一、概述Redis 作为一种 KV 缓存服务器，有着极高的性能，相对于 Memcache，Redis 支持更多种数据类型，因此在业界应用广泛。记得刚毕业那会参加面试，面试官会问我 Redis 为什么快，由于当时技术水平有
现在我们使用mysql对数据库分页就是直接使用limit了，这个是没有错误了，如果几万条数据没一种问题，如果是千万条记录你就会想死的心都有了，下面我来给各位朋友分析
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统
转载
2023-11-30 07:06:57
76阅读
如何准备一千万条数据？【存储过程】
影响数据库性能的关键要素
为什么要进行分页查询显示
1、响应时间、扫描的行数、返回的数据行数
2、具体时间：数据库设计不合理、sql慢查询
如何进行数据库优化？
1、数据库设计
2、sql语句优化
3、架构优化
适度违反三大范式【适度】
遵循三大范式后续查询时需要经常使用join，导
转载
2023-11-02 06:50:39
32阅读
备注： 此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降 背景在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的 创建测试数据的方式1. 编写代码，通过代码批量插库（本人使用过，步骤太繁琐，性能不高，不推荐）
转载
2023-09-01 20:39:55
65阅读
千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。 从一开始脑海里开始也是火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分:“千万级”，“大表”，“优化”，也分别对应我们在图
一 大的优化方向： 数据结构优化，慢查询优化，索引优化，mysql参数设置优化数据结构优化：先读写分离、再垂直拆分、再水平拆分！说3点1. 设计合适的索引,基于主键的查找,上亿数据也是很快的;2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现;3. buffer,尽量让内存大于数据.至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的
转载
2024-03-18 22:59:25
5阅读
1. 索引的本质解析索引： 帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构： 二叉树、红黑树、Hash表、B-Tree注： 查找一次经过一次I/O 二叉树：右边的子节点>父节点，左边的子节点<父节点 红黑树：二叉平衡树，会自旋，二叉树当索引结构并不合适，I/O次数太多 B-Tree：当我们想减少I/O次数，那就得减少树的高度，但是数据量恒定的情况下，高度减少意味着宽度得增
转载
2024-06-06 14:45:39
174阅读
# 使用Python向DB2数据库插入数据
在数据库管理系统中，插入数据是一项常见的操作。Python是一种强大的编程语言，可以通过它来连接数据库并执行插入数据的操作。本文将介绍如何使用Python向DB2数据库插入数据，并提供相应的代码示例。
## 连接DB2数据库
在开始插入数据之前，我们首先需要连接到DB2数据库。为了实现这一步，我们可以使用`ibm_db`模块。在连接数据库之前，确保
原创
2024-03-19 05:42:23
66阅读
title: Msql_sql优化date: 2018-07-19 03:33:00tags:Databasecategory:Databasedescription: Msql_sql优化前言1、 exists 代替 in 可以观察到是全表扫描 type=>all;；mysql> EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_...
原创
2022-09-01 06:27:11
175阅读
MySQL-refman-8.0目录一、在数据库级进行优化二、在硬件级别上的优化三、平衡可移植性和性能数据库性能取决于数据库级别上的几个因素，如表、查询和配置设置。这些软件构造导致硬件级别的CPU和I/O操作，您必须最小化并使其尽可能高效。在研究数据库性能时，首先要学习软件方面的高级规则和指导方针，并使用挂钟时间来度量性能。当你成为专家时，就会了解更多关于内部发生的事情，并开始测量诸如CPU周期和
看看你用到了哪些：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：select id
