自己得一点总结: 1.BulkCopy采用的是插入方式,不是覆盖方式(原数据不动,在原数据的后面复制上dataTable中的内容) 2.自增的字段不用赋值 3.数据库字段名和dataTable列名可以不一样,对应关系用bulkcopy.ColumnMappings.Add("author", "author"); 关联 public void SaveTable(DataTable dtTable) { SqlBulkCopy sbc = new SqlBulkCo

(1)-SQLite忽略大小写查询大部分数据库在进行字符串比较时,对大小写是不敏感的.但是SQLite却是大小写敏感的.如果想让SQLite忽略大小写,方法如下:方法一:使用大小写转换函数LOWER.UPPERSELECT * FROM User WHERE LOWER(UserName) = ‘user1′;方法二:在进行比较时强制声明不区分大小写SELECT * FROM User WHERE UserName = ‘user1′ COLLATE NOCASE;方法三:创建表时声明该列不区分

// Initialize conn&stmt Connection conn=null; Statement stmt=null; ... conn=dataSource.getConnection(); stmt = conn.createStatement(); ... conn.setAutoCommit(false); stmt = conn.createStatement(); for(int i=0;i<recordCount;i++) { String insertSql=g

新项目在使用Oracle开发中遇到测试库千万级数据导致数据慢,除去加索引和存储过程可以明显提速外,使用并行也可以提速 select /*+parallel(a,8)*/ a.* from a 加上/*+parallel(a,8)*/查询速度能提高4倍,缺点是占用资源.

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 from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

(转载)http://blog.csdn.net/bhq2010/article/details/7376352 需要在mysql中插入2000万条记录,用insert语句插入速度很有限,每秒钟几百条,放在hadoop集群上跑也是这个速度,可能是数据库的问题了,网上看到sql server和oracle的insert速度也不是很快.比较简单的优化方法如下: 1.在一条insert语句中插入多条记录 INSERT INTO tablename (field0, field1, ...) VALUE

1.表中有三个字段,已经有100多万条数据,每次插入10万条数据 时间单位:秒 秒 Dapper批量Model插入时间:40.6165513,Dapper单条Model插入时间:95.9492972,Dapper单条sql插入时间:91.0191095,原生单条sql插入时间:90.5096905 秒 Dapper批量Model插入时间:40.4729053,Dapper单条Model插入时间:99.0270506,Dapper单条sql插入时间:92.7325932,原生单条sql插入时间:9

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基

有时,为了让应用程序运行得更快,所做的全部工作就是在这里或那里做一些很小调整.但关键在于确定如何进行调整!迟早您会遇到这种情况:应用程序中的 SQL 查询不能按照您想要的方式进行响应.它要么不返回数据,要么耗费的时间长得出奇.如果它降低了企业应用程序的速度,用户必须等待很长时间.用户希望应用程序响应迅速,他们的报告能够在瞬间之内返回分析数据.就我自己而言,如果在Web上冲浪时某个页面要耗费十多秒才能加载,我也会很不耐烦. 为了解决这些问题,重要的是找到问题的根源.那么,从哪里开始呢?根本原因通常

大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度,如果没有索引,SQL Server 要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据.索引可以分为簇索引和非簇索引,簇索引通过重排表中的数据来提高数据的访问速度,而非簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引. 1. 索引的体系结构 为什么要不断的维护表的索引?首先,简单介绍一下索引的体系结构.SQL Server在硬盘中用8KB页面在数据库文件内存放数据.缺省情况下这些页面及其包含的数据是无组织的.为了使混乱变为有序,就要生成索

一. 是否支持多线程?   SQLite官网上的"Is SQLite threadsafe?"这个问答. 简单来说,从3.3.1版本开始,它就是线程安全的了.而iOS的SQLite版本没有低于这个版本的,当然,你也可以自己编译最新版本. 不过这个线程安全仍然是有限制的,在这篇<Is SQLite thread-safe?>里有详细的解释.另一篇重要的文档就是<SQLite And Multiple Threads>.它指出SQLite支持3种线程模式: 单线程:

提高SQL查询效率的常用方法 (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自

参考百度知道 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重

出处:https://www.cnblogs.com/exe19/p/5786806.html 我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(interse

一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,

转载:提高SQL查询效率的30种方法 内容摘录如下: 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 from t where num=0 3.应尽量避免在

我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中

SQL查询速度慢的原因分析和解决方案 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,

需求:由于项目变态,需要在一个比较短时间段急剧增加数据库记录(两三天内,由于0增加至5亿).在整个过程调优过程非常艰辛 思路: (1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: Write the log buffer to the log file and flush

mysql上百万数据读取和插入更新一般没什么问题,但上千万后速度会很慢,如何调整配置,提高效率.如下: 1.尽量将数据一次性写入DataFile和减少数据库的checkpoint操作,调整如下参数: (1)将innodb_flush_log_at_trx_commit  配置为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. (2)将innodb_autoextend_increment配置由默认8M调整为128M. (3)将Innodb_log_buffer_size配置由默认1M调整到16M.